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Attacher une ressource facturable à un ensemble de compétences dans Recherche IA Azure

Si vous utilisez des compétences intégrées pour l’enrichissement par IA dans Azure AI Search, vous pouvez enrichir gratuitement un petit nombre de documents, jusqu’à 20 transactions par index par jour. Pour les charges de travail plus volumineuses ou plus fréquentes, vous devez attacher une ressource Microsoft Foundry facturable à votre ensemble de compétences.

Azure AI Search utilise des ressources dédiées hébergées en interne pour exécuter des compétences intégrées soutenues par Foundry Tools et nécessite une ressource Foundry uniquement à des fins de facturation. L’exception est la compétence Azure Content Understanding, qui utilise votre ressource pour la facturation et le traitement.

Une ressource Foundry permet d’accéder à plusieurs services dans Foundry Tools. Lorsque vous le spécifiez dans un ensemble de compétences, Microsoft peut vous facturer l’utilisation des services suivants :

Le traitement de l’ensemble de compétences est facturé au service sous-jacent de chaque compétence. Azure AI Search consolide les frais liés aux outils Foundry dans une seule ressource Foundry. Par exemple, si vous utilisez les compétences Analyse d’images et détection de langue , les frais liés à Azure Vision et à La langue Azure apparaissent sur la même facture pour votre ressource Foundry. Toutes les autres ressources sont facturées indépendamment.

Pour attacher une ressource Foundry, fournissez les informations de connexion dans l’ensemble de compétences. Vous pouvez utiliser une approche basée sur des clés ou une approche sans clé, qui est actuellement en préversion.

Prerequisites

  • Connectivité sur un point de terminaison public, sauf si votre service de recherche répond à la date de création, au niveau et à la région requises pour les connexions privées à une ressource Foundry.

  • Ressource Foundry de type API AIServices. Vous pouvez vérifier le type d’API dans la page Vue d’ensemble de la ressource dans le portail Azure :

    Capture d’écran de la propriété type d’API dans le portail Azure.

Note

  • Si votre ressource Foundry est configurée pour utiliser un point de terminaison privé, Azure AI Search peut se connecter à l’aide d’une liaison privée partagée. Pour plus d’informations, consultez Limites des ressources de liaison privée partagée.

  • La préversion 2025-11-01 introduit la prise en charge du AIServices type d’API. Les comptes multiservices précédents CognitiveServices et classiques Azure AI continuent de fonctionner, mais pour de nouvelles compétences, nous vous recommandons d’utiliser AIServices et des ressources Foundry.

Facturation par le biais d’une connexion sans clé

Note

Cette fonctionnalité est actuellement disponible en préversion publique. Cette préversion est fournie sans contrat de niveau de service et n’est pas recommandée pour les charges de travail de production. Certaines fonctionnalités peuvent être limitées ou non prises en charge. Pour plus d’informations, consultez Conditions d’Utilisation Supplémentaires relatives aux Évaluations Microsoft Azure.

Vous pouvez utiliser une identité managée et des autorisations pour attacher une ressource Foundry. L’avantage de cette approche est que la facturation est sans clé et n’a pas de conditions de région.

Comme pour les clés, les détails que vous fournissez sur la ressource sont utilisés pour la facturation, et non pour les connexions. Toutes les demandes d’API effectuées par Recherche IA Azure vers Foundry Tools pour le traitement des compétences intégrées restent internes et gérées par Microsoft.

Pour facturer par le biais d’une connexion sans clé :

  1. Sur votre service Recherche d’IA Azure, configurez une identité managée. Le système prend en charge à la fois les identités attribuées par le système et celles attribuées par l'utilisateur.

  2. Sur votre ressource Foundry, attribuez le rôle d’utilisateur Cognitive Services à l’identité managée de votre service de recherche.

  3. Configurez un ensemble de compétences pour utiliser l’identité managée. Vous pouvez utiliser le portail Azure, la dernière préversion des ensembles de compétences - Créer ou mettre à jour (API REST) ou un package bêta du Kit de développement logiciel (SDK) Azure qui fournit la syntaxe.

    • @odata.type est toujours #Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity.

    • subdomainUrl est le point de terminaison de votre ressource Foundry. Vous pouvez utiliser le format https://<resource-name>.services.ai.azure.com ou le format https://<resource-name>.cognitiveservices.azure.com, tous deux disponibles sur la page Clés et Endpoint dans le portail Azure.

    • D’autres propriétés sont spécifiques au type d’identité managée, comme indiqué dans les exemples d’API REST suivants.

      Voici un exemple de configuration d’ensemble de compétences pour une identité managée affectée par le système. Dans ce scénario, vous devez définir identity à null.

      POST https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2025-11-01-preview
api-key: [admin-key]
Content-Type: application/json

{
  "name": "my-skillset",
  "skills": [
    // Skills definition goes here
  ],
  "cognitiveServices": {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity",
    "description": "A sample configuration for a system-assigned managed identity.",
    "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
    "identity": null
  }
}

Facturation par le biais d’une clé de ressource

Par défaut, Azure AI Search facture les transactions à l’aide de la clé d’une ressource Foundry. Cette approche est généralement disponible. Vous pouvez utiliser le portail Azure, une version stable de l’API REST ou un kit de développement logiciel (SDK) Azure équivalent pour ajouter la clé à un ensemble de compétences.

Deux types de clés sont pris en charge :

  • #Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey appelle le point de terminaison régional.
  • #Microsoft.Azure.Search.AIServicesByKey appelle le sous-domaine. Nous recommandons ce type, car il prend en charge les liens privés partagés et n’a pas de conditions régionales relatives au service de recherche.

Votre ressource Foundry doit se trouver dans la même région que votre service de recherche. Choisissez une région Recherche d’IA Azure qui offre l’intégration de Foundry Tools, qui est indiquée dans la colonne d’enrichissement par IA. Pour plus d’informations sur l’exigence de la même région, consultez La façon dont la clé est utilisée.

Si vous ne spécifiez pas la cognitiveServices propriété, votre service de recherche tente d’utiliser les enrichissements gratuits disponibles pour votre indexeur chaque jour. L’exécution des compétences facturables s’arrête à 20 transactions par appel d’indexeur, et un message « Délai d’attente » s’affiche dans l’historique d’exécution de l’indexeur.

  1. Connectez-vous au portail Azure.

  2. Créez une ressource Foundry dans la même région que votre service de recherche.

  3. Dans le volet gauche, sélectionnez Gestion des ressources>Clés et point de terminaison.

  4. Copiez l’une des clés.

  5. Ajoutez la clé à une définition d’ensemble de compétences.

    • Si vous utilisez un Assistant Importation, sélectionnez la ressource Foundry. L’Assistant ajoute la clé de ressource à votre définition d’ensemble de compétences.

    • Pour un ensemble de compétences nouveau ou existant, intégrez la clé dans la définition des compétences.

    Capture d’écran de la page clé.

Note

Le portail attache automatiquement la clé de type #Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey.

Supprimer la clé

Les enrichissements sont des opérations facturables. Si vous n’avez plus besoin d’appeler Foundry Tools, suivez ces instructions pour supprimer la clé et empêcher l’utilisation de la ressource Foundry.

Sans la clé, l’ensemble de compétences rétablit l’allocation par défaut de 20 transactions gratuites par indexeur et par jour. L’exécution de compétences facturables s’arrête à 20 transactions et un message « Expiration du délai d’attente » s’affiche dans l’historique des exécutions de l’indexeur lorsque l’allocation est utilisée.

  1. Connectez-vous au portail Azure.

  2. Sous gestion de recherche > ensembles de compétences, sélectionnez un ensemble de compétences dans la liste.

    Capture d’écran de la page des ensembles de compétences.

  3. Faites défiler jusqu’à la "cognitiveServices" section du fichier.

  4. Supprimez la valeur associée à la clé dans le JSON.

  5. Sauvegardez les compétences.

    Capture d’écran des ensembles de compétences JSON.

Utilisation de la clé

La facturation entre en vigueur lorsque les appels d’API à une ressource Foundry dépassent 20 appels d’API par indexeur par jour. Vous pouvez réinitialiser l’indexeur pour réinitialiser le nombre d’API.

Les connexions sans clé et basées sur des clés sont utilisées pour la facturation, mais pas pour les connexions liées aux opérations d’enrichissement.

Pour les connexions basées sur des clés, un service de recherche se connecte sur le réseau interne à une ressource Foundry située dans la même région physique. La plupart des régions qui offrent Azure AI Search offrent également d’autres services Azure. Si vous essayez l’enrichissement par IA dans une région qui ne présente pas les deux services, le message suivant s’affiche : « La clé fournie n’est pas une clé de type CognitiveServices valide pour la région de votre service de recherche ».

Pour les connexions sans clé, un service de recherche s’authentifie à l’aide de son identité et de son attribution de rôle et cible une ressource Foundry. La ressource est spécifiée en tant qu’URI entièrement qualifiée et l’URI inclut un sous-domaine unique.

Les indexeurs peuvent être configurés pour s’exécuter dans un environnement d’exécution privé pour un traitement dédié utilisant uniquement des nœuds de recherche de votre propre service de recherche. Même si vous utilisez un environnement d’exécution privé, Azure AI Search utilise toujours ses ressources approvisionnées en interne pour effectuer tous les enrichissements de compétences.

Note

Certaines compétences intégrées, telles que la compétence Traduction de texte, sont basées sur des services d’outils de recherche non régionaux. Si vous utilisez une compétence non régionale, votre demande peut être prise en charge dans une région différente de celle de la région Recherche d’IA Azure. Pour plus d’informations sur les services non régionaux, consultez la page disponibilité du produit par région .

Conditions requises pour la connexion publique

Selon le moment où votre service de recherche a été créé, son niveau tarifaire et sa région, la facturation des compétences intégrées peut nécessiter une connexion publique à partir d’Azure AI Search à votre ressource Foundry. La désactivation de l’accès au réseau public interrompt la facturation dans certains cas. Passez en revue les conditions requises pour les connexions via une liaison privée partagée pour déterminer si votre service de recherche nécessite une connexion publique.

Si vous ne pouvez pas utiliser le réseau public, vous pouvez configurer une compétence d’API web personnalisée implémentée avec une fonction Azure qui prend en charge les points de terminaison privés et ajoute votre ressource Foundry au même réseau virtuel. Dans ce scénario, vous pouvez appeler votre ressource Foundry directement à partir de la compétence personnalisée en utilisant des points de terminaison privés.

Cas particuliers des exigences principales

La recherche d’entité personnalisée est facturée à l’usage par Recherche Azure AI, mais elle nécessite une clé de ressource Foundry pour déverrouiller les transactions supplémentaires au-delà de 20 par indexeur et par jour. Pour cette compétence uniquement, la clé de ressource débloque le nombre de transactions, mais n’est pas liée à la facturation.

Enrichissements libres

L’enrichissement par IA offre une petite quantité de traitement gratuit d’enrichissements facturables afin que vous puissiez effectuer des exercices courts sans avoir à attacher une ressource externe. Les enrichissements gratuits sont de 20 documents par indexeur par jour. Vous pouvez réinitialiser l’indexeur pour réinitialiser le compteur si vous souhaitez répéter une opération.

Certains enrichissements sont toujours gratuits :

  • Les compétences de l’utilitaire qui n’appellent pas les outils Foundry (à savoir les compétences conditionnelles, extraction de documents, shaper, fusion de texte et fractionnement de texte ) ne sont pas facturables.

  • L’extraction de texte à partir de documents PDF et d’autres fichiers d’application n’est pas facturable. L’extraction de texte, qui se produit pendant le craquage de document, n’est pas un enrichissement par IA, mais elle se produit lors de l’enrichissement par IA et est donc notée ici.

Enrichissements facturables

Lors de l’enrichissement par IA, Azure AI Search appelle des API pour des compétences intégrées basées sur Azure Vision, Azure Language et Azure Translator.

Les compétences intégrées facturables qui effectuent des appels back-end à des services externes sont les suivantes :

Un vectoriseur au moment de la requête soutenu par le modèle d’incorporation multimodale Azure Vision est également un enrichissement facturable.

L’extraction d’images est une opération de Azure AI Search qui se produit lorsque les documents sont décodés avant l’enrichissement. L’extraction d’images est facturable sur tous les niveaux tarifaires, à l’exception de 20 extractions quotidiennes gratuites sur le niveau gratuit. Les coûts d’extraction d’images s’appliquent aux fichiers image à l’intérieur d’objets blob, aux images incorporées dans d’autres fichiers (fichiers PDF et autres fichiers d’application) et aux images extraites à l’aide de l’extraction de documents. Pour connaître les prix appliqués à l’extraction d’images, voir la page de tarification du service Azure AI Search.

Tip

Pour réduire le coût du traitement des ensembles de compétences, activez l’enrichissement incrémentiel afin de mettre en cache et de réutiliser les enrichissements non affectés par les changements apportés à un ensemble de compétences. La mise en cache nécessite le stockage Azure (voir la tarification), mais le coût cumulé de l’exécution de l’ensemble de compétences est inférieur si des enrichissements existants peuvent être réutilisés, en particulier pour les ensembles de compétences qui utilisent l’extraction et l’analyse d’images.

Exemple : Estimer les coûts

Les prix indiqués dans cette section sont hypothétiques et utilisés pour illustrer le processus d’estimation. Vos coûts peuvent être inférieurs. Pour connaître le prix réel des transactions, consultez la tarification des outils Foundry.

Pour estimer les coûts associés à l’indexation Azure AI Search, commencez par une idée de l’apparence d’un document moyen afin de pouvoir exécuter des nombres. Par exemple, vous pourriez faire une approximation :

  • 1 000 PDF
  • Six pages chacune
  • Une image par page (6 000 images)
  • 3 000 caractères par page

Prenons un pipeline se composant d’un craquage de document PDF, d’une extraction d’images et de texte, d’une reconnaissance optique de caractères (OCR) d’images, et d’une reconnaissance d’entités d’organisations.

  1. Pour le décodage de documents avec contenu de texte et d’image, l’extraction de texte est actuellement gratuite. Pour 6 000 images, supposez un prix de 1 USD pour chaque tranche de 1 000 images extraites. Cela revient à un coût de 6,00 USD pour cette étape.

  2. Pour la reconnaissance optique de caractères (OCR) de 6 000 images en anglais, la qualification cognitive OCR utilise le meilleur algorithme (DescribeText). À raison de 2,50 $ par lot de 1 000 images à analyser, cette étape vous coûterait 15 $.

  3. Pour l’extraction d’entités, vous disposeriez d’un total de trois enregistrements texte par page. Chaque enregistrement contient 1 000 caractères. Trois enregistrements texte par page multipliés par 6 000 pages équivalent à 18 000 enregistrements texte. À raison de 2 $ par lot de 1 000 enregistrements texte, cette étape vous coûterait 36 $.

En additionnant tout cela, l’ingestion de 1 000 documents PDF de ce type avec l’ensemble de qualifications décrit vous reviendrait à environ 57 USD.

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