Hier finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zu Azure KI-Suche.
Allgemein
Was ist Azure KI-Suche?
Azure KI-Suche bietet eine dedizierte Suchmaschine und beständigen Speicher Ihrer durchsuchbaren Inhalte für agentische, Volltext- und Vektorsuchszenarien. Es enthält auch eine optionale integrierte KI, um Text und Struktur aus Rohinhalten zu extrahieren und Inhalte für die Vektorsuche zu stückeln und zu vektorisieren.
Wie kann ich mit Azure KI-Suche arbeiten?
Der primäre Workflow ist erstellen, laden und abfragen einen Index. Obwohl Sie das Azure-Portal für die meisten Aufgaben verwenden können, ist Azure KI-Suche programmgesteuert und verarbeitet Anforderungen aus Clientcode. Programmgesteuerte Unterstützung wird über REST-APIs und Clientbibliotheken in .NET, Python, Java und JavaScript-SDKs für Azure bereitgestellt.
Sind "Azure Search", "Azure Cognitive Search" und "Azure KI-Suche" dasselben Produkts?
Ja. Sie sind alle dasselbe Produkt, wobei im Oktober 2019 und wieder im Oktober 2023 eine Neubranding auftritt. Sie können gelegentlich Hinweise auf die früheren Namen auf Programmebene sehen.
Welche Sprachen werden unterstützt?
Bei Vektoren bestimmt die verwendeten Einbettungsmodelle die linguistische Erfahrung.
Bei Nicht-Vektor-Zeichenfolgen und Zahlen ist der Standardanalysator, der für die Tokenisierung verwendet wird, Standard Lucene, der sprachunabhängig ist. Andernfalls wird die Sprachunterstützung durch Sprachanalyse ausgedrückt , die sprachliche Regeln auf eingehende (Indizierung) und ausgehende Inhalte (Abfragen) anwenden. Einige Features, wie Rechtschreibprüfung und Abfrage-Neuschreibung, sind auf eine Teilmenge von Sprachen beschränkt.
Wie kann ich die Suche in meine Lösung integrieren?
Clientcode sollte die Azure SDK Clientbibliotheken oder REST-APIs aufrufen, um eine Verbindung mit einem Suchindex herzustellen, Abfragen zu formulieren und Antworten zu verarbeiten. Sie können auch Code schreiben, der einen Index erstellt und aktualisiert oder Indexer programmgesteuert oder über Skript ausführt.
Kann ich den Dienst anhalten und die Abrechnung beenden?
Sie können einen Suchdienst nicht anhalten. In Azure KI-Suche werden Computerressourcen zugeordnet, wenn der Dienst erstellt wird. Es ist nicht möglich, diese Ressourcen bei Bedarf freizugeben und zurückzugeben.
Kann ich den Dienst aktualisieren oder herabstufen?
Dienste, die vor April 2024 in ausgewählten Regionen erstellt wurden, können auf Cluster mit höherer Kapazität aktualisiert werden. Das Herabstufen Ihres Diensts wird nicht unterstützt.
Um mehr oder weniger Kapazität zu erhalten, können Sie auch zu einem anderen Preisniveau wechseln. Die Skalierung wird blockiert, wenn Ihre aktuelle Dienstkonfiguration die Grenzwerte der Zielebene überschreitet oder wenn Ihre Region Kapazitätsbeschränkungen auf der Zielebene aufweist. Derzeit können Sie nur zwischen den Ebenen "Basic" und "Standard" (S1, S2 und S3) wechseln.
Kann ich den Dienst umbenennen oder verschieben?
Der Dienstname und die Region werden für die Lebensdauer des Diensts festgelegt.
Wenn ich meinen Suchdienst zu einem anderen Abonnement oder einer anderen Ressourcengruppe migriert habe, sollte ich ausfallzeiten erwarten?
Solange Sie der Checkliste folgen, bevor Sie Ressourcen verschieben und sicherstellen, dass jeder Schritt abgeschlossen ist, sollten keine Ausfallzeiten auftreten.
Warum werden unterschiedliche Speichergrenzwerte für Suchdienste auf derselben Ebene angezeigt?
Speichergrenzwerte können je nach Erstellungsdatum des Diensts variieren. In den meisten unterstützten Regionen weisen neuere Dienste höhere Speichergrenzwerte als ältere Dienste auf, auch wenn sie sich auf derselben Ebene befinden. Möglicherweise können Sie jedoch Ihren alten Dienst aktualisieren , um auf die neuen Grenzwerte zuzugreifen.
Indizierung
Was bedeutet "Indizierung" in Azure KI-Suche?
Er bezieht sich auf die Aufnahme, Analyse und Speicherung von Textinhalten und Token, die einen Suchindex auffüllen. Die Indizierung erstellt invertierte Indizes und andere physische Datenstrukturen, die den Abruf von Informationen unterstützen.
Es erstellt Vektorindizes, wenn das Schema Vektorfelder enthält.
Kann ich Indizes verschieben, sichern und wiederherstellen?
Es gibt keine systemeigene Unterstützung für das Portieren von Indizes. Suchindizes werden als nachgelagerte Datenstrukturen betrachtet und akzeptieren Inhalte aus anderen Datenquellen, die Betriebsdaten sammeln. Daher gibt es keine integrierte Unterstützung für das Sichern und Wiederherstellen von Indizes. Es wird erwartet, dass Sie einen Index aus Quelldaten neu erstellen würden, wenn er gelöscht oder verschoben werden musste.
Wenn Sie jedoch einen Index zwischen Suchdiensten verschieben möchten, können Sie das Backup- und Wiederherstellungscodebeispiel für .NET oder Python verwenden.
Kann ich meinen Index oder Dienst nach dem Löschen wiederherstellen?
Nein. Wenn Sie einen Azure KI-Suche Index oder Dienst löschen, kann er nicht wiederhergestellt werden. Wenn Sie einen Suchdienst löschen, werden alle Indizes im Dienst endgültig gelöscht.
Kann ich aus SQL-Datenbankreplikaten indizieren?
Wenn Sie den Suchindexer für Azure SQL-Datenbank verwenden, gelten beim Erstellen eines Indexes keine Einschränkungen für die Verwendung von primären oder sekundären Replikaten als Datenquelle. Das Aktualisieren eines Indexes mit inkrementellen Updates (basierend auf geänderten Datensätzen) erfordert jedoch das primäre Replikat. Diese Anforderung stammt aus der SQL-Datenbank, die die Änderungsnachverfolgung nur für primäre Replikate garantiert. Wenn Sie versuchen, sekundäre Replikate für eine Indexaktualisierungsworkload zu verwenden, gibt es keine Garantie, dass Sie alle Daten erhalten.
Vektoren
Was ist die Vektorsuche?
Die Vektorsuche ist eine Technik, die die ähnlichsten Dokumente findet, indem sie ihre Vektordarstellungen vergleichen. Da das Ziel einer Vektordarstellung darin besteht, die wesentlichen Merkmale eines Elements in einem numerischen Format zu erfassen, können Vektorabfragen ähnliche Inhalte identifizieren, auch wenn keine expliziten Übereinstimmungen basierend auf Schlüsselwörtern oder Tags vorhanden sind.
Wenn ein Benutzer eine Suche durchführt, wird die Abfrage in einer Vektordarstellung zusammengefasst, und die Vektorsuchmaschine identifiziert die ähnlichsten Dokumente. Um die Effizienz für große Datenbanken zu verbessern, stellt die Vektorsuche häufig die ungefähren nächsten Nachbarn (ANN) für einen Abfragevektor bereit. Weitere Informationen finden Sie unter Vectorsuche in Azure KI-Suche.
Unterstützt Azure KI-Suche die Vektorsuche?
Azure KI-Suche unterstützt Vektorindizierung und -abruf. Sie kann Abfragezeichenfolgen und -inhalte aufschlüsseln und vektorisieren, wenn Sie integrierte Vektorisierung verwenden, was eine Abhängigkeit von Indexern und Skillsets erfordert.
Wie funktioniert die Vektorsuche in Azure KI-Suche?
Bei der eigenständigen Vektorsuche verwenden Sie zunächst ein Einbettungsmodell, um Inhalte in eine Vektordarstellung innerhalb eines Einbettungsraums zu transformieren. Anschließend können Sie diese Vektoren in einer Dokumentnutzlast für den Suchindex für die Indizierung bereitstellen. Um Suchanforderungen zu erfüllen, verwenden Sie dasselbe Einbettungsmodell, um die Suchabfrage in eine Vektordarstellung zu transformieren, und die Vektorsuche findet die ähnlichsten Vektoren und gibt die entsprechenden Dokumente zurück.
In Azure KI-Suche können Sie Vektordaten als Felder in Dokumenten neben Text und anderen Inhaltstypen indizieren. Es gibt mehrere Datentypen für Vektorfelder.
Vektorabfragen können eigenständig oder in Kombination mit anderen Abfragetypen, einschließlich Ausdrucksabfragen und Filtern in derselben Suchanforderung, ausgestellt werden.
Kann Azure KI-Suche meine Inhalte oder Abfragen vektorisieren?
Eingebaute integrierte Vektorisierung ist jetzt allgemein verfügbar.
Unterstützt mein Suchdienst die Vektorsuche?
Die meisten vorhandenen Dienste unterstützen die Vektorsuche. Wenn Sie ein Paket oder eine API verwenden, das die Vektorsuche unterstützt und die Indexerstellung fehlschlägt, unterstützt der zugrunde liegende Suchdienst die Vektorsuche nicht, und ein neuer Dienst muss erstellt werden. Dies kann für eine kleine Teilmenge von Diensten auftreten, die vor dem 1. Januar 2019 erstellt wurden.
Kann ich eine Vektorsuche zu einem vorhandenen Index hinzufügen?
Wenn Ihr Suchdienst die Vektorsuche unterstützt, können vorhandene und neue Indizes Vektorfelder berücksichtigen.
Warum sehe ich unterschiedliche Größenbeschränkungen für Vektorindexe zwischen meinen neuen Suchdiensten und vorhandenen Suchdiensten?
Azure KI-Suche hat weltweit verbesserte Größenbeschränkungen für Vektorindizes bei neuen Suchdiensten eingeführt, aber einige Regionen sind mit Kapazitätsengpässen konfrontiert und einige Regionen haben nicht die erforderliche Infrastruktur. Neue Suchdienste, die nach Mai 2024 in unterstützten Regionen erstellt wurden, sollten erhöhte Größenbeschränkungen für Vektorindexe sehen. Alternativ können Sie, wenn Sie über einen vorhandenen Dienst in einer unterstützten Region verfügen, Ihren Dienst möglicherweise aktualisieren , um auf die neuen Grenzwerte zuzugreifen.
Warum zeigt mein Vektorindex null Speicher an?
Nur Vektorindizes, die den Algorithmus für hierarchische Navigable Small World (HNSW) verwenden, berichten über die Vektorindexgröße im Azure-Portal. Wenn Ihr Index vollständige KNN verwendet, wird die Vektorindexgröße als Null gemeldet, obwohl der Index Vektoren enthält.
Wie aktiviere ich die Vektorsuche in einem Suchindex?
So aktivieren Sie die Vektorsuche in einem Index:
Fügen Sie einer Feldauflistung ein oder mehrere Vektorfelder hinzu.
Fügen Sie dem Indexschema einen Abschnitt "vectorSearch" hinzu, der die von Vektorsuchfeldern verwendete Konfiguration angibt, einschließlich der Parameter des verwendeten ANN-Algorithmus, z. B. HNSW.
Verwenden Sie die neueste stabile REST-API-Version oder eine Azure SDK, um den Index zu erstellen oder zu aktualisieren, Dokumente zu laden und Abfragen auszustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Vektorindexes.
Abfragen
Wo erfolgt die Abfrageausführung?
Abfragen werden über einen einzelnen Suchindex ausgeführt, der in Ihrem Suchdienst gehostet wird. Sie können nicht mehrere Indizes verbinden, um Inhalte in zwei oder mehr Indizes zu durchsuchen, aber Sie können gleichnamige Indizes in mehreren Suchdiensten abfragen.
Warum gibt es null Übereinstimmungen für Begriffe, die ich weiß, gültig zu sein?
Der häufigste Fall ist nicht zu wissen, dass jeder Abfragetyp unterschiedliche Suchverhalten und linguistische Analyseebenen unterstützt. Die Volltextsuche, die überwiegende Arbeitsauslastung ist, enthält eine Sprachanalysephase, die Begriffe in Stammformulare aufschlüsselt. Dieser Aspekt der Abfrageanalyse wirft ein breiteres Netz über mögliche Übereinstimmungen aus, da der tokenisierte Ausdruck vielfältigere Varianten erfasst.
Allerdings werden Wildcard-, Fuzzy- und Regex-Abfragen nicht wie reguläre Begriffs- oder Phrasenabfragen analysiert und können zu einem schlechten Recall führen, falls die Abfrage nicht mit der analysierten Form des Worts im Suchindex übereinstimmt. Weitere Informationen zur Abfrageanalyse und -analyse finden Sie unter Full-Textsuche in Azure KI-Suche.
Warum sind meine Wildcard-Suchen langsam?
Die meisten Platzhaltersuchabfragen wie Präfix-, Fuzzy- und RegEx-Abfragen werden intern mit übereinstimmenden Begriffen im Suchindex umgeschrieben. Diese zusätzliche Verarbeitung erhöht die Latenz. Darüber hinaus werden breite Suchanfragen wie a* vermutlich mit vielen Begriffen umgeschrieben, was langsam sein kann. Für performante Wildcardsuchvorgänge sollten Sie eine benutzerdefinierte Analyse definieren.
Kann ich über mehrere Indizes hinweg suchen?
Nein. Eine Abfrage ist immer auf einen einzelnen Index beschränkt.
Warum lautet die Suchpunktzahl für jede Übereinstimmung immer 1,0?
Suchbewertungen werden basierend auf den statistischen Eigenschaften der übereinstimmenden Begriffe für Volltextsuchabfragen generiert und in der Ergebnismenge von hoch nach niedrig sortiert. Abfragetypen, bei denen es sich nicht um eine Volltextsuche handelt (Platzhalter-, Präfix- oder RegEx-Abfragen), werden nicht nach Relevanz geordnet. Mit einer konstanten Bewertung können Übereinstimmungen, die durch die Abfrageerweiterung gefunden werden, in die Ergebnisse aufgenommen werden, ohne die Rangfolge zu beeinflussen.
Beispiel: Angenommen, die Eingabe von „tour*“ für eine Platzhaltersuche in englischem Text führt zu den Übereinstimmungen „tours“, „tourettes“ und „tourmaline“. Angesichts der Natur dieser Ergebnisse gibt es keine Möglichkeit, vernünftigerweise zu ableiten, welche Begriffe wertvoller sind als andere. Daher werden Begriffshäufigkeiten bei der Bewertung von Ergebnissen in Abfragen vom Typ „Platzhalter“, „Präfix“ und „RegEx“ (regulärer Ausdruck) ignoriert. Suchergebnisse, die auf einer partiellen Eingabe basieren, erhalten eine konstante Bewertung, um Verzerrungen gegenüber potenziell unerwarteten Übereinstimmungen zu vermeiden.
Sicherheit
Wo speichert Azure KI-Suche Kundendaten?
Sie speichert Ihre Daten in der Geografie (Geo), in der Ihr Dienst bereitgestellt wird. Microsoft können Ihre Daten innerhalb desselben geografischen Raums replizieren, um hohe Verfügbarkeit und Haltbarkeit zu erzielen. Weitere Informationen finden Sie unter Data Residency in Azure.
Sendet Azure KI-Suche Kundendaten zur Verarbeitung an andere Dienste?
Ja. Skills und Vektorisierer führen ausgehende Aufrufe von der Azure KI-Suche zu anderen Azure-Ressourcen oder externen Modellen aus, die Sie zum Einbetten oder Chatten angeben. Aufrufe dieser APIs enthalten in der Regel rohen Inhalt, der verarbeitet werden soll, oder Abfragen, die durch ein Einbettungsmodell vektorisiert werden. Für Azure-zu-Azure-Verbindungen sendet der Dienst Anforderungen über das interne Netzwerk. Wenn Sie eine benutzerdefinierte Fähigkeit oder einen Vektorizer hinzufügen, sendet der Indexer Inhalte an den URI, der in der benutzerdefinierten Fähigkeit über das öffentliche Netzwerk bereitgestellt wird, es sei denn, Sie konfigurieren einen freigegebenen privaten Link.
Verarbeitet Azure KI-Suche Kundendaten in anderen Regionen?
Die Verarbeitung (Vektorisierung oder angewendete KI-Transformationen) wird im Geo durchgeführt, in dem der Unterdienst Foundry Tools gehostet wird, der von Fähigkeiten, den Azure Apps oder Funktionen verwendet wird, die benutzerdefinierte Fähigkeiten hosten, oder die Azure OpenAI oder Microsoft Foundry Region, die Ihre bereitgestellten Modelle hostet. Diese Ressourcen werden von Ihnen angegeben, sodass Sie auswählen können, ob sie im selben geografischen Raum wie Ihr Suchdienst bereitgestellt werden sollen oder nicht.
Wenn Sie Daten an externe Modelle oder Dienste (nicht Azure) senden, wird der Verarbeitungsspeicherort vom externen Dienst bestimmt.
Kann ich den Zugriff auf Suchergebnisse basierend auf der Benutzeridentität steuern?
Sie können eine Lösung implementieren, die Dokumente einer Benutzeridentität zuordnet. In der Regel sind Benutzer, die zum Ausführen Ihrer Anwendung berechtigt sind, auch berechtigt, alle Suchergebnisse anzuzeigen. Azure KI-Suche verfügt nicht über integrierte Unterstützung für Berechtigungen auf Zeilen- oder Dokumentebene, sie können jedoch SecurityFilter als Problemumgehung implementieren. Für Schritte und Skripte siehe Erste Schritte: Chatten mit Ihren eigenen Daten (Beispiel in Python).
Kann ich den Zugriff auf Vorgänge basierend auf der Benutzeridentität steuern?
Ja. Sie können die rollenbasierte Autorisierung für Datenebenenvorgänge über Inhalte verwenden.
Kann ich das Azure-Portal verwenden, um Suchinhalte anzuzeigen und zu verwalten, wenn sich mein Suchdienst hinter einer IP-Firewall oder einem privaten Endpunkt befindet?
Sie können das Azure-Portal in einem netzwerkgeschützten Suchdienst verwenden, wenn Sie eine Netzwerk-Ausnahme erstellen, die den Client- und Portalzugriff ermöglicht. Weitere Informationen finden Sie unter "Verbinden über eine IP-Firewall " oder "Verbinden" über einen privaten Endpunkt.
Nächste Schritte
Wenn Ihre Frage hier nicht beantwortet wird, können Sie sich auf die folgenden Quellen beziehen, um weitere Fragen und Antworten zu erhalten.
Stack Overflow: Azure KI-Suche
Was ist Azure KI-Suche?