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Was ist eine Wissensquelle?

Hinweis

Dieses Feature ist zurzeit als öffentliche Preview verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel (SLA) bereitgestellt und ist nicht für Produktionsworkloads vorgesehen. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen.

Eine Wissensquelle gibt den Inhalt an, der für den agentischen Abruf verwendet wird. Er kapselt entweder einen Suchindex, der von einer externen Datenquelle aufgefüllt wird, oder es handelt sich um eine direkte Verbindung zu einer Remotequelle wie Bing oder SharePoint, die direkt abgefragt wird. Eine Wissensquelle ist eine erforderliche Definition in einer Wissensbasis.

  • Erstellen Sie eine Wissensquelle als Ressource auf oberster Ebene in Ihrem Suchdienst. Jede Wissensquelle verweist auf genau eine Datenstruktur, entweder auf einen Suchindex, der die Kriterien für den agentischen Abruf oder eine unterstützte externe Ressource erfüllt.

  • Verweisen Sie auf eine oder mehrere Wissensquellen in einer Wissensbasis. In einer agentischen Abrufpipeline ist es möglich, in einer einzigen Anforderung mehrere Wissensquellen abzufragen. Unterabfragen werden für jede Wissensquelle generiert. Die wichtigsten Ergebnisse werden in der Abrufantwort zurückgegeben.

  • Für bestimmte Wissensquellen können Sie eine Wissensquellendefinition verwenden, um eine vollständige Indexerpipeline (Datenquelle, Skillset, Indexer und Index) zu generieren, die für den agentischen Abruf funktioniert. Anstatt mehrere Objekte manuell zu erstellen, werden Informationen in der Wissensquelle verwendet, um alle Objekte zu generieren, einschließlich eines aufgefüllten, geblockten und durchsuchbaren Indexes.

Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens eine Wissensquelle haben, bevor Sie eine Wissensbasis erstellen. Die vollständige Spezifikation einer Wissensquelle und einer Knowledge Base finden Sie in der Vorschau-REST-API-Referenz.

Arbeiten mit einer Wissensquelle

  • Erstellungspfad: Erstellen Sie zuerst eine Wissensquelle, und erstellen Sie dann eine Wissensbasis.

  • Löschpfad: Aktualisieren oder löschen Sie Wissensdatenbanken, um Verweise auf eine Wissensquelle zu entfernen, und löschen Sie dann die Wissensquelle zuletzt.

  • Eine Wissensquelle, ihr Index und die Wissensbasis müssen alle auf demselben Suchdienst vorhanden sein. Auf externe Inhalte wird entweder über das öffentliche Internet (Bing) oder in einem Microsoft-Mandanten (Remote-SharePoint) zugegriffen.

Unterstützte Wissensquellen

Hier sind die Wissensquellen, die Sie in dieser Vorschau erstellen können:

Kind Indiziert oder remote
"searchIndex" DIE API umschließt einen vorhandenen Index. Indiziert
"azureBlob" API generiert eine Indexerpipeline, die von einem Blobcontainer abgerufen wird. Indiziert
"indexedOneLake" API generiert eine Indexerpipeline, die aus einem Lakehouse pullt. Indiziert
"indexedSharePoint" DIE API generiert eine Indexerpipeline, die von einer SharePoint-Website abgerufen wird. Indiziert
"remoteSharePoint" Die API ruft Inhalte direkt aus SharePoint ab. Remote
"webParameters" Die API ruft Echtzeitbasisdaten von Microsoft Bing ab. Remote

Indizierte Wissensquellen verweisen auf den Zielindex von Azure AI Search und die Abfrageausführung erfolgt lokal in der Suchmaschine Ihres Suchdienstes. Schlüsselwort (Volltextsuche), Vektor- und Hybridabfragefunktionen werden zum Abrufen von Daten aus indizierten Wissensquellen verwendet.

Externe Wissensquellen werden bei Abfrageanforderung aufgerufen. Das agentische Abrufmodul ruft die Abruf-APIs auf, die für die Plattform nativ sind (Bing- oder SharePoint-APIs).

Alle abgerufenen Inhalte (indiziert oder remote), werden in die Rangfolge-Pipeline von Azure AI Search integriert, wo sie auf Relevanz bewertet, zusammengeführt (nach mehreren Abfragen), neu eingestuft und in der Abrufantwort zurückgegeben werden.

Erstellen von Wissensquellen

Wissensquellen werden als eigenständige Objekte erstellt und dann in einer Wissensbasis in einem "knowledgeSources"-Array angegeben.

Sie müssen über Die Berechtigung "Mitwirkender des Suchdiensts" verfügen, um Objekte in einem Suchdienst zu erstellen. Sie benötigen auch Berechtigungen für die Rolle Suchindexdatenmitwirkender, um einen Index zu laden, wenn Sie eine Wissensquelle nutzen, die eine Indexerpipeline erstellt. Alternativ können Sie anstelle von Rollen einen API-Administratorschlüssel verwenden .

Sie können die REST-API oder ein Azure SDK-Vorschaupaket verwenden, um eine Wissensquelle zu erstellen. Der Azure-Portalsupport steht für ausgewählte Wissensquellen zur Verfügung. Die folgenden Links enthalten Anweisungen zum Erstellen einer Wissensquelle:

Nachdem die Wissensquelle erstellt wurde, können Sie sie in einer Wissensbasis referenzieren.

Verwenden von Wissensquellen

Die Verwendung von Wissensquellen wird entweder explizit gesteuert, z. B. wenn Sie alwaysQuery auf die Wissensquelldefinition festlegen, oder sie unterliegt der Auswahllogik während der Abfrageplanung. Die Abfrageplanung erfolgt, wenn Sie einen geringen oder mittleren Argumentationsaufwand bei der Abfrage verwenden. Bei minimalem Argumentationsaufwand werden für alle Abfragen alle in der Wissensdatenbank aufgeführten Wissensquellen verwendet. Bei niedrigem und mittlerem Aufwand können die Wissensdatenbank und das LLM zum Zeitpunkt der Abfrage ermitteln, welche Wissensquellen wahrscheinlich den besten Suchkorpus bereitstellen.

Die Logik für die Auswahl von Wissensquellen basiert auf diesen Faktoren:

  • Ist alwaysQuery festgelegt? Wenn ja, wird die Wissensquelle immer für jede Abfrage verwendet.

  • Der name der Wissensquelle.

  • Der description eines Indexes, vorausgesetzt, dass eine Wissensquelle indiziert ist.

  • Die retrievalInstructions, die in der Abrufaktion oder in der Wissensdatenbankdefinition angegeben sind, bieten Anleitungen, die eine Wissensquelle einbeziehen oder ausschließen. Es ähnelt einer Eingabeaufforderung. Sie können Kürze, Ton und Formatierung als Abrufrichtlinie angeben.

  • outputMode auf einer Wissensbasis wirkt sich auch auf die Abfrageausgabe aus und darauf, was in die Antwort aufgenommen wird.

Verwenden eines Abrufbegründungsaufwands zur Steuerung der LLM-Nutzung

Nicht alle Lösungen profitieren von der LLM-Abfrageplanung und -ausführung. Wenn Einfachheit und Geschwindigkeit die Vorteile der LLM-Abfrageplanung und Kontextentwicklung überwiegen, können Sie einen minimalen Aufwand für die logische Schlussfolgerung angeben, um die LLM-Verarbeitung in Ihrer Pipeline zu verhindern.

Bei niedrigem und mittlerem Aufwand entspricht das Niveau der LLM-Verarbeitung entweder einer ausgewogenen oder maximalen Annäherung, die die Relevanz verbessert. Weitere Informationen finden Sie unter Festlegen des Abrufbegründungsaufwands.

Hinweis

Wenn Sie attemptFastPath in der vorherigen Vorschau verwendet haben, wird dieser Ansatz jetzt durch retrievalReasoningEffort, der auf minimal gesetzt ist, ersetzt.

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