Visualizar recursos no Azure AI Search
Este artigo identifica todos os recursos do plano de dados e do plano de controle na visualização pública. Esta lista é útil para verificar o status do recurso. Ele também explica como chamar uma API REST de visualização.
As versões da API de visualização são cumulativas e acumuladas para a próxima visualização. Recomendamos sempre usar as APIs de visualização mais recentes para acesso total a todos os recursos de visualização.
As funcionalidades de pré-visualização são removidas desta lista se forem desativadas ou se transitarem para a disponibilidade geral. Para obter anúncios sobre disponibilidade geral e desativação, consulte Atualizações de serviço ou Novidades.
Recursos de visualização do plano de dados
Funcionalidade | Categoria | Description | Disponibilidade |
---|---|---|---|
Reescrita de consulta no reclassificador semântico | Relevância (pontuação) | Você pode definir opções em uma consulta semântica para reescrever a entrada da consulta em uma consulta revisada ou expandida que gera resultados mais relevantes do classificador L2. | Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
Habilidade de layout de documentos | IA aplicada (competências) | Uma nova habilidade usada para analisar um documento em busca de estrutura e fornecer fragmentação com reconhecimento de estrutura. | Criar ou atualizar o Skillset (visualização). |
Cobrança sem chave para o processamento de habilidades de IA do Azure. | IA aplicada (competências) | Agora você pode usar uma identidade gerenciada e funções para uma conexão sem chave com os serviços de IA do Azure para processamento de habilidades internas. Esse recurso remove as restrições para ter serviços de pesquisa e IA na mesma região. | Criar ou atualizar o Skillset (visualização). |
Modo de análise de Markdown | Fonte de dados do indexador | Com esse modo de análise, os indexadores podem gerar documentos de pesquisa um-para-um ou um-para-muitos a partir de arquivos Markdown no Armazenamento do Azure. | Criar ou atualizar indexador (visualização). |
Opções de repontuação para vetores compactados | Relevância (pontuação) | Você pode definir opções para remarcar com vetores originais em vez de vetores compactados. Aplica-se a HNSW e algoritmos vetoriais KNN exaustivos, usando compressão binária e escalar. | Criar ou atualizar índice (visualização). |
Reduza os requisitos de dimensão para modelos de incorporação de texto treinados em MRL no Azure OpenAI | Índice | Text-embedding-3-small e Text-embedding-3-large são treinados usando Matryoshka Representation Learning (MRL). Isso permite truncar os vetores de incorporação para menos dimensões e ajustar o equilíbrio entre o uso do tamanho do índice vetorial e a qualidade da recuperação. Um novo truncationDimension fornece os comportamentos de MRL como um parâmetro extra em uma configuração de compactação vetorial. Isso só pode ser configurado para novos campos vetoriais. |
Criar ou atualizar índice (visualização). |
Descompactar @search.score para exibir subpontuações em resultados de pesquisa híbridos |
Relevância (pontuação) | Você pode investigar os resultados classificados do RRF (Reciprocal Rank Fusion) exibindo as subpontuações de consulta individuais do resultado final mesclado e pontuado. Uma nova debug propriedade descompacta a pontuação da pesquisa. QueryResultDocumentSubscores , QueryResultDocumentRerankerInput e QueryResultDocumentSemanticField forneça os detalhes adicionais. |
Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
Filtros de destino em uma pesquisa híbrida apenas para as consultas vetoriais | Query | Um filtro em uma consulta híbrida envolve todas as subconsultas na solicitação, independentemente do tipo. Você pode substituir o filtro global para definir o escopo do filtro para uma subconsulta específica. Um novo filterOverride parâmetro fornece os comportamentos. |
Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
Habilidade de divisão de texto (fragmentação de token) | IA aplicada (competências) | Essa habilidade tem novos parâmetros que melhoram a fragmentação de dados para incorporar modelos. Um novo unit parâmetro permite especificar a fragmentação de token. Agora você pode dividir por comprimento de token, definindo o comprimento para um valor que faça sentido para seu modelo de incorporação. Você também pode especificar o tokenizador e quaisquer tokens que não devem ser divididos durante o agrupamento de dados. |
Criar ou atualizar o Skillset (visualização). |
Habilidade de incorporação multimodal do Azure AI Vision | IA aplicada (competências) | Um novo tipo de habilidade que chama a API multimodal do Azure AI Vision para gerar incorporações de texto ou imagens durante a indexação. | Criar ou atualizar o Skillset (visualização). |
Habilidade do Azure Machine Learning (AML) | IA aplicada (competências) | A habilidade AML integra um ponto de extremidade de inferência do Azure Machine Learning. Em APIs de visualização anteriores, ele oferece suporte a conexões com modelos personalizados implantados em um espaço de trabalho AML. A partir da visualização 2024-05-01, você pode usar essa habilidade em fluxos de trabalho que se conectam a modelos de incorporação no catálogo de modelos do Azure AI Studio. Também está disponível no portal, em design de conjunto de competências, assumindo que o Azure AI Search e os serviços do Azure Machine Learning são implementados na mesma subscrição. | Criar ou atualizar o Skillset (visualização). |
Cache de enriquecimento incremental | IA aplicada (competências) | Adiciona cache a um pipeline de enriquecimento, permitindo que você reutilize a saída existente se uma modificação direcionada, como uma atualização para um conjunto de habilidades ou outro objeto, não alterar o conteúdo. O armazenamento em cache aplica-se apenas a documentos enriquecidos produzidos por um conjunto de competências. | Criar ou atualizar indexador (visualização). |
Indexador de arquivos OneLake | Fonte de dados do indexador | Nova fonte de dados para extrair dados pesquisáveis e metadados de uma casa de lago no topo do OneLake | Criar ou atualizar fonte de dados (visualização). |
Indexador de Arquivos do Azure | Fonte de dados do indexador | Nova fonte de dados para indexação baseada em indexador a partir de Arquivos do Azure | Criar ou atualizar fonte de dados (visualização). |
Indexador do SharePoint Online | Fonte de dados do indexador | Nova fonte de dados para indexação baseada em indexador de conteúdo do SharePoint. | Inscreva-se para ativar o recurso. Crie ou atualize a fonte de dados (visualização) ou o portal do Azure. |
Indexador MySQL | Fonte de dados do indexador | Nova fonte de dados para indexação baseada em indexador de fontes de dados do Azure MySQL. | Inscreva-se para ativar o recurso. Criar ou atualizar fonte de dados (visualização), .NET SDK 11.2.1 e portal do Azure. |
Azure Cosmos DB para indexador MongoDB | Fonte de dados do indexador | Nova fonte de dados para indexação baseada em indexador por meio das APIs do MongoDB no Azure Cosmos DB. | Inscreva-se para ativar o recurso. Crie ou atualize a fonte de dados (visualização) ou o portal do Azure. |
Azure Cosmos DB para indexador Apache Gremlin | Fonte de dados do indexador | Nova fonte de dados para indexação baseada em indexador por meio das APIs do Apache Gremlin no Azure Cosmos DB. | Inscreva-se para ativar o recurso. Criar ou atualizar fonte de dados (visualização). |
Exclusão suave de blob nativo | Fonte de dados do indexador | Aplica-se ao indexador de Armazenamento de Blob do Azure. Reconhece blobs que estão em um estado de exclusão suave e remove o documento de pesquisa correspondente durante a indexação. | Criar ou atualizar fonte de dados (visualização). |
Redefinir documentos | Indexador | Reprocessa documentos de pesquisa selecionados individualmente em cargas de trabalho do indexador. | Redefinir documentos (visualização). |
ortografia | Query | Correção ortográfica opcional em entradas de termos de consulta para consultas simples, completas e semânticas. | Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
Normalizadores | Query | Os normalizadores fornecem pré-processamento de texto simples: caixa consistente, remoção de acento e dobragem ASCII, sem invocar a cadeia de análise de texto completo. | Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
featuresMode parâmetro | Relevância (pontuação) | Expansão da pontuação de relevância BM25 para incluir detalhes: pontuação de semelhança por campo, por frequência de termo de campo e por número de campo de tokens exclusivos correspondentes. Você pode consumir esses pontos de dados em soluções de pontuação personalizadas. | Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
parâmetro vectorQueries.threshold | Relevância (pontuação) | Excluir resultados de pesquisa de baixa pontuação com base em uma pontuação mínima. | Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
parâmetros hybridSearch.maxTextRecallSize e countAndFacetMode | Relevância (pontuação) | ajustar as entradas para uma consulta híbrida controlando a quantidade de resultados classificados como BM25 que fluem para o modelo de classificação híbrido. | Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
maisGostar Isto | Query | Localiza documentos que são relevantes para um documento específico. Este recurso já esteve em pré-visualizações anteriores. | Pesquisar Documentos (pré-visualização). |
Recursos de visualização do plano de controle
Funcionalidade | Categoria | Description | Disponibilidade |
---|---|---|---|
Perímetro de segurança da rede | Serviço | Junte um serviço de pesquisa a um perímetro de segurança de rede para controlar o acesso à rede ao seu serviço de pesquisa. | O portal do Azure e as APIs de Perímetro de Segurança de Rede 2024-06-01-preview. |
Serviço de pesquisa sob uma identidade gerenciada atribuída pelo usuário | Serviço | Configura um serviço de pesquisa para usar uma identidade gerenciada atribuída pelo usuário criada anteriormente. | Serviços - Atualização, 2021-04-01-preview, ou a versão de pré-visualização mais recente. Recomendamos o uso da versão de visualização mais recente. |
Visualizar recursos nos SDKs do Azure
Cada equipe do SDK do Azure lança pacotes beta em sua própria linha do tempo. Verifique o log de alterações para menções de novos recursos em pacotes beta:
- Log de alterações do SDK do Azure para .NET
- Log de alterações do SDK do Azure para Java
- Log de alterações do SDK do Azure para JavaScript
- Log de alterações para o SDK do Azure para Python.
Utilizar funcionalidades de pré-visualização
Os recursos experimentais estão disponíveis por meio da API REST de visualização primeiro, seguida pelo portal do Azure e, em seguida, pelos SDKs do Azure.
As instruções a seguir se aplicam aos recursos de visualização:
- As funcionalidades de pré-visualização estão disponíveis em Termos de Utilização Suplementares, sem um acordo de nível de serviço.
- Os recursos de visualização podem sofrer alterações significativas se uma nova configuração for necessária.
- Às vezes, os recursos de visualização não entram em uma versão do GA.
Se você escrever código em uma API de visualização, deverá preparar-se para atualizar esse código para versões mais recentes da API quando elas forem lançadas. Mantemos um documento de APIs REST de atualização para facilitar essa etapa.
Como chamar uma API REST de visualização
As APIs REST de visualização são acessadas por meio do parâmetro api-version no URI. As visualizações mais antigas ainda estão operacionais, mas se tornam obsoletas com o tempo e não são atualizadas com novos recursos ou correções de bugs.
Para operação de plano de dados no conteúdo, 2024-05-01-preview
é a versão de visualização mais recente. O exemplo a seguir mostra a sintaxe de Indexes GET (visualização):
GET {endpoint}/indexes('{indexName}')?api-version=2024-05-01-Preview
Para operações de gerenciamento no serviço de pesquisa, 2024-06-01-preview
é a versão de visualização mais recente. O exemplo a seguir mostra a sintaxe da versão 2024-06-01-preview do Update Service.
PATCH https://management.azure.com/subscriptions/subid/resourceGroups/rg1/providers/Microsoft.Search/searchServices/mysearchservice?api-version=2024-06-01-preview
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