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Documents - Search Post

参考

服务:: Search Service

API 版本:: 2024-11-01-preview

在索引中搜索文档。

POST {endpoint}/indexes('{indexName}')/docs/search.post.search?api-version=2024-11-01-preview

URI 参数

名称	在	必需	类型	说明
endpoint	path	True	string	搜索服务的终结点 URL。
indexName	path	True	string	索引的名称。
api-version	query	True	string	客户端 API 版本。

请求头

名称	必需	类型	说明
x-ms-client-request-id		string uuid	随请求一起发送的跟踪 ID，以帮助进行调试。

请求正文

名称	类型	说明
answers	QueryAnswerType	一个值，该值指定是否应作为搜索响应的一部分返回答案。
captions	QueryCaptionType	一个值，该值指定是否应返回标题作为搜索响应的一部分。
count	boolean	一个值，该值指定是否提取结果总数。默认值为 false。将此值设置为 true 可能会影响性能。请注意，返回的计数是近似值。
debug	QueryDebugMode	启用可用于进一步探索重新调整结果的调试工具。
facets	string[]	要应用于搜索查询的分面表达式列表。每个分面表达式都包含一个字段名称，可以选择后跟逗号分隔的名称：值对列表。
filter	string	要应用于搜索查询的 OData $filter表达式。
highlight	string	用于命中突出显示的字段名称的逗号分隔列表。只能使用可搜索字段进行命中突出显示。
highlightPostTag	string	追加到命中突出显示的字符串标记。必须使用 highlightPreTag 进行设置。默认值为 /em <>。
highlightPreTag	string	前面追加的字符串标记以命中突出显示。必须使用 highlightPostTag 进行设置。默认值为 em><。
hybridSearch	HybridSearch	用于配置混合搜索行为的查询参数。
minimumCoverage	number	介于 0 和 100 之间的数字，指示搜索查询必须涵盖的索引百分比，以便将查询报告为成功。此参数可用于确保仅包含一个副本的服务的搜索可用性。默认值为 100。
orderby	string	OData 的逗号分隔列表$orderby用于对结果进行排序的表达式。每个表达式可以是字段名称，也可以是对 geo.distance（）或 search.score（）函数的调用。每个表达式后跟 asc 以指示升序，或 desc 表示降序。默认值为升序。关系将由匹配文档的分数中断。如果未指定$orderby，则默认排序顺序按文档匹配分数降序。最多可以有 32 个$orderby子句。
queryLanguage	QueryLanguage	一个指定搜索查询语言的值。
queryRewrites	QueryRewritesType	一个值，该值指定是否应生成查询重写来增强搜索查询。
queryType	QueryType	一个值，指定搜索查询的语法。默认值为“simple”。如果查询使用 Lucene 查询语法，请使用“full”。
scoringParameters	string[]	在评分函数（例如 referencePointParameter）中使用格式名称值的参数值列表。例如，如果计分配置文件使用名为“mylocation”的参数定义函数，则参数字符串将为“mylocation--122.2,44.8”（不含引号）。
scoringProfile	string	要评估匹配文档的匹配分数的计分配置文件的名称，以便对结果进行排序。
scoringStatistics	ScoringStatistics	一个值，该值指定是全局计算计分统计信息（如文档频率），以更一致评分，还是在本地计算延迟较低。默认值为“local”。在评分之前，使用“全局”全局聚合评分统计信息。使用全局计分统计信息可以提高搜索查询的延迟。
search	string	全文搜索查询表达式;使用“*”或省略此参数以匹配所有文档。
searchFields	string	要限定全文搜索范围的字段名称的逗号分隔列表。在完整的 Lucene 查询中使用字段搜索（fieldName：searchExpression），每个字段搜索表达式的字段名称优先于此参数中列出的任何字段名称。
searchMode	SearchMode	一个值，该值指定是否必须匹配任何搜索词或全部搜索词，以便将文档计数为匹配项。
select	string	要检索的字段的逗号分隔列表。如果未指定，则包含标记为在架构中可检索的所有字段。
semanticConfiguration	string	处理类型语义查询的文档时将使用的语义配置的名称。
semanticErrorHandling	SemanticErrorMode	允许用户选择语义调用是否应完全失败（默认/当前行为），还是返回部分结果。
semanticFields	string	用于语义排名的字段名称的逗号分隔列表。
semanticMaxWaitInMilliseconds	integer	允许用户在请求失败之前设置语义扩充完成处理所需的时间上限。
semanticQuery	string	允许设置单独的搜索查询，该查询将仅用于语义重排、语义标题和语义答案。对于需要在基础检索和排名阶段和 L2 语义阶段之间使用不同的查询的情况，非常有用。
sessionId	string	用于创建粘滞会话的值，有助于获取更一致的结果。只要使用了同一 sessionId，就会尝试以相同的副本集为目标。谨慎地重复使用相同的 sessionID 值可能会干扰跨副本的请求负载均衡，并对搜索服务的性能产生不利影响。用作 sessionId 的值不能以“_”字符开头。
skip	integer	要跳过的搜索结果数。此值不能大于 100,000。如果需要按顺序扫描文档，但由于此限制而无法使用 skip，请考虑改用完全排序的键并使用范围查询进行筛选。
speller	QuerySpellerType	一个值，指定用于拼写更正单个搜索查询词的拼写器的类型。
top	integer	要检索的搜索结果数。这可以与$skip结合使用来实现搜索结果的客户端分页。如果由于服务器端分页而截断结果，响应将包含一个延续标记，该标记可用于发出下一页结果的另一个搜索请求。
vectorFilterMode	VectorFilterMode	确定是否在执行矢量搜索之前或之后应用筛选器。对于新索引，默认值为“preFilter”。
vectorQueries	VectorQuery[]: RawVectorQuery[] VectorizableTextQuery[] VectorizableImageUrlQuery[] VectorizableImageBinaryQuery[]	矢量和混合搜索查询的查询参数。

响应

名称	类型	说明
200 OK	SearchDocumentsResult	包含与搜索条件匹配的文档的响应。
Other Status Codes	ErrorResponse	错误响应。

示例

SearchIndexSearchDocumentsPost

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

SearchIndexSearchDocumentsPost

示例请求

HTTP

POST https://previewexampleservice.search.windows.net/indexes('preview-test')/docs/search.post.search?api-version=2024-11-01-preview


{
  "count": true,
  "facets": [
    "ownerId"
  ],
  "filter": "category eq 'purple' or category eq 'pink'",
  "highlight": "category",
  "highlightPostTag": "</em>",
  "highlightPreTag": "</em>",
  "orderby": "id desc",
  "queryType": "simple",
  "scoringStatistics": "global",
  "sessionId": "mysessionid",
  "scoringParameters": [
    "categoryTag:desiredCategoryValue"
  ],
  "scoringProfile": "stringFieldBoost",
  "search": "purple",
  "searchFields": "id,name,description,category,ownerId",
  "searchMode": "any",
  "select": "id,name,description,category,ownerId",
  "skip": 0,
  "top": 10,
  "vectorQueries": [
    {
      "vector": [
        0,
        1,
        2,
        3,
        4,
        5,
        6,
        7,
        8,
        9
      ],
      "kind": "vector",
      "k": 50,
      "fields": "vector22, vector1b",
      "oversampling": 20,
      "weight": 1,
      "threshold": {
        "value": 0.984,
        "kind": "vectorSimilarity"
      },
      "filterOverride": "ownerId eq 'sam'"
    }
  ],
  "vectorFilterMode": "preFilter",
  "hybridSearch": {
    "maxTextRecallSize": 100,
    "countAndFacetMode": "countAllResults"
  }
}

示例响应

状态代码:: 200

{
  "@odata.count": 27,
  "@search.facets": {
    "ownerId": [
      {
        "count": 16,
        "value": "sam"
      },
      {
        "count": 8,
        "value": "ryan"
      },
      {
        "count": 3,
        "value": "benny"
      }
    ]
  },
  "value": [
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "no-vectors",
      "name": "test",
      "description": "no vector",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "empty-vectors",
      "name": "test",
      "description": "no vector",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "9",
      "name": "test",
      "description": "test9 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "ryan"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "8",
      "name": "test",
      "description": "test8 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "7",
      "name": "test",
      "description": "test7 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "6",
      "name": "test",
      "description": "test6 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "ryan"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "5",
      "name": "test",
      "description": "test5 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "4",
      "name": "test",
      "description": "test4 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "3",
      "name": "test",
      "description": "test3 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "ryan"
    },
    {
      "@search.score": 1,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "id": "24",
      "name": "test",
      "description": "test24 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "ryan"
    }
  ]
}

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

示例请求

HTTP

POST https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2024-11-01-preview

{
  "count": true,
  "highlightPostTag": "</em>",
  "highlightPreTag": "<em>",
  "queryType": "semantic",
  "search": "how do clouds form",
  "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
  "answers": "extractive|count-3",
  "captions": "extractive|highlight-true",
  "semanticErrorHandling": "partial",
  "semanticMaxWaitInMilliseconds": 780
}

示例响应

状态代码:: 200

{
  "@odata.count": 25,
  "@search.answers": [
    {
      "key": "4123",
      "text": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form where air is ascending (over land in this case),   but not where it is descending (over the river).",
      "highlights": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form<em> where air is ascending</em> (over land in this case),   but not where it is<em> descending</em> (over the river).",
      "score": 0.94639826
    }
  ],
  "@search.nextPageParameters": {
    "count": true,
    "highlightPostTag": "</em>",
    "highlightPreTag": "<em>",
    "queryType": "semantic",
    "search": "how do clouds form",
    "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
    "answers": "extractive|count-3",
    "captions": "extractive|highlight-true",
    "semanticErrorHandling": "partial",
    "semanticMaxWaitInMilliseconds": 780,
    "skip": 2,
    "top": 8
  },
  "value": [
    {
      "@search.score": 0.5479723,
      "@search.rerankerScore": 1.0321671911515296,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America.",
          "highlights": "Like all<em> clouds</em>, it<em> forms</em> when the air reaches its dew point—the temperature at    which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley<em> fog</em>, which is common in the Pacific Northwest of North America."
        }
      ],
      "id": "4123",
      "title": "Earth Atmosphere",
      "content": "Fog is essentially a cloud lying on the ground. Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at  \n\nwhich an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets.\n\nThis false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America. On clear winter nights, the \n\nground and overlying air cool off rapidly, especially at high elevations. Cold air is denser than warm air, and it sinks down into the \n\nvalleys. The moist air in the valleys gets chilled to its dew point, and fog forms. If undisturbed by winds, such fog may persist for \n\ndays. The Terra satellite captured this image of foggy valleys northeast of Vancouver in February 2010.\n\n\n",
      "locations": [
        "Pacific Northwest",
        "North America",
        "Vancouver"
      ]
    }
  ],
  "@odata.nextLink": "https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2024-11-01-preview"
}

定义

名称	说明
AnswerResult	答案是从与查询匹配的最相关文档的内容中提取的文本段落。答案是从排名靠前的搜索结果中提取的。对考生进行评分，并且选择了排名靠前的答案。
CaptionResult	标题是文档相对于搜索查询最具代表性的段落。它们通常用作文档摘要。仅返回 `semantic`类型的查询的标题。
DebugInfo	包含可用于进一步浏览搜索结果的调试信息。
DocumentDebugInfo	包含可用于进一步浏览搜索结果的调试信息。
ErrorAdditionalInfo	资源管理错误附加信息。
ErrorDetail	错误详细信息。
ErrorResponse	错误响应
HybridCountAndFacetMode	确定计数和方面应包括匹配搜索查询的所有文档，还是仅包括“maxTextRecallSize”窗口中检索的文档。默认值为“countAllResults”。
HybridSearch	用于配置混合搜索行为的查询参数。
QueryAnswerType	一个值，该值指定是否应作为搜索响应的一部分返回答案。
QueryCaptionType	一个值，该值指定是否应返回标题作为搜索响应的一部分。
QueryDebugMode	启用可用于进一步浏览搜索结果的调试工具。可以通过将多个调试模式与 \| 分隔来同时启用多个调试模式字符，例如：semantic\|queryRewrites。
QueryLanguage	查询的语言。
QueryResultDocumentRerankerInput	发送到语义扩充过程的原始串联字符串。
QueryResultDocumentSemanticField	发送到语义扩充过程的字段的说明以及它们的使用方式
QueryResultDocumentSubscores	本文档的搜索查询的文本和矢量查询组件之间的子分数细分。每个向量查询都以相同的顺序显示为单独的对象。
QueryRewritesDebugInfo	包含特定于查询重写的调试信息。
QueryRewritesType	一个值，该值指定是否应生成查询重写来增强搜索查询。
QueryRewritesValuesDebugInfo	包含特定于查询重写的调试信息。
QuerySpellerType	一个值，指定用于拼写更正单个搜索查询词的拼写器的类型。
QueryType	指定搜索查询的语法。默认值为“simple”。如果查询使用 Lucene 查询语法，则使用“full”;如果不需要查询语法，请使用“semantic”。
RawVectorQuery	提供原始向量值时用于矢量搜索的查询参数。
ScoringStatistics	一个值，该值指定是全局计算计分统计信息（如文档频率），以更一致评分，还是在本地计算延迟较低。默认值为“local”。在评分之前，使用“全局”全局聚合评分统计信息。使用全局计分统计信息可以提高搜索查询的延迟。
SearchDocumentsResult	包含索引搜索结果的响应。
SearchMode	指定是否必须匹配任何搜索词或所有搜索词，以便将文档计数为匹配项。
SearchRequest	用于筛选、排序、分面、分页和其他搜索查询行为的参数。
SearchResult	包含搜索查询找到的文档，以及关联的元数据。
SearchScoreThreshold	矢量查询的结果将基于“@search.score”值进行筛选。请注意，这是作为搜索响应的一部分返回的 @search.score。将为更高的 @search.score选择阈值方向。
SemanticDebugInfo
SemanticErrorMode	允许用户选择语义调用是否应完全失败（默认/当前行为），还是返回部分结果。
SemanticErrorReason	语义排名请求返回部分响应的原因。
SemanticFieldState	字段用于语义扩充过程的方式（完全使用、部分使用或未使用）
SemanticQueryRewritesResultType	用于此请求的查询重写类型。
SemanticSearchResultsType	为语义排名请求返回的部分响应的类型。
SingleVectorFieldResult	单个向量字段结果。返回 @search.score 值和向量相似性值。矢量相似性与公式 @search.score 相关。
TextResult	查询文本部分的 BM25 或经典分数。
VectorFilterMode	确定是否在执行矢量搜索之前或之后应用筛选器。
VectorizableImageBinaryQuery	提供需要矢量化的图像的 base 64 编码二进制文件时，用于矢量搜索的查询参数。
VectorizableImageUrlQuery	提供表示需要矢量化的图像值的 URL 时用于矢量搜索的查询参数。
VectorizableTextQuery	提供需要矢量化的文本值时用于矢量搜索的查询参数。
VectorQueryKind	要执行的矢量查询的类型。
VectorsDebugInfo
VectorSimilarityThreshold	将基于矢量相似性指标筛选矢量查询的结果。请注意，这是相似性指标的规范定义，而不是“距离”版本。将根据字段使用的指标自动选择阈值方向（较大或更小）。
VectorThresholdKind	要执行的矢量查询的类型。

AnswerResult

答案是从与查询匹配的最相关文档的内容中提取的文本段落。答案是从排名靠前的搜索结果中提取的。对考生进行评分，并且选择了排名靠前的答案。

名称	类型	说明
highlights	string	与 Text 属性中的文本段落相同，其中突出显示的文本短语与查询最相关的文本短语。
key	string	从中提取答案的文档的键。
score	number	分数值表示答案与查询相对于为查询返回的其他答案的相关性。
text	string	从文档内容中提取的文本段落作为答案。

CaptionResult

标题是文档相对于搜索查询最具代表性的段落。它们通常用作文档摘要。仅返回 semantic类型的查询的标题。

名称	类型	说明
highlights	string	与 Text 属性中的文本段落相同，其中突出显示的短语与查询最相关的短语。
text	string	从文档中提取的与搜索查询最相关的代表性文本段落。

DebugInfo

包含可用于进一步浏览搜索结果的调试信息。

名称	类型	说明
queryRewrites	QueryRewritesDebugInfo	包含特定于查询重写的调试信息。

DocumentDebugInfo

包含可用于进一步浏览搜索结果的调试信息。

名称	类型	说明
semantic	SemanticDebugInfo	包含特定于语义排名请求的调试信息。
vectors	VectorsDebugInfo	包含特定于矢量和混合搜索的调试信息。

ErrorAdditionalInfo

资源管理错误附加信息。

名称	类型	说明
info	object	其他信息。
type	string	其他信息类型。

ErrorDetail

错误详细信息。

名称	类型	说明
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	错误附加信息。
code	string	错误代码。
details	ErrorDetail[]	错误详细信息。
message	string	错误消息。
target	string	错误目标。

ErrorResponse

错误响应

名称	类型	说明
error	ErrorDetail	错误对象。

HybridCountAndFacetMode

确定计数和方面应包括匹配搜索查询的所有文档，还是仅包括“maxTextRecallSize”窗口中检索的文档。默认值为“countAllResults”。

名称	类型	说明
countAllResults	string	包括计算“count”和“facet”时搜索查询匹配的所有文档，无论这些文档是否位于“maxTextRecallSize”检索窗口中。
countRetrievableResults	string	仅包括计算“count”和“facet”时在“maxTextRecallSize”检索窗口中匹配的文档。

HybridSearch

用于配置混合搜索行为的查询参数。

名称	类型	说明
countAndFacetMode	HybridCountAndFacetMode	确定计数和方面应包括匹配搜索查询的所有文档，还是仅包括“maxTextRecallSize”窗口中检索的文档。
maxTextRecallSize	integer	确定混合搜索请求的文本查询部分要检索的最大文档数。这些文档将与与矢量查询匹配的文档组合在一起，以生成单个最终结果列表。选择更大的 maxTextRecallSize 值将允许检索和分页更多文档（使用顶部和跳过参数），代价是资源利用率较高和延迟较高。该值需要介于 1 到 10,000 之间。默认值为 1000。

QueryAnswerType

一个值，该值指定是否应作为搜索响应的一部分返回答案。

名称	类型	说明
extractive	string	从以自然语言表示的查询中返回的文档内容中提取答案候选项。
none	string	不要返回查询的答案。

QueryCaptionType

一个值，该值指定是否应返回标题作为搜索响应的一部分。

名称	类型	说明
extractive	string	从匹配的文档中提取标题，其中包含与搜索查询相关的段落。
none	string	不要返回查询的标题。

QueryDebugMode

启用可用于进一步浏览搜索结果的调试工具。可以通过将多个调试模式与 | 分隔来同时启用多个调试模式字符，例如：semantic|queryRewrites。

名称	类型	说明
all	string	打开所有调试选项。
disabled	string	不会返回查询调试信息。
queryRewrites	string	允许用户浏览为其搜索请求生成的查询重写列表。
semantic	string	允许用户进一步探索其重新添加的结果。
vector	string	允许用户进一步探索其混合查询和矢量查询结果。

QueryLanguage

查询的语言。

名称	类型	说明
ar-eg	string	阿拉伯语（埃及）的查询语言值。
ar-jo	string	阿拉伯语（约旦）的查询语言值。
ar-kw	string	阿拉伯语（科威特）的查询语言值。
ar-ma	string	阿拉伯语（摩洛哥）的查询语言值。
ar-sa	string	阿拉伯语（沙特阿拉伯）的查询语言值。
bg-bg	string	保加利亚语（保加利亚）的查询语言值。
bn-in	string	孟加拉语（印度）的查询语言值。
ca-es	string	加泰罗尼亚语的查询语言值。
cs-cz	string	捷克语（捷克共和国）的查询语言值。
da-dk	string	丹麦语（丹麦）的查询语言值。
de-de	string	德语（德国）的查询语言值。
el-gr	string	查询希腊语（希腊）的语言值。
en-au	string	英语（澳大利亚）的查询语言值。
en-ca	string	英语（加拿大）的查询语言值。
en-gb	string	查询英语（英国）的语言值。
en-in	string	查询英语（印度）的语言值。
en-us	string	查询英语（美国）的语言值。
es-es	string	西班牙语（西班牙）的查询语言值。
es-mx	string	西班牙语（墨西哥）的查询语言值。
et-ee	string	爱沙尼亚语（爱沙尼亚语）的查询语言值。
eu-es	string	Basque 的查询语言值。
fa-ae	string	波斯语（U.A.E.）的查询语言值。
fi-fi	string	芬兰语（芬兰）的查询语言值。
fr-ca	string	法语（加拿大）的查询语言值。
fr-fr	string	查询法语（法国）的语言值。
ga-ie	string	查询爱尔兰语（爱尔兰）的语言值。
gl-es	string	加利西亚语的查询语言值。
gu-in	string	古吉拉特（印度）的查询语言值。
he-il	string	希伯来语（以色列）的查询语言值。
hi-in	string	印地语（印度）的查询语言值。
hr-ba	string	克罗地亚语（波黑）的查询语言值。
hr-hr	string	克罗地亚语（克罗地亚）的查询语言值。
hu-hu	string	匈牙利语（匈牙利）的查询语言值。
hy-am	string	亚美尼亚语（亚美尼亚）的查询语言值。
id-id	string	印度尼西亚语（印度尼西亚）的查询语言值。
is-is	string	冰岛语（冰岛）的查询语言值。
it-it	string	查询意大利语（意大利）的语言值。
ja-jp	string	日语（日本）的查询语言值。
kn-in	string	卡纳达（印度）的查询语言值。
ko-kr	string	查询朝鲜语（韩国）的语言值。
lt-lt	string	立陶宛语（立陶宛）的查询语言值。
lv-lv	string	拉脱维亚语（拉脱维亚）的查询语言值。
ml-in	string	马拉雅拉姆语（印度）的查询语言值。
mr-in	string	马拉蒂（印度）的查询语言值。
ms-bn	string	马来语（文莱达鲁萨兰语）的查询语言值。
ms-my	string	马来语（马来西亚）的查询语言值。
nb-no	string	挪威语（挪威）的查询语言值。
nl-be	string	荷兰语（比利时）的查询语言值。
nl-nl	string	荷兰语（荷兰）的查询语言值。
no-no	string	挪威语（挪威）的查询语言值。
none	string	未指定查询语言。
pa-in	string	旁遮普语（印度）的查询语言值。
pl-pl	string	查询波兰语（波兰）的语言值。
pt-br	string	葡萄牙语（巴西）的查询语言值。
pt-pt	string	葡萄牙语（葡萄牙）的查询语言值。
ro-ro	string	罗马尼亚语（罗马尼亚）的查询语言值。
ru-ru	string	俄语（俄罗斯）的查询语言值。
sk-sk	string	斯洛伐克语（斯洛伐克）的查询语言值。
sl-sl	string	斯洛文尼亚语（斯洛文尼亚）的查询语言值。
sr-ba	string	塞尔维亚语（波黑）的查询语言值。
sr-me	string	塞尔维亚语（黑山）的查询语言值。
sr-rs	string	塞尔维亚语（塞尔维亚）的查询语言值。
sv-se	string	瑞典语（瑞典）的查询语言值。
ta-in	string	泰米尔语（印度）的查询语言值。
te-in	string	泰卢固（印度）的查询语言值。
th-th	string	泰国语（泰国）的查询语言值。
tr-tr	string	查询土耳其语（土耳其）的语言值。
uk-ua	string	乌克兰语（乌克兰）的查询语言值。
ur-pk	string	乌尔都语（巴基斯坦）的查询语言值。
vi-vn	string	越南语（越南）的查询语言值。
zh-cn	string	中文（中国）查询语言值。
zh-tw	string	查询中文（台湾）的语言值。

QueryResultDocumentRerankerInput

发送到语义扩充过程的原始串联字符串。

名称	类型	说明
content	string	用于语义扩充的内容字段的原始串联字符串。
keywords	string	用于语义扩充的关键字字段的原始串联字符串。
title	string	用于语义扩充的标题字段的原始字符串。

QueryResultDocumentSemanticField

发送到语义扩充过程的字段的说明以及它们的使用方式

名称	类型	说明
name	string	发送到语义扩充过程的字段的名称
state	SemanticFieldState	字段用于语义扩充过程的方式（完全使用、部分使用或未使用）

QueryResultDocumentSubscores

本文档的搜索查询的文本和矢量查询组件之间的子分数细分。每个向量查询都以相同的顺序显示为单独的对象。

名称	类型	说明
documentBoost	number	查询文本部分的 BM25 或经典分数。
text	TextResult	查询文本部分的 BM25 或经典分数。
vectors	<string, SingleVectorFieldResult>	每个向量查询的向量相似性和 @search.score 值。

QueryRewritesDebugInfo

包含特定于查询重写的调试信息。

名称	类型	说明
text	QueryRewritesValuesDebugInfo	为文本查询生成的查询重写列表。
vectors	QueryRewritesValuesDebugInfo[]	为可矢量文本查询生成的查询重写列表。

QueryRewritesType

一个值，该值指定是否应生成查询重写来增强搜索查询。

名称	类型	说明
generative	string	生成替代查询词以增加搜索请求的召回率。
none	string	不要为此查询生成其他查询重写。

QueryRewritesValuesDebugInfo

包含特定于查询重写的调试信息。

名称	类型	说明
inputQuery	string	生成查询重写模型的输入文本。在某些情况下，用户查询和生成模型的输入不相同。
rewrites	string[]	查询重写列表。

QuerySpellerType

一个值，指定用于拼写更正单个搜索查询词的拼写器的类型。

名称	类型	说明
lexicon	string	拼写检查器使用由 queryLanguage 参数指定的语言的静态词典更正单个查询词。
none	string	拼写检查器未启用。

QueryType

指定搜索查询的语法。默认值为“simple”。如果查询使用 Lucene 查询语法，则使用“full”;如果不需要查询语法，请使用“semantic”。

名称	类型	说明
full	string	使用完整的 Lucene 查询语法进行搜索。搜索文本是使用 Lucene 查询语言解释的，该语言允许特定于字段的和加权的搜索以及其他高级功能。
semantic	string	最适合以自然语言表示的查询，而不是关键字。通过使用在 Web corpus 上训练的排名模型重新对排名靠前的搜索结果进行排名来提高搜索结果的精度。
simple	string	使用简单的查询语法进行搜索。搜索文本是使用简单的查询语言解释的，该语言允许使用 +、* 和“”等符号。默认情况下，所有可搜索字段都会计算查询，除非指定 searchFields 参数。

RawVectorQuery

提供原始向量值时用于矢量搜索的查询参数。

名称	类型	说明
exhaustive	boolean	如果为 true，则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。对于精确匹配至关重要的方案（例如确定基本真相值）非常有用。
fields	string	要包含在搜索矢量中的集合（Edm.Single）类型的向量字段。
filterOverride	string	要应用于此特定向量查询的 OData 筛选器表达式。如果未在向量级别定义筛选器表达式，则改用在顶级筛选器参数中定义的表达式。
k	integer	要作为热门命中返回的最近的邻居数。
kind	string: vector	要执行的矢量查询的类型。
oversampling	number	过度采样因子。最小值为 1。它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时，才能设置它。仅当在基础向量字段上使用压缩方法时，才允许此参数。
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	用于矢量查询的阈值。请注意，仅当所有“字段”都使用相同的相似性指标时，才能设置此值。
vector	number[]	搜索查询的向量表示形式。
weight	number	与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比，矢量查询的相对权重。当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时，将使用此值。权重越高，匹配该查询的文档将处于最终排名中。默认值为 1.0，该值必须是大于零的正数。

ScoringStatistics

一个值，该值指定是全局计算计分统计信息（如文档频率），以更一致评分，还是在本地计算延迟较低。默认值为“local”。在评分之前，使用“全局”全局聚合评分统计信息。使用全局计分统计信息可以提高搜索查询的延迟。

名称	类型	说明
global	string	计分统计信息将以全局方式计算，以便进行更一致的评分。
local	string	评分统计信息将在本地计算，以降低延迟。

SearchDocumentsResult

包含索引搜索结果的响应。

名称	类型	说明
@odata.count	integer	搜索操作找到的结果总数，如果未请求计数，则为 null。如果存在，则计数可能大于此响应中的结果数。如果使用$top或$skip参数，或者查询不能在单个响应中返回所有请求的文档，则可能会发生这种情况。
@odata.nextLink	string	当查询无法在单个响应中返回所有请求的结果时返回的延续 URL。可以使用此 URL 构建另一个 GET 或 POST 搜索请求来获取搜索响应的下一部分。请确保使用与生成此响应的请求相同的谓词（GET 或 POST）。
@search.answers	AnswerResult[]	搜索操作的答案查询结果;如果未指定 answers 查询参数或设置为“none”，则为 null。
@search.coverage	number	一个值，指示查询中包含的索引百分比;如果未在请求中指定 minimumCoverage，则为 null。
@search.debug	DebugInfo	调试应用于整个搜索结果的信息。
@search.facets	object	搜索操作的分面查询结果，组织为每个分面字段的存储桶集合;如果查询不包含任何分面表达式，则为 null。
@search.nextPageParameters	SearchRequest	当查询无法在单个响应中返回所有请求的结果时返回的延续 JSON 有效负载。可以将此 JSON 与 @odata.nextLink 一起使用来构建另一个 POST 搜索请求，以获取搜索响应的下一部分。
@search.semanticPartialResponseReason	SemanticErrorReason	语义排名请求返回部分响应的原因。
@search.semanticPartialResponseType	SemanticSearchResultsType	为语义排名请求返回的部分响应的类型。
@search.semanticQueryRewritesResultType	SemanticQueryRewritesResultType	用于检索文档的查询重写类型。
value	SearchResult[]	查询返回的结果序列。

SearchMode

指定是否必须匹配任何搜索词或所有搜索词，以便将文档计数为匹配项。

名称	类型	说明
all	string	必须匹配所有搜索词，才能将文档计数为匹配项。
any	string	必须匹配任何搜索词，才能将文档计数为匹配项。

SearchRequest

用于筛选、排序、分面、分页和其他搜索查询行为的参数。

名称	类型	说明
answers	QueryAnswerType	一个值，该值指定是否应作为搜索响应的一部分返回答案。
captions	QueryCaptionType	一个值，该值指定是否应返回标题作为搜索响应的一部分。
count	boolean	一个值，该值指定是否提取结果总数。默认值为 false。将此值设置为 true 可能会影响性能。请注意，返回的计数是近似值。
debug	QueryDebugMode	启用可用于进一步探索重新调整结果的调试工具。
facets	string[]	要应用于搜索查询的分面表达式列表。每个分面表达式都包含一个字段名称，可以选择后跟逗号分隔的名称：值对列表。
filter	string	要应用于搜索查询的 OData $filter表达式。
highlight	string	用于命中突出显示的字段名称的逗号分隔列表。只能使用可搜索字段进行命中突出显示。
highlightPostTag	string	追加到命中突出显示的字符串标记。必须使用 highlightPreTag 进行设置。默认值为 /em <>。
highlightPreTag	string	前面追加的字符串标记以命中突出显示。必须使用 highlightPostTag 进行设置。默认值为 em><。
hybridSearch	HybridSearch	用于配置混合搜索行为的查询参数。
minimumCoverage	number	介于 0 和 100 之间的数字，指示搜索查询必须涵盖的索引百分比，以便将查询报告为成功。此参数可用于确保仅包含一个副本的服务的搜索可用性。默认值为 100。
orderby	string	OData 的逗号分隔列表$orderby用于对结果进行排序的表达式。每个表达式可以是字段名称，也可以是对 geo.distance（）或 search.score（）函数的调用。每个表达式后跟 asc 以指示升序，或 desc 表示降序。默认值为升序。关系将由匹配文档的分数中断。如果未指定$orderby，则默认排序顺序按文档匹配分数降序。最多可以有 32 个$orderby子句。
queryLanguage	QueryLanguage	一个指定搜索查询语言的值。
queryRewrites	QueryRewritesType	一个值，该值指定是否应生成查询重写来增强搜索查询。
queryType	QueryType	一个值，指定搜索查询的语法。默认值为“simple”。如果查询使用 Lucene 查询语法，请使用“full”。
scoringParameters	string[]	在评分函数（例如 referencePointParameter）中使用格式名称值的参数值列表。例如，如果计分配置文件使用名为“mylocation”的参数定义函数，则参数字符串将为“mylocation--122.2,44.8”（不含引号）。
scoringProfile	string	要评估匹配文档的匹配分数的计分配置文件的名称，以便对结果进行排序。
scoringStatistics	ScoringStatistics	一个值，该值指定是全局计算计分统计信息（如文档频率），以更一致评分，还是在本地计算延迟较低。默认值为“local”。在评分之前，使用“全局”全局聚合评分统计信息。使用全局计分统计信息可以提高搜索查询的延迟。
search	string	全文搜索查询表达式;使用“*”或省略此参数以匹配所有文档。
searchFields	string	要限定全文搜索范围的字段名称的逗号分隔列表。在完整的 Lucene 查询中使用字段搜索（fieldName：searchExpression），每个字段搜索表达式的字段名称优先于此参数中列出的任何字段名称。
searchMode	SearchMode	一个值，该值指定是否必须匹配任何搜索词或全部搜索词，以便将文档计数为匹配项。
select	string	要检索的字段的逗号分隔列表。如果未指定，则包含标记为在架构中可检索的所有字段。
semanticConfiguration	string	处理类型语义查询的文档时将使用的语义配置的名称。
semanticErrorHandling	SemanticErrorMode	允许用户选择语义调用是否应完全失败（默认/当前行为），还是返回部分结果。
semanticFields	string	用于语义排名的字段名称的逗号分隔列表。
semanticMaxWaitInMilliseconds	integer	允许用户在请求失败之前设置语义扩充完成处理所需的时间上限。
semanticQuery	string	允许设置单独的搜索查询，该查询将仅用于语义重排、语义标题和语义答案。对于需要在基础检索和排名阶段和 L2 语义阶段之间使用不同的查询的情况，非常有用。
sessionId	string	用于创建粘滞会话的值，有助于获取更一致的结果。只要使用了同一 sessionId，就会尝试以相同的副本集为目标。谨慎地重复使用相同的 sessionID 值可能会干扰跨副本的请求负载均衡，并对搜索服务的性能产生不利影响。用作 sessionId 的值不能以“_”字符开头。
skip	integer	要跳过的搜索结果数。此值不能大于 100,000。如果需要按顺序扫描文档，但由于此限制而无法使用 skip，请考虑改用完全排序的键并使用范围查询进行筛选。
speller	QuerySpellerType	一个值，指定用于拼写更正单个搜索查询词的拼写器的类型。
top	integer	要检索的搜索结果数。这可以与$skip结合使用来实现搜索结果的客户端分页。如果由于服务器端分页而截断结果，响应将包含一个延续标记，该标记可用于发出下一页结果的另一个搜索请求。
vectorFilterMode	VectorFilterMode	确定是否在执行矢量搜索之前或之后应用筛选器。对于新索引，默认值为“preFilter”。
vectorQueries	VectorQuery[]: RawVectorQuery[] VectorizableImageBinaryQuery[] VectorizableImageUrlQuery[] VectorizableTextQuery[]	矢量和混合搜索查询的查询参数。

SearchResult

包含搜索查询找到的文档，以及关联的元数据。

名称	类型	说明
@search.captions	CaptionResult[]	标题是文档相对于搜索查询最具代表性的段落。它们通常用作文档摘要。仅针对类型为“semantic”的查询返回标题。
@search.documentDebugInfo	DocumentDebugInfo[]	包含可用于进一步浏览搜索结果的调试信息。
@search.highlights	object	文档中指示匹配的搜索词的文本片段，按每个适用字段进行组织;如果未为查询启用命中突出显示，则为 null。
@search.rerankerScore	number	语义排名器为排名靠前的搜索结果计算的相关性分数。搜索结果首先按 RerankerScore 排序，然后按分数排序。仅针对类型为“semantic”的查询返回 RerankerScore。
@search.score	number	与查询返回的其他文档相比，文档的相关性分数。

SearchScoreThreshold

矢量查询的结果将基于“@search.score”值进行筛选。请注意，这是作为搜索响应的一部分返回的 @search.score。将为更高的 @search.score选择阈值方向。

名称	类型	说明
kind	string: searchScore	用于筛选矢量查询的阈值类型
value	number	阈值将根据“@search.score”值进行筛选。请注意，这是作为搜索响应的一部分返回的 @search.score。将为更高的 @search.score选择阈值方向。

SemanticDebugInfo

名称	类型	说明
contentFields	QueryResultDocumentSemanticField[]	发送到语义扩充过程的内容字段以及如何使用它们
keywordFields	QueryResultDocumentSemanticField[]	发送到语义扩充过程的关键字字段以及它们的使用方式
rerankerInput	QueryResultDocumentRerankerInput	发送到语义扩充过程的原始串联字符串。
titleField	QueryResultDocumentSemanticField	发送到语义扩充过程的标题字段及其用法

SemanticErrorMode

允许用户选择语义调用是否应完全失败（默认/当前行为），还是返回部分结果。

名称	类型	说明
fail	string	如果在语义处理步骤中出现异常，查询将失败并返回相应的 HTTP 代码，具体取决于错误。
partial	string	如果语义处理失败，部分结果仍返回。部分结果的定义取决于语义步骤失败的原因和失败的原因。

SemanticErrorReason

语义排名请求返回部分响应的原因。

名称	类型	说明
capacityOverloaded	string	请求受到限制。仅返回基本结果。
maxWaitExceeded	string	如果设置了 `semanticMaxWaitInMilliseconds` 并且语义处理持续时间超过了该值。仅返回基本结果。
transient	string	语义进程的至少一个步骤失败。

SemanticFieldState

字段用于语义扩充过程的方式（完全使用、部分使用或未使用）

名称	类型	说明
partial	string	该字段部分用于语义扩充。
unused	string	该字段不用于语义扩充。
used	string	该字段已完全用于语义扩充。

SemanticQueryRewritesResultType

用于此请求的查询重写类型。

名称	类型	说明
originalQueryOnly	string	未成功为此请求生成查询重写。仅使用原始查询来检索结果。

SemanticSearchResultsType

为语义排名请求返回的部分响应的类型。

名称	类型	说明
baseResults	string	不带任何语义扩充或重新调整的结果。
rerankedResults	string	已使用重新曲柄模型重新调整结果，并包含语义标题。它们不会包含任何答案、答案突出显示或标题突出显示。

SingleVectorFieldResult

单个向量字段结果。返回 @search.score 值和向量相似性值。矢量相似性与公式 @search.score 相关。

名称	类型	说明
searchScore	number	从矢量相似性分数计算的 @search.score 值。这是纯单字段单向量查询中显示的分数。
vectorSimilarity	number	本文档的向量相似性分数。请注意，这是相似性指标的规范定义，而不是“距离”版本。例如，余弦相似性而不是余弦距离。

TextResult

查询文本部分的 BM25 或经典分数。

名称	类型	说明
searchScore	number	查询文本部分的 BM25 或经典分数。

VectorFilterMode

确定是否在执行矢量搜索之前或之后应用筛选器。

名称	类型	说明
postFilter	string	返回候选矢量结果集后，将应用筛选器。根据筛选器选择性，这可能会导致结果少于参数“k”请求的结果。
preFilter	string	筛选器将在搜索查询之前应用。

VectorizableImageBinaryQuery

提供需要矢量化的图像的 base 64 编码二进制文件时，用于矢量搜索的查询参数。

名称	类型	说明
base64Image	string	要向量化的图像的基 64 编码二进制文件，用于执行矢量搜索查询。
exhaustive	boolean	如果为 true，则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。对于精确匹配至关重要的方案（例如确定基本真相值）非常有用。
fields	string	要包含在搜索矢量中的集合（Edm.Single）类型的向量字段。
filterOverride	string	要应用于此特定向量查询的 OData 筛选器表达式。如果未在向量级别定义筛选器表达式，则改用在顶级筛选器参数中定义的表达式。
k	integer	要作为热门命中返回的最近的邻居数。
kind	string: imageBinary	要执行的矢量查询的类型。
oversampling	number	过度采样因子。最小值为 1。它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时，才能设置它。仅当在基础向量字段上使用压缩方法时，才允许此参数。
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	用于矢量查询的阈值。请注意，仅当所有“字段”都使用相同的相似性指标时，才能设置此值。
weight	number	与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比，矢量查询的相对权重。当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时，将使用此值。权重越高，匹配该查询的文档将处于最终排名中。默认值为 1.0，该值必须是大于零的正数。

VectorizableImageUrlQuery

提供表示需要矢量化的图像值的 URL 时用于矢量搜索的查询参数。

名称	类型	说明
exhaustive	boolean	如果为 true，则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。对于精确匹配至关重要的方案（例如确定基本真相值）非常有用。
fields	string	要包含在搜索矢量中的集合（Edm.Single）类型的向量字段。
filterOverride	string	要应用于此特定向量查询的 OData 筛选器表达式。如果未在向量级别定义筛选器表达式，则改用在顶级筛选器参数中定义的表达式。
k	integer	要作为热门命中返回的最近的邻居数。
kind	string: imageUrl	要执行的矢量查询的类型。
oversampling	number	过度采样因子。最小值为 1。它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时，才能设置它。仅当在基础向量字段上使用压缩方法时，才允许此参数。
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	用于矢量查询的阈值。请注意，仅当所有“字段”都使用相同的相似性指标时，才能设置此值。
url	string	要矢量化的图像的 URL，用于执行矢量搜索查询。
weight	number	与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比，矢量查询的相对权重。当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时，将使用此值。权重越高，匹配该查询的文档将处于最终排名中。默认值为 1.0，该值必须是大于零的正数。

VectorizableTextQuery

提供需要矢量化的文本值时用于矢量搜索的查询参数。

名称	类型	说明
exhaustive	boolean	如果为 true，则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。对于精确匹配至关重要的方案（例如确定基本真相值）非常有用。
fields	string	要包含在搜索矢量中的集合（Edm.Single）类型的向量字段。
filterOverride	string	要应用于此特定向量查询的 OData 筛选器表达式。如果未在向量级别定义筛选器表达式，则改用在顶级筛选器参数中定义的表达式。
k	integer	要作为热门命中返回的最近的邻居数。
kind	string: text	要执行的矢量查询的类型。
oversampling	number	过度采样因子。最小值为 1。它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时，才能设置它。仅当在基础向量字段上使用压缩方法时，才允许此参数。
queryRewrites	QueryRewritesType	可配置为让生成模型在将查询发送到矢量化之前重写查询。
text	string	要进行矢量化以执行矢量搜索查询的文本。
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	用于矢量查询的阈值。请注意，仅当所有“字段”都使用相同的相似性指标时，才能设置此值。
weight	number	与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比，矢量查询的相对权重。当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时，将使用此值。权重越高，匹配该查询的文档将处于最终排名中。默认值为 1.0，该值必须是大于零的正数。

VectorQueryKind

要执行的矢量查询的类型。

名称	类型	说明
imageBinary	string	向量查询，其中提供了需要矢量化的图像的 base 64 编码二进制文件。
imageUrl	string	向量查询，其中提供了表示需要矢量化的图像值的 URL。
text	string	向量查询，其中提供了需要矢量化的文本值。
vector	string	提供原始向量值的矢量查询。

VectorsDebugInfo

名称	类型	说明
subscores	QueryResultDocumentSubscores	所选结果集融合/组合方法（如 RRF）之前文档子分数的细分。

VectorSimilarityThreshold

将基于矢量相似性指标筛选矢量查询的结果。请注意，这是相似性指标的规范定义，而不是“距离”版本。将根据字段使用的指标自动选择阈值方向（较大或更小）。

名称	类型	说明
kind	string: vectorSimilarity	用于筛选矢量查询的阈值类型
value	number	阈值将根据相似性指标值进行筛选。请注意，这是相似性指标的规范定义，而不是“距离”版本。将根据字段使用的指标自动选择阈值方向（较大或更小）。

VectorThresholdKind

要执行的矢量查询的类型。

名称	类型	说明
searchScore	string	矢量查询的结果将基于“@search.score”值进行筛选。请注意，这是作为搜索响应的一部分返回的 @search.score。将为更高的 @search.score选择阈值方向。
vectorSimilarity	string	将基于矢量相似性指标筛选矢量查询的结果。请注意，这是相似性指标的规范定义，而不是“距离”版本。将根据字段使用的指标自动选择阈值方向（较大或更小）。

通过

Documents - Search Post

URI 参数

请求头

请求正文

响应

示例

SearchIndexSearchDocumentsPost

示例请求

示例响应

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

示例请求

示例响应

定义

AnswerResult

CaptionResult

DebugInfo

DocumentDebugInfo

ErrorAdditionalInfo

ErrorDetail

ErrorResponse

HybridCountAndFacetMode

HybridSearch

QueryAnswerType

QueryCaptionType

QueryDebugMode

QueryLanguage

QueryResultDocumentRerankerInput

QueryResultDocumentSemanticField

QueryResultDocumentSubscores

QueryRewritesDebugInfo

QueryRewritesType

QueryRewritesValuesDebugInfo

QuerySpellerType

QueryType

RawVectorQuery

ScoringStatistics

SearchDocumentsResult

SearchMode

SearchRequest

SearchResult

SearchScoreThreshold

SemanticDebugInfo

SemanticErrorMode

SemanticErrorReason

SemanticFieldState

SemanticQueryRewritesResultType

SemanticSearchResultsType

SingleVectorFieldResult

TextResult

VectorFilterMode

VectorizableImageBinaryQuery

VectorizableImageUrlQuery

VectorizableTextQuery

VectorQueryKind

VectorsDebugInfo

VectorSimilarityThreshold

VectorThresholdKind

其他资源