@azure/search-documents package

Classes

AzureKeyCredential	Informations d’identification statiques basées sur une clé qui prend en charge la mise à jour de la valeur de clé sous-jacente.
GeographyPoint	Représente un point géographique dans les coordonnées globales.
IndexDocumentsBatch	Classe utilisée pour effectuer des opérations de traitement par lots avec plusieurs documents à l’index.
KnowledgeRetrievalClient	Classe utilisée pour effectuer des opérations sur une base de connaissances.
SearchClient	Classe utilisée pour effectuer des opérations sur un index de recherche, y compris l’interrogation de documents dans l’index, ainsi que l’ajout, la mise à jour et la suppression de ces documents.
SearchIndexClient	Classe pour effectuer des opérations pour gérer les index (créer, mettre à jour, liste/supprimer), & synonymes.
SearchIndexerClient	Classe pour effectuer des opérations pour gérer (créer, mettre à jour, liste/supprimer) des indexeurs, des sources de données & des ensembles de compétences.
SearchIndexingBufferedSender	Classe utilisée pour effectuer des opérations mises en mémoire tampon sur un index de recherche, notamment l’ajout, la mise à jour et la suppression de celles-ci.

Interfaces

AIServices	Paramètres pour les services d’IA.
AIServicesAccountIdentity	Le compte multi-régions d'une ressource de service IA Azure qui est attachée à un ensemble de compétences.
AIServicesAccountKey	La clé de compte d'une ressource de service IA Azure qui est associée à un ensemble de compétences, à utiliser avec le sous-domaine de la ressource.
AnalyzeRequest	Spécifie certains composants de texte et d’analyse utilisés pour décomposer ce texte en jetons.
AnalyzeResult	Résultat du test d’un analyseur sur du texte.
AnalyzedTokenInfo	Informations sur un jeton retourné par un analyseur.
AsciiFoldingTokenFilter	Convertit les caractères Unicode alphabétiques, numériques et symboliques qui ne figurent pas dans les 127 premiers caractères ASCII (le bloc Unicode « Latin de base ») en leurs équivalents ASCII, s’il existe de tels équivalents. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
AutocompleteItem	Résultat des demandes de saisie semi-automatique.
AutocompleteRequest	Paramètres de correspondance approximative et autres comportements de requête de saisie semi-automatique.
AutocompleteResult	Résultat de la requête de saisie semi-automatique.
AzureActiveDirectoryApplicationCredentials	Informations d’identification d’une application inscrite créée pour votre service de recherche, utilisée pour l’accès authentifié aux clés de chiffrement stockées dans Azure Key Vault.
AzureBlobKnowledgeSource	Source de connaissances Configuration pour le stockage Blob Azure.
AzureBlobKnowledgeSourceParameters	Source de connaissances Paramètres pour le stockage Blob Azure.
AzureBlobKnowledgeSourceParams	Spécifie les paramètres d’exécution d’une source de connaissances d’objet blob azure
AzureMachineLearningVectorizer	Spécifie un point de terminaison Azure Machine Learning déployé via le catalogue Azure AI Foundry Model pour générer l’inclusion vectorielle d’une chaîne de requête.
AzureOpenAIEmbeddingSkill	Vous permet de générer un incorporation vectorielle pour une entrée de texte donnée à l’aide de la ressource Azure OpenAI.
AzureOpenAIParameters	Spécifie les paramètres de connexion à la ressource Azure OpenAI.
AzureOpenAIVectorizer	Contient les paramètres spécifiques à l’utilisation d’un service Azure Open AI pour la vectorisation au moment de la requête.
BM25Similarity	Fonction de classement basée sur l’algorithme de similarité OKapi BM25. BM25 est un algorithme de type TF-IDF qui inclut la normalisation de longueur (contrôlée par le paramètre « b ») ainsi que la saturation de fréquence de terme (contrôlée par le paramètre « k1 »).
BaseAzureMachineLearningVectorizerParameters	Spécifie les propriétés communes entre tous les types d’authentification de vectoriseur AML.
BaseCharFilter	Type de base pour les filtres de caractères.
BaseCognitiveServicesAccount	Type de base pour décrire toute ressource de service Azure AI attachée à un ensemble de compétences.
BaseDataChangeDetectionPolicy	Type de base pour les stratégies de détection des modifications de données.
BaseDataDeletionDetectionPolicy	Type de base pour les stratégies de détection de suppression de données.
BaseKnowledgeBaseActivityRecord	Type de base pour les enregistrements d’activité. Suit les détails d’exécution, le timing et les erreurs pour les opérations de la base de connaissances.
BaseKnowledgeBaseMessageContent	Spécifie le type de contenu du message.
BaseKnowledgeBaseModel	Spécifie les paramètres de connexion du modèle à utiliser pour la planification des requêtes.
BaseKnowledgeBaseReference	Type de base pour les références.
BaseKnowledgeRetrievalReasoningEffort	Type de base pour l’effort de raisonnement.
BaseKnowledgeSource	Représente une définition de source de connaissances.
BaseKnowledgeSourceParams	Type de base pour les paramètres d’exécution de la source de connaissances.
BaseKnowledgeSourceVectorizer	Spécifie la méthode de vectorisation à utiliser pour le modèle d’inclusion de source de connaissances.
BaseLexicalAnalyzer	Type de base pour les analyseurs.
BaseLexicalNormalizer	Type de base pour les normaliseurs.
BaseLexicalTokenizer	Type de base pour les tokenizers.
BaseScoringFunction	Type de base pour les fonctions qui peuvent modifier les scores de document pendant le classement.
BaseSearchIndexerDataIdentity	Type de base abstrait pour les identités de données.
BaseSearchIndexerSkill	Type de base pour les compétences.
BaseSearchRequestOptions	Paramètres de filtrage, de tri, de facette, de pagination et d’autres comportements de requête de recherche.
BaseSimilarityAlgorithm	Type de base pour les algorithmes de similarité. Les algorithmes de similarité sont utilisés pour calculer des scores qui lient des requêtes à des documents. Plus le score est élevé, plus le document est pertinent pour cette requête spécifique. Ces scores sont utilisés pour classer les résultats de la recherche.
BaseTokenFilter	Type de base pour les filtres de jetons.
BaseVectorQuery	Paramètres de requête pour les requêtes de recherche vectorielle et hybride.
BaseVectorSearchAlgorithmConfiguration	Contient des options de configuration spécifiques à l’algorithme utilisé pendant l’indexation et/ou l’interrogation.
BaseVectorSearchCompression	Contient des options de configuration spécifiques à la méthode de compression utilisée lors de l’indexation ou de l’interrogation.
BaseVectorSearchVectorizer	Contient des détails spécifiques pour une méthode de vectorisation à utiliser pendant le temps de requête.
BinaryQuantizationCompression	Contient des options de configuration spécifiques à la méthode de compression de quantisation binaire utilisée lors de l’indexation et de l’interrogation.
ChatCompletionResponseFormat	Détermine comment la réponse du modèle de langage doit être sérialisée. La valeur par défaut est 'text'.
ChatCompletionResponseFormatJsonSchemaProperties	Propriétés pour le format de réponse de schéma JSON.
ChatCompletionSchema	Objet définissant le schéma personnalisé que le modèle utilisera pour structurer sa sortie.
ChatCompletionSkill	Une compétence qui appelle un modèle de langage via le point de terminaison Chat Completions d'Azure AI Foundry.
CjkBigramTokenFilter	Forme des bigrams de termes CJK générés à partir du tokenizer standard. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
ClassicSimilarity	Algorithme de similarité hérité qui utilise l’implémentation lucene TFIDFSimilarity de TF-IDF. Cette variante de TF-IDF introduit la normalisation de longueur de document statique ainsi que les facteurs de coordination qui pénalisent les documents qui ne correspondent qu’en partie aux requêtes recherchées.
ClassicTokenizer	Tokenizer basé sur la grammaire qui convient pour le traitement de la plupart des documents en langue européenne. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
CognitiveServicesAccountKey	Clé de compte multirégion d’une ressource de service IA Azure attachée à un ensemble de compétences.
CommonGramTokenFilter	Construisez des bigrams pour des termes fréquents lors de l’indexation. Les termes uniques sont toujours indexés, avec des bigrams superposés. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
CommonModelParameters	Paramètres de modèle de langage commun pour les complétions de chat. En cas d’omission, les valeurs par défaut sont utilisées.
CompletedSynchronizationState	Représente l’état terminé de la dernière synchronisation.
ComplexField	Représente un champ dans une définition d’index, qui décrit le nom, le type de données et le comportement de recherche d’un champ.
ConditionalSkill	Compétence qui permet aux scénarios nécessitant une opération booléenne pour déterminer les données à affecter à une sortie.
ContentUnderstandingSkill	Une compétence qui exploite Azure AI Content Understanding pour traiter et extraire des insights structurés des documents, permettant un contenu enrichi et consultable pour une indexation et une récupération de documents améliorées.
ContentUnderstandingSkillChunkingProperties	Contrôle la cardinalité de la segmentation du contenu.
CorsOptions	Définit les options permettant de contrôler le partage de ressources cross-origin (CORS) pour un index.
CreateKnowledgeBaseOptions
CreateKnowledgeSourceOptions
CreateOrUpdateAliasOptions	Options de création ou de mise à jour de l’opération d’alias.
CreateOrUpdateIndexOptions	Options pour l’opération de création/mise à jour de l’index.
CreateOrUpdateKnowledgeBaseOptions
CreateOrUpdateKnowledgeSourceOptions
CreateOrUpdateSkillsetOptions	Options d’opération de création/mise à jour de l’ensemble de compétences.
CreateOrUpdateSynonymMapOptions	Options pour l’opération create/update synonymmap.
CreateorUpdateDataSourceConnectionOptions	Options de création/mise à jour de l’opération de source de données.
CreateorUpdateIndexerOptions	Options pour l’opération de création/mise à jour de l’indexeur.
CustomAnalyzer	Vous permet de contrôler le processus de conversion de texte en jetons indexables/pouvant faire l’objet d’une recherche. Il s’agit d’une configuration définie par l’utilisateur composée d’un seul tokenizer prédéfini et d’un ou plusieurs filtres. Le générateur de jetons est chargé de diviser le texte en jetons et les filtres pour modifier les jetons émis par le tokenizer.
CustomEntity	Objet qui contient des informations sur les correspondances trouvées et les métadonnées associées.
CustomEntityAlias	Objet complexe qui peut être utilisé pour spécifier d’autres orthographes ou synonymes au nom de l’entité racine.
CustomEntityLookupSkill	Une compétence recherche du texte à partir d’une liste personnalisée définie par l’utilisateur de mots et d’expressions.
CustomLexicalNormalizer	Vous permet de configurer la normalisation pour les champs filtrables, triables et facetables, qui fonctionnent par défaut avec une correspondance stricte. Il s’agit d’une configuration définie par l’utilisateur composée d’au moins un ou plusieurs filtres, qui modifient le jeton stocké.
DefaultCognitiveServicesAccount	Objet vide qui représente la ressource de service Azure AI par défaut pour un ensemble de compétences.
DeleteAliasOptions	Options pour l’opération de suppression d’alias.
DeleteDataSourceConnectionOptions	Options de suppression de l’opération de source de données.
DeleteIndexOptions	Options pour l’opération de suppression d’index.
DeleteIndexerOptions	Options pour l’opération de suppression d’indexeur.
DeleteKnowledgeBaseOptions
DeleteKnowledgeSourceOptions
DeleteSkillsetOptions	Options pour supprimer l’opération d’ensemble de compétences.
DeleteSynonymMapOptions	Options pour l’opération de suppression de synonymmap.
DictionaryDecompounderTokenFilter	Décompose les mots composés trouvés dans de nombreuses langues germaniques. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
DistanceScoringFunction	Définit une fonction qui améliore les scores en fonction de la distance d’un emplacement géographique.
DistanceScoringParameters	Fournit des valeurs de paramètre à une fonction de scoring de distance.
DocumentDebugInfo	Contient des informations de débogage qui peuvent être utilisées pour explorer davantage vos résultats de recherche.
DocumentExtractionSkill	Compétence qui extrait le contenu d’un fichier dans le pipeline d’enrichissement.
DocumentIntelligenceLayoutSkill	Compétence qui extrait le contenu et les informations de disposition (comme markdown), via Azure AI Services, à partir de fichiers au sein du pipeline d’enrichissement.
DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingProperties	Contrôle la cardinalité de la segmentation du contenu.
EdgeNGramTokenFilter	Génère des n-grammes de la ou des tailles données à partir de l’avant ou de l’arrière d’un jeton d’entrée. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
EdgeNGramTokenizer	Tokenise l’entrée d’un bord en n-grammes de la ou des tailles données. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
ElisionTokenFilter	Supprime les élisions. Par exemple, « l’avion » (l’avion) est converti en « avion » (avion). Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
EntityLinkingSkill	À l’aide de l’API Text Analytique, extrait les entités liées du texte.
EntityRecognitionSkill	Reconnaissance d’entité de texte analytique.
EntityRecognitionSkillV3	À l’aide de l’API Text Analytique, extrait les entités de différents types à partir du texte.
ExhaustiveKnnParameters	Contient les paramètres spécifiques à l’algorithme KNN exhaustif.
ExtractiveQueryAnswer	Extrait les candidats de réponse du contenu des documents retournés en réponse à une requête exprimée en tant que question en langage naturel.
ExtractiveQueryCaption	Extrait les légendes des documents correspondants qui contiennent des passages pertinents pour la requête de recherche.
FacetResult	Un seul compartiment d’un résultat de requête de facette. Signale le nombre de documents avec une valeur de champ comprise dans une plage particulière ou ayant une valeur ou un intervalle particulier.
FieldMapping	Définit un mappage entre un champ dans une source de données et un champ cible dans un index.
FieldMappingFunction	Représente une fonction qui transforme une valeur d’une source de données avant l’indexation.
FreshnessScoringFunction	Définit une fonction qui améliore les scores en fonction de la valeur d’un champ date-heure.
FreshnessScoringParameters	Fournit des valeurs de paramètre à une fonction de scoring d’actualisation.
GenerativeQueryRewrites	Générez d’autres termes de requête pour augmenter le rappel d’une demande de recherche.
GetDocumentOptions	Options de récupération d’un document unique.
GetKnowledgeBaseOptions
GetKnowledgeSourceOptions
GetKnowledgeSourceStatusOptions
HighWaterMarkChangeDetectionPolicy	Définit une stratégie de détection des modifications de données qui capture les modifications en fonction de la valeur d’une colonne de marque d’eau élevée.
HnswParameters	Contient les paramètres spécifiques à l’algorithme hnsw.
ImageAnalysisSkill	Compétence qui analyse les fichiers image. Il extrait un ensemble complet de fonctionnalités visuelles basées sur le contenu de l’image.
IndexDocumentsClient	Indexer le client documents
IndexDocumentsOptions	Options pour l’opération de modification du lot d’index.
IndexDocumentsResult	Réponse contenant l’état des opérations pour tous les documents de la demande d’indexation.
IndexedOneLakeKnowledgeSource	Configuration de la source de connaissances OneLake.
IndexedOneLakeKnowledgeSourceParameters	Paramètres pour la source de connaissances OneLake.
IndexedOneLakeKnowledgeSourceParams	Spécifie les paramètres d’exécution d’une source de connaissances OneLake indexée
IndexerExecutionResult	Représente le résultat d’une exécution d’indexeur individuelle.
IndexingParameters	Représente des paramètres pour l’exécution de l’indexeur.
IndexingParametersConfiguration	Dictionnaire de propriétés de configuration spécifiques à l’indexeur. Chaque nom est le nom d’une propriété spécifique. Chaque valeur doit être d’un type primitif.
IndexingResult	État d’une opération d’indexation pour un document unique.
IndexingSchedule	Représente une planification pour l’exécution de l’indexeur.
InputFieldMappingEntry	Mappage de champs d’entrée pour une compétence.
KeepTokenFilter	Filtre de jeton qui conserve uniquement les jetons avec du texte contenu dans une liste spécifiée de mots. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
KeyAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	Spécifie les propriétés de connexion à un vectoriseur AML avec une clé d’authentification.
KeyPhraseExtractionSkill	Compétence qui utilise du texte analytique pour l’extraction d’expressions clés.
KeywordMarkerTokenFilter	Marque les termes en tant que mots clés. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
KeywordTokenizer	Émet l’entrée entière sous forme de jeton unique. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
KnowledgeBase
KnowledgeBaseAgenticReasoningActivityRecord	Représente un enregistrement d’activité de raisonnement agentique.
KnowledgeBaseAzureBlobReference	Représente une référence de document de référence sur le stockage Blob Azure.
KnowledgeBaseAzureOpenAIModel	Spécifie la ressource Azure OpenAI utilisée pour la planification des requêtes.
KnowledgeBaseErrorAdditionalInfo	Informations supplémentaires sur l’erreur de gestion des ressources.
KnowledgeBaseErrorDetail	Détails de l’erreur.
KnowledgeBaseIndexedOneLakeReference	Représente une référence indexée de document OneLake.
KnowledgeBaseMessage	Objet de style de message en langage naturel.
KnowledgeBaseMessageImageContent	Type de message d’image.
KnowledgeBaseMessageImageContentImage	Contenu d’images.
KnowledgeBaseMessageTextContent	Type de SMS.
KnowledgeBaseModelWebSummarizationActivityRecord	Représente un enregistrement d’activité de synthèse web de LLM.
KnowledgeBaseRetrievalRequest	Contrat d’entrée pour la demande d’extraction.
KnowledgeBaseRetrievalResponse	Contrat de sortie pour la réponse d’extraction.
KnowledgeBaseSearchIndexReference	Représente une référence de document Recherche Azure.
KnowledgeBaseWebReference	Représente une référence de document Web.
KnowledgeRetrievalClientOptions	Options clientes utilisées pour configurer les demandes d’API Recherche cognitive.
KnowledgeRetrievalIntent	Une requête destinée à être exécutée sans planification de requête de modèle.
KnowledgeRetrievalMinimalReasoningEffort	Exécutez la récupération des connaissances avec un minimum d’effort de raisonnement.
KnowledgeRetrievalSemanticIntent	Une intention de requête sémantique.
KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer	Spécifie la ressource Azure OpenAI utilisée pour vectoriser une chaîne de requête.
KnowledgeSourceIngestionParameters	Consolide tous les paramètres généraux d’ingestion des sources de connaissances.
KnowledgeSourceReference	Référence à une source de connaissances.
KnowledgeSourceStatistics	Informations statistiques sur l’historique de synchronisation des sources de connaissances.
KnowledgeSourceStatus	Représente l’état et l’historique de synchronisation d’une source de connaissances.
KnowledgeSourceSynchronizationError	Représente une erreur d’indexation au niveau du document rencontrée lors d’une exécution de synchronisation de source de connaissances.
LanguageDetectionSkill	Compétence qui détecte la langue du texte d’entrée et signale un code de langue unique pour chaque document soumis à la demande. Le code de langage est associé à un score indiquant la confiance de l’analyse.
LengthTokenFilter	Supprime les mots trop longs ou trop courts. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
LimitTokenFilter	Limite le nombre de jetons lors de l’indexation. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
ListKnowledgeBasesOptions
ListKnowledgeSourcesOptions
ListSearchResultsPageSettings	Arguments pour récupérer la page suivante des résultats de recherche.
LuceneStandardAnalyzer	Analyseur Apache Lucene standard ; Composé du générateur de jetons standard, du filtre minuscule et du filtre d’arrêt.
LuceneStandardTokenizer	Interrompt le texte suivant les règles de segmentation de texte Unicode. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
MagnitudeScoringFunction	Définit une fonction qui améliore les scores en fonction de l’ampleur d’un champ numérique.
MagnitudeScoringParameters	Fournit des valeurs de paramètre à une fonction de scoring de magnitude.
MappingCharFilter	Filtre de caractères qui applique les mappages définis avec l’option mappages. La correspondance est gourmande (la correspondance la plus longue à un point donné gagne). Le remplacement est autorisé à être la chaîne vide. Ce filtre de caractères est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
MergeSkill	Compétence permettant de fusionner deux chaînes ou plus en une seule chaîne unifiée, avec un délimiteur facultatif défini par l’utilisateur séparant chaque composant.
MicrosoftLanguageStemmingTokenizer	Divise le texte à l’aide de règles spécifiques à la langue et réduit les mots à leurs formulaires de base.
MicrosoftLanguageTokenizer	Divise le texte à l’aide de règles spécifiques à la langue.
NGramTokenFilter	Génère des n-grammes de la ou des tailles données. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
NGramTokenizer	Tokenise l’entrée en n-grammes de la ou des tailles données. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
NativeBlobSoftDeleteDeletionDetectionPolicy	Définit une stratégie de détection de suppression de données utilisant la fonctionnalité de suppression réversible native du Stockage Blob Azure pour la détection de suppression.
NoAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	Spécifie les propriétés de connexion à un vectoriseur AML sans authentification.
OcrSkill	Compétence qui extrait du texte à partir de fichiers image.
OutputFieldMappingEntry	Mappage de champs de sortie pour une compétence.
PIIDetectionSkill	À l’aide de l’API Text Analytique, extrait des informations personnelles d’un texte d’entrée et vous donne la possibilité de la masquer.
PageSettings	Options de la méthode byPage
PagedAsyncIterableIterator	Interface qui permet une itération itérable asynchrone à la fois à l’achèvement et à la page.
PathHierarchyTokenizer	Tokenizer pour les hiérarchies similaires au chemin d’accès. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
PatternAnalyzer	Sépare de manière flexible le texte en termes par le biais d’un modèle d’expression régulière. Cet analyseur est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
PatternCaptureTokenFilter	Utilise des regex Java pour émettre plusieurs jetons : un pour chaque groupe de capture dans un ou plusieurs modèles. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
PatternReplaceCharFilter	Filtre de caractères qui remplace les caractères dans la chaîne d’entrée. Il utilise une expression régulière pour identifier les séquences de caractères afin de conserver et de remplacer un modèle pour identifier les caractères à remplacer. Par exemple, étant donné le texte d’entrée « aa bb aa bb », le modèle « (aa)\s+(bb) » et le remplacement « $1#$2 », le résultat serait « aa#bb aa#bb aa#bb ». Ce filtre de caractères est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
PatternReplaceTokenFilter	Filtre de caractères qui remplace les caractères dans la chaîne d’entrée. Il utilise une expression régulière pour identifier les séquences de caractères afin de conserver et de remplacer un modèle pour identifier les caractères à remplacer. Par exemple, étant donné le texte d’entrée « aa bb aa bb », le modèle « (aa)\s+(bb) » et le remplacement « $1#$2 », le résultat serait « aa#bb aa#bb aa#bb ». Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
PatternTokenizer	Tokenizer qui utilise le modèle regex correspondant pour construire des jetons distincts. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
PhoneticTokenFilter	Créez des jetons pour les correspondances phonétiques. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
QueryAnswerResult	Une réponse est un passage de texte extrait du contenu des documents les plus pertinents correspondant à la requête. Les réponses sont extraites des résultats de recherche principaux. Les candidats à la réponse sont marqués et les premières réponses sont sélectionnées.
QueryCaptionResult	Les légendes sont les passages les plus représentatifs du document relativement à la requête de recherche. Ils sont souvent utilisés comme résumé de document. Les légendes sont retournées uniquement pour les requêtes de type semantic.
QueryResultDocumentSemanticField	Description des champs envoyés au processus d’enrichissement sémantique, ainsi que la façon dont ils ont été utilisés
QueryResultDocumentSubscores	Répartition des sous-scores entre les composants de requête de texte et de requête vectorielle de la requête de recherche pour ce document. Chaque requête vectorielle s’affiche sous la forme d’un objet distinct dans le même ordre qu’ils ont été reçus.
RescoringOptions	Contient les options de rescoring.
ResourceCounter	Représente l’utilisation et le quota d’une ressource.
RetrieveOptions
ScalarQuantizationCompression	Contient des options de configuration spécifiques à la méthode de compression de quantisation scalaire utilisée lors de l’indexation et de l’interrogation.
ScalarQuantizationParameters	Contient les paramètres spécifiques à la quantisation scalaire.
ScoringProfile	Définit des paramètres pour un index de recherche qui influencent le scoring dans les requêtes de recherche.
SearchAlias	Représente un alias d’index, qui décrit un mappage du nom de l’alias à un index. Le nom d’alias peut être utilisé à la place du nom d’index pour les opérations prises en charge.
SearchClientOptions	Options client utilisées pour configurer les demandes d’API AI Search.
SearchDocumentsPageResult	Réponse contenant les résultats de la page de recherche à partir d’un index.
SearchDocumentsResult	Réponse contenant des résultats de recherche à partir d’un index.
SearchDocumentsResultBase	Réponse contenant des résultats de recherche à partir d’un index.
SearchIndex	Représente une définition d’index de recherche, qui décrit les champs et le comportement de recherche d’un index.
SearchIndexClientOptions	Options client utilisées pour configurer les demandes d’API AI Search.
SearchIndexFieldReference	Référence de champ pour un index de recherche.
SearchIndexKnowledgeSource	Source de connaissances ciblant un index de recherche.
SearchIndexKnowledgeSourceParameters	Paramètres de la source de connaissances de l’index de recherche.
SearchIndexKnowledgeSourceParams	Spécifie les paramètres d’exécution d’une source de connaissances d’index de recherche
SearchIndexStatistics	Statistiques d’un index donné. Les statistiques sont collectées régulièrement et ne sont pas garanties d’être toujours up-to-date.
SearchIndexer	Représente un indexeur.
SearchIndexerClientOptions	Options client utilisées pour configurer les demandes d’API AI Search.
SearchIndexerDataContainer	Représente des informations sur l’entité (par exemple, la table Azure SQL ou la collection CosmosDB) qui sera indexée.
SearchIndexerDataNoneIdentity	Efface la propriété d’identité d’une source de données.
SearchIndexerDataSourceConnection	Représente une définition de source de données, qui peut être utilisée pour configurer un indexeur.
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Spécifie l’identité d’une source de données à utiliser.
SearchIndexerError	Représente une erreur d’indexation au niveau de l’élément ou du document.
SearchIndexerIndexProjection	Définition de projections supplémentaires pour les index de recherche secondaire.
SearchIndexerIndexProjectionParameters	Dictionnaire des propriétés de configuration spécifiques à la projection d’index. Chaque nom est le nom d’une propriété spécifique. Chaque valeur doit être d’un type primitif.
SearchIndexerIndexProjectionSelector	Description des données à stocker dans l’index de recherche désigné.
SearchIndexerKnowledgeStore	Définition de projections supplémentaires sur des objets blob, une table ou des fichiers Azure, de données enrichies.
SearchIndexerKnowledgeStoreBlobProjectionSelector	Classe abstraite pour partager des propriétés entre des sélecteurs concrets.
SearchIndexerKnowledgeStoreFileProjectionSelector	Définition de projection pour les données à stocker dans Azure Files.
SearchIndexerKnowledgeStoreObjectProjectionSelector	Définition de projection pour les données à stocker dans l’objet blob Azure.
SearchIndexerKnowledgeStoreParameters	Dictionnaire des propriétés de configuration spécifiques à la base de connaissances. Chaque nom est le nom d’une propriété spécifique. Chaque valeur doit être d’un type primitif.
SearchIndexerKnowledgeStoreProjection	Objet conteneur pour différents sélecteurs de projection.
SearchIndexerKnowledgeStoreProjectionSelector	Classe abstraite pour partager des propriétés entre des sélecteurs concrets.
SearchIndexerKnowledgeStoreTableProjectionSelector	Description des données à stocker dans les tables Azure.
SearchIndexerLimits	Représente les limites pouvant être appliquées à un indexeur.
SearchIndexerSkillset	Une liste de compétences.
SearchIndexerStatus	Représente l’état actuel et l’historique d’exécution d’un indexeur.
SearchIndexerWarning	Représente un avertissement au niveau de l’élément.
SearchIndexingBufferedSenderOptions	Options de SearchIndexingBufferedSender.
SearchResourceEncryptionKey	Clé de chiffrement gérée par le client dans Azure Key Vault. Les clés que vous créez et gérez peuvent être utilisées pour chiffrer ou déchiffrer des données au repos dans Recherche Azure AI, telles que des index et des mappages de synonymes.
SearchServiceStatistics	Réponse d’une demande de statistiques de service get. Si elle réussit, elle inclut des compteurs et des limites de niveau de service.
SemanticConfiguration	Définit une configuration spécifique à utiliser dans le contexte des fonctionnalités sémantiques.
SemanticDebugInfo	Options de débogage pour les requêtes de recherche sémantique.
SemanticField	Champ utilisé dans le cadre de la configuration sémantique.
SemanticPrioritizedFields	Décrit les champs de titre, de contenu et de mots clés à utiliser pour le classement sémantique, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses.
SemanticSearch	Définit les paramètres d’un index de recherche qui influencent les fonctionnalités sémantiques.
SemanticSearchOptions	Définit des options pour les requêtes de recherche sémantique
SentimentSkill	Le texte analytique analyse des sentiments négatifs positifs, marqué comme une valeur à virgule flottante dans une plage de zéro à 1.
SentimentSkillV3	À l’aide de l’API Text Analytique, évalue le texte non structuré et pour chaque enregistrement, fournit des étiquettes de sentiment (telles que « négative », « neutre » et « positive ») basées sur le score de confiance le plus élevé trouvé par le service au niveau de la phrase et du document.
ServiceCounters	Représente les compteurs de ressources et les quotas au niveau du service.
ServiceLimits	Représente différentes limites de niveau de service.
ShaperSkill	Une compétence pour remodeler les sorties. Il crée un type complexe pour prendre en charge les champs composites (également appelés champs à plusieurs parties).
ShingleTokenFilter	Crée des combinaisons de jetons en tant que jeton unique. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
SimpleField	Représente un champ dans une définition d’index, qui décrit le nom, le type de données et le comportement de recherche d’un champ.
SingleVectorFieldResult	Résultat d’un champ vectoriel unique. Les deux
SnowballTokenFilter	Filtre qui génère des mots à l’aide d’un générateur de tiges généré par Snowball. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
SoftDeleteColumnDeletionDetectionPolicy	Définit une stratégie de détection de suppression de données qui implémente une stratégie de suppression réversible. Il détermine si un élément doit être supprimé en fonction de la valeur d’une colonne « suppression réversible » désignée.
SplitSkill	Compétence permettant de fractionner une chaîne en blocs de texte.
SqlIntegratedChangeTrackingPolicy	Définit une stratégie de détection des modifications de données qui capture les modifications à l’aide de la fonctionnalité Suivi des modifications intégré d’Azure SQL Database.
StemmerOverrideTokenFilter	Fournit la possibilité de remplacer d’autres filtres de recherche de recherche par recherche de données personnalisées basées sur des dictionnaires. Tous les termes liés aux dictionnaires seront marqués comme des mots clés afin qu’ils ne soient pas suivis de formes dérivées dans la chaîne. Doit être placé avant les filtres de recherche de recherche. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/StemmerOverrideFilter.html
StemmerTokenFilter	Filtre de recherche de recherche spécifique au langage. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene. Voir https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
StopAnalyzer	Divise le texte en lettres non lettres ; Applique les filtres de jetons minuscules et de mots vides. Cet analyseur est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
StopwordsTokenFilter	Supprime les mots d’arrêt d’un flux de jetons. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html
SuggestDocumentsResult	Réponse contenant des résultats de requête de suggestion à partir d’un index.
SuggestRequest	Paramètres pour le filtrage, le tri, la correspondance approximative et d’autres comportements de requête de suggestions.
Suggester	Définit la façon dont l’API Suggest doit s’appliquer à un groupe de champs dans l’index.
SynchronizationState	Représente l’état actuel d’une synchronisation en cours qui s’étend sur plusieurs exécutions d’indexeur.
SynonymMap	Représente une définition de carte de synonymes.
SynonymTokenFilter	Correspond aux synonymes à mot unique ou à plusieurs mots dans un flux de jetons. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
TagScoringFunction	Définit une fonction qui améliore les scores de documents avec des valeurs de chaîne correspondant à une liste donnée de balises.
TagScoringParameters	Fournit des valeurs de paramètre à une fonction de scoring d’étiquette.
TextResult	Score BM25 ou Classique pour la partie texte de la requête.
TextTranslationSkill	Compétence pour traduire du texte d’une langue à une autre.
TextWeights	Définit des pondérations sur les champs d’index pour lesquels les correspondances doivent améliorer le scoring dans les requêtes de recherche.
TokenAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	Spécifie les propriétés de connexion à un vectoriseur AML avec une identité managée.
TruncateTokenFilter	Tronque les termes à une longueur spécifique. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
UaxUrlEmailTokenizer	Tokenise les URL et les e-mails sous la forme d’un seul jeton. Ce tokenizer est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
UniqueTokenFilter	Filtre les jetons avec le même texte que le jeton précédent. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.
VectorSearch	Contient des options de configuration liées à la recherche vectorielle.
VectorSearchOptions	Définit des options pour les requêtes de recherche vectorielle
VectorSearchProfile	Définit une combinaison de configurations à utiliser avec la recherche vectorielle.
VectorizableImageBinaryQuery	Les paramètres de requête à utiliser pour la recherche vectorielle lorsqu’un binaire codé en base 64 d’une image devant être vectorisée est fourni.
VectorizableImageUrlQuery	Les paramètres de requête à utiliser pour la recherche vectorielle lorsqu’une URL qui représente une valeur d’image qui doit être vectorisée est fournie.
VectorizableTextQuery	Les paramètres de requête à utiliser pour la recherche vectorielle lorsqu’une valeur de texte devant être vectorisée est fournie.
VectorizedQuery	Paramètres de requête à utiliser pour la recherche vectorielle lorsqu’une valeur vectorielle brute est fournie.
VectorsDebugInfo	« Contient des informations de débogage spécifiques à la recherche vectorielle et hybride. »)
WebApiParameters	Spécifie les propriétés de connexion à un vectoriseur défini par l’utilisateur.
WebApiSkill	Compétence qui peut appeler un point de terminaison d’API web, ce qui vous permet d’étendre un ensemble de compétences en le faisant appeler votre code personnalisé.
WebApiVectorizer	Spécifie un vectoriseur défini par l’utilisateur pour générer l’incorporation vectorielle d’une chaîne de requête. L’intégration d’un vectoriseur externe est obtenue à l’aide de l’interface d’API Web personnalisée d’un ensemble de compétences.
WebKnowledgeSource	Source de connaissances ciblant les résultats Web.
WebKnowledgeSourceDomain	Configuration pour le domaine source de connaissances web.
WebKnowledgeSourceDomains	Configuration d’autorisation/de blocage de domaine pour la source de connaissances Web.
WebKnowledgeSourceParameters	Paramètres de la source de connaissances Web.
WebKnowledgeSourceParams	Spécifie les paramètres d’exécution d’une source de connaissances Web
WordDelimiterTokenFilter	Fractionne les mots en sous-mots et effectue des transformations facultatives sur les groupes de sous-mots. Ce filtre de jeton est implémenté à l’aide d’Apache Lucene.

Alias de type

AIFoundryModelCatalogName	Le nom du modèle d’embedding tiré du catalogue Azure AI Foundry qui sera appelé. KnownAIFoundryModelCatalogName peut être utilisé de manière interchangeable avec AIFoundryModelCatalogName, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 : OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 : OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base : Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant : Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant Cohere-embed-v3-english : Cohere-embed-v3-english Cohere-embed-v3-multilingual : Cohere-embed-v3-multilingual Cohere-embed-v4 : Modèle Cohere embed v4 pour générer des intégrations à partir de texte et d’images.
AliasIterator	Itérateur pour répertorier les alias qui existent dans le service de recherche. Cela effectue des requêtes selon les besoins pendant l’itération. Utilisez .byPage() pour effectuer une requête au serveur par itération.
AnalyzeTextOptions	Options d’analyse du texte.
AutocompleteMode	Spécifie le mode de saisie semi-automatique. La valeur par défaut est 'oneTerm'. Utilisez 'twoTerms' pour obtenir des bardeaux et 'oneTermWithContext' pour utiliser le contexte actuel dans la production de termes de saisie semi-automatique.
AutocompleteOptions	Options de récupération du texte de saisie semi-automatique pour un searchText partiel.
AzureMachineLearningVectorizerParameters	Spécifie les propriétés de connexion à un vectoriseur AML.
AzureOpenAIModelName	Nom du modèle Azure Open AI qui sera appelé. KnownAzureOpenAIModelName peut être utilisé de manière interchangeable avec AzureOpenAIModelName, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service text-embedding-ada-002 : modèle TextEmbeddingAda002. text-embedding-3-large : TextEmbedding3Large modèle. text-embedding-3-small : TextEmbedding3Small modèle. gpt-5-mini : modèle Gpt5Mini. gpt-5-nano : modèle Gpt5Nano. gpt-5.4-mini : modèle gpt54Mini. gpt-5.4-nano : modèle Gpt54Nano.
BaseKnowledgeRetrievalIntent	Alias pour KnowledgeRetrievalIntentUnion
BlobIndexerDataToExtract
BlobIndexerImageAction
BlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm
BlobIndexerParsingMode
CharFilter	Contient les cas possibles pour CharFilter.
CharFilterName	Définit les noms de tous les filtres de caractères pris en charge par le moteur de recherche. <xref:KnownCharFilterName> pouvez être utilisé de manière interchangeable avec CharFilterName, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service html_strip: filtre de caractères qui tente de supprimer les constructions HTML. Voir https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html
ChatCompletionExtraParametersBehavior	Précise comment « extraParamètres » doit être géré par Azure AI Foundry. La valeur par défaut est 'error'. KnownChatCompletionExtraParametersBehavior peut être utilisé de manière interchangeable avec ChatCompletionExtraParametersBehavior, cette énumération contient les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service passThrough : transmet tous les paramètres supplémentaires directement au modèle. drop : Supprime tous les paramètres supplémentaires. error : Lève une erreur si un paramètre supplémentaire est présent.
ChatCompletionResponseFormatType	Spécifie comment le LLM doit formater la réponse. KnownChatCompletionResponseFormatType peut être utilisé de manière interchangeable avec ChatCompletionResponseFormatType, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service texte : Format de réponse en texte clair. jsonObject : Format arbitraire de réponse objet JSON. jsonSchema : Format de réponse JSON qui adhère au schéma.
CjkBigramTokenFilterScripts	Scripts qui peuvent être ignorés par CjkBigramTokenFilter.
CognitiveServicesAccount	Contient les cas possibles pour CognitiveServicesAccount.
ComplexDataType	Définit des valeurs pour ComplexDataType. Les valeurs possibles sont les suivantes : « Edm.ComplexType », « Collection(Edm.ComplexType) »
ContentUnderstandingSkillChunkingUnit	Contrôle la cardinalité de l’unité de segmentation. Par défaut, c’est « personnages » KnownContentUnderstandingSkillChunkingUnit peut être utilisé de manière interchangeable avec ContentSkillChunkingUnit ; cet enum contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service characters : spécifie bloc par caractère.
ContentUnderstandingSkillExtractionOptions	Contrôle la cardinalité du contenu extrait du document par la compétence. KnownContentUnderstandingSkillExtractionOptions peut être utilisé de manière interchangeable avec ContentUnderstandingSkillExtractionOptions, ce terme contient les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service images : spécifiez que le contenu de l’image doit être extrait du document. locationMetadata : spécifiez que les métadonnées de localisation doivent être extraites du document.
ContinuablePage	Interface qui décrit une page de résultats.
CountDocumentsOptions	Options d’exécution de l’opération de comptage sur l’index.
CreateAliasOptions	Options de création d’une opération d’alias.
CreateDataSourceConnectionOptions	Options de création d’une opération de source de données.
CreateIndexOptions	Options de création d’une opération d’index.
CreateIndexerOptions	Options de création d’une opération d’indexeur.
CreateSkillsetOptions	Options de création d’une opération d’ensemble de compétences.
CreateSynonymMapOptions	Options de création d’une opération de synonymmap.
CustomEntityLookupSkillLanguage
DataChangeDetectionPolicy	Contient les cas possibles pour DataChangeDetectionPolicy.
DataDeletionDetectionPolicy	Contient les cas possibles pour DataDeletionDetectionPolicy.
DeleteDocumentsOptions	Options pour l’opération de suppression de documents.
DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit	Contrôle la cardinalité de l’unité de segmentation. Par défaut, c’est « personnages » KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit peut être utilisé de manière interchangeable avec DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service characters : spécifie bloc par caractère.
DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions	Contrôle la cardinalité du contenu extrait du document par la compétence. KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions peut être utilisé de manière interchangeable avec DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service images : spécifiez que le contenu de l’image doit être extrait du document. locationMetadata : spécifiez que les métadonnées de localisation doivent être extraites du document.
DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth	Profondeur des en-têtes dans la sortie markdown. La valeur par défaut est h6. KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth peut être utilisé de manière interchangeable avec DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service h1 : niveau d’en-tête 1. h2 : niveau d’en-tête 2. h3 : niveau d’en-tête 3. h4 : niveau d’en-tête 4. h5 : niveau d’en-tête 5. h6 : niveau d’en-tête 6.
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat	Contrôle la cardinalité du format de sortie. La valeur par défaut est 'markdown'. KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat peut être utilisé de manière interchangeable avec DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service text : spécifiez le format de la sortie sous forme de texte. markdown : spécifiez le format de la sortie en tant que markdown.
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode	Contrôle la cardinalité de la sortie produite par la compétence. La valeur par défaut est « oneToMany ». KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode peut être utilisé de manière interchangeable avec DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service oneToMany : spécifiez que la sortie doit être analysée comme « oneToMany ».
EdgeNGramTokenFilterSide	Spécifie de quel côté de l’entrée un n-gramme doit être généré.
EntityCategory	Chaîne indiquant les catégories d’entités à renvoyer. KnownEntityCategory peut être utilisé de manière interchangeable avec EntityCategory, cet enum contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service emplacement : Entités décrivant un lieu physique. organisation : Entités décrivant une organisation. personne : Entités décrivant une personne. grandeur : Entités décrivant une quantité. date et heure : Entités décrivant une date et une heure. url : Entités décrivant une URL. email : Entités décrivant une adresse e-mail.
EntityRecognitionSkillLanguage	Codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par EntityRecognitionSkill. KnownEntityRecognitionSkillLanguage peut être utilisé de manière interchangeable avec EntityRecognitionSkillLanguage, cet enum contenant les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service ar : arabe cs : tchèque zh-Hans : Chinese-Simplified zh-Hant : Chinese-Traditional da : Danois nl : néerlandais en : anglais fi : finnois fr : français de : allemand el : grec hu : hongrois it : italien ja : japonais ko : Coréen non : Norvégien (Bokmaal) pl : polonais pt-PT: Portugais (Portugal) pt-BR: Portugais (Brésil) ru : russe es : espagnol sv : suédois tr : turc
ExcludedODataTypes
ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration	Contient des options de configuration spécifiques à l’algorithme KNN exhaustif utilisé lors de l’interrogation, qui effectue une recherche par force brute sur l’index vectoriel entier.
ExtractDocumentKey
GetAliasOptions	Options pour l’opération d’obtention d’alias.
GetDataSourceConnectionOptions	Options d’obtention de l’opération de source de données.
GetIndexOptions	Options d’obtention de l’opération d’index.
GetIndexStatisticsOptions	Options d’obtention de l’opération de statistiques d’index.
GetIndexerOptions	Options pour l’opération get indexer.
GetIndexerStatusOptions	Options pour obtenir l’opération d’état de l’indexeur.
GetServiceStatisticsOptions	Options d’obtention de l’opération de statistiques de service.
GetSkillSetOptions	Options d’obtention d’une opération d’ensemble de compétences.
GetSynonymMapsOptions	Options pour l’opération get synonymmaps.
HnswAlgorithmConfiguration	Contient des options de configuration spécifiques à l’algorithme de voisin le plus proche approximativement utilisé pendant l’indexation.
ImageAnalysisSkillLanguage
ImageDetail
IndexActionType	Opération à effectuer sur un document d’un lot d’indexation.
IndexDocumentsAction	Représente une action d’index qui fonctionne sur un document.
IndexIterator	Itérateur pour répertorier les index qui existent dans le service de recherche. Effectue les requêtes en fonction des besoins lors de l’itération. Utilisez .byPage() pour effectuer une requête au serveur par itération.
IndexNameIterator	Itérateur pour répertorier les index qui existent dans le service de recherche. Effectue les requêtes en fonction des besoins lors de l’itération. Utilisez .byPage() pour effectuer une requête au serveur par itération.
IndexProjectionMode	Définit le comportement des projections d’index par rapport au reste de l’indexeur. KnownIndexProjectionMode peut être utilisé de manière interchangeable avec IndexProjectionMode, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service skipIndexingParentDocuments: le document source est ignoré de l’écriture dans l’index cible de l’indexeur. includeIndexingParentDocuments: le document source est écrit dans l’index cible de l’indexeur. Il s’agit du modèle par défaut.
IndexerExecutionEnvironment
IndexerExecutionStatus	Représente l’état de l’exécution d’un indexeur individuel.
IndexerResyncOption	Options avec différents types de données d’autorisation à indexer. KnownIndexerResyncOption peut être utilisé de manière interchangeable avec IndexerResyncOption, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service permissions : l’indexeur permet de réingérer les données d’autorisations présélectionnées de la source de données vers l’index.
IndexerStatus	Représente l’état global de l’indexeur.
KeyPhraseExtractionSkillLanguage
KnowledgeBaseActivityRecord	Alias pour KnowledgeBaseActivityRecordUnion
KnowledgeBaseActivityRecordType	Le type de dossier d’activité. <xref:KnownKnowledgeBaseActivityRecordType> peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeBaseActivityRecordType ; cet enum contient les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service searchIndex : activité de recherche d’index. azureBlob : Azure activité de récupération de blob. indexedOneLake : Activité de récupération indexée OneLake. web : activité de recherche web. modelWebSummarization : activité de résumé web de LLM. Raisonnement agentique : Activité de raisonnement agentique.
KnowledgeBaseIterator	Un itérateur pour lister les bases de connaissances existant dans le service de recherche. Effectue les requêtes en fonction des besoins lors de l’itération. Utilisez .byPage() pour effectuer une requête au serveur par itération.
KnowledgeBaseMessageContent	Alias pour KnowledgeBaseMessageContentUnion
KnowledgeBaseMessageContentType	Le type de contenu du message. <xref:KnownKnowledgeBaseMessageContentType> peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeBaseMessageContentType, cet enum contient les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service texte : Contenu par SMS. image : Contenu du message image type.
KnowledgeBaseModel
KnowledgeBaseModelKind	Le modèle d’IA à utiliser pour la planification des requêtes. KnownKnowledgeBaseModelKind peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeBaseModelKind, cet enum contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service azureOpenAI : Utilisez Azure modèles d’IA Open pour la planification des requêtes.
KnowledgeBaseReference	Alias pour KnowledgeBaseReferenceUnion
KnowledgeBaseReferenceType	Type de référence. <xref:KnownKnowledgeBaseReferenceType> peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeBaseReferenceType, cet enum contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service searchIndex : Recherche index référence documentaire. azureBlob : Azure référence au document Blob. indexedOneLake : Référence indexée du document OneLake. web : Référence de document web.
KnowledgeRetrievalIntentType	Le type de configuration de la base de connaissances à utiliser. <xref:KnownKnowledgeRetrievalIntentType> peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeRetrievalIntentType, cet enum contient les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service sémantique : une intention de requête sémantique en langage naturel.
KnowledgeRetrievalReasoningEffortKind	La quantité d’effort à fournir lors de la récupération. <xref:KnownKnowledgeRetrievalReasoningEffortKind> peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeRetrievalReasoningEffortKind, cet enum contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service minimal : N’effectue aucune sélection de source, ni planification de requêtes, ni recherche itérative.
KnowledgeRetrievalReasoningEffortUnion	Alias pour RechercheRaisonnementEffortUnion
KnowledgeSource
KnowledgeSourceContentExtractionMode	Mode d’extraction de contenu en option. La valeur par défaut est « minimal ». <xref:KnownKnowledgeSourceContentExtractionMode> peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeSourceContentExtractionMode, cet enum contient les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service minimal : Extrait uniquement les métadonnées essentielles tout en différant la plupart du traitement du contenu. standard : Effectue la pipeline complète d’extraction de contenu par défaut.
KnowledgeSourceIterator	Un itérateur pour lister les sources de connaissances existantes dans le service de recherche. Effectue les requêtes en fonction des besoins lors de l’itération. Utilisez .byPage() pour effectuer une requête au serveur par itération.
KnowledgeSourceKind	Le type de source de connaissance. KnownKnowledgeSourceKind peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeSourceKind, cette énumération contient les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service searchIndex : source de connaissances qui lit les données d’un index de recherche. azureBlob : source de connaissances qui lit et ingère des données de Stockage Blob Azure dans un index de recherche. indexedOneLake : Une source de connaissances qui lit les données provenant de OneLake indexé. Web : Une source de connaissances qui lit les données du web.
KnowledgeSourceParams	Alias pour KnowledgeSourceParamsUnion
KnowledgeSourceSynchronizationStatus	État actuel de la synchronisation de la source de connaissances. <xref:KnownKnowledgeSourceSynchronizationStatus> peut être utilisé de manière interchangeable avec KnowledgeSourceSynchronizationStatus, cet enum contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service création : La source de connaissances est en cours de provision. active : La source de connaissances est active et des sessions de synchronisation sont en cours. suppression : La source de connaissances est supprimée et la synchronisation est mise en pause.
KnowledgeSourceVectorizer
LexicalAnalyzer	Contient les cas possibles pour Analyzer.
LexicalAnalyzerName	Définit les noms de tous les analyseurs de texte pris en charge par le moteur de recherche. KnownLexicalAnalyzerName peut être utilisé de manière interchangeable avec LexicalAnalyzerName, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service ar.microsoft: Analyseur Microsoft pour l’arabe. ar.lucene: analyseur Lucene pour l’arabe. hy.lucene: analyseur Lucene pour arménien. bn.microsoft: Analyseur Microsoft pour Bangla. eu.lucene: analyseur Lucene pour basque. bg.microsoft: Analyseur Microsoft pour bulgare. bg.lucene: analyseur Lucene pour bulgare. ca.microsoft: Analyseur Microsoft pour catalan. ca.lucene: analyseur Lucene pour catalan. zh-Hans.microsoft: Analyseur Microsoft pour chinois (simplifié). zh-Hans.lucene: analyseur Lucene pour chinois (simplifié). zh-Hant.microsoft: Analyseur Microsoft pour chinois (traditionnel). zh-Hant.lucene: analyseur Lucene pour chinois (traditionnel). hr.microsoft: Analyseur Microsoft pour croate. cs.microsoft: Analyseur Microsoft pour tchèque. cs.lucene: analyseur Lucene pour tchèque. da.microsoft: Analyseur Microsoft pour danois. da.lucene: analyseur Lucene pour danois. nl.microsoft: Analyseur Microsoft pour néerlandais. nl.lucene: analyseur Lucene pour néerlandais. en.microsoft: Analyseur Microsoft pour l’anglais. en.lucene: analyseur Lucene pour l’anglais. et.microsoft: Analyseur Microsoft pour estonien. fi.microsoft: Analyseur Microsoft pour finnois. fi.lucene: analyseur Lucene pour le finnois. fr.microsoft: Analyseur Microsoft pour le français. fr.lucene: analyseur Lucene pour français. gl.lucene: analyseur Lucene pour Galicien. de.microsoft: Analyseur Microsoft pour l’allemand. de.lucene: analyseur Lucene pour l’allemand. el.microsoft: Analyseur Microsoft pour grec. el.lucene: analyseur Lucene pour grec. gu.microsoft: Analyseur Microsoft pour Gujarati. he.microsoft: Analyseur Microsoft pour hébreu. hi.microsoft: Analyseur Microsoft pour hindi. hi.lucene: analyseur Lucene pour hindi. hu.microsoft: Analyseur Microsoft pour hongrois. hu.lucene: analyseur Lucene pour hongrois. is.microsoft: Analyseur Microsoft pour l’Islande. id.microsoft: Analyseur Microsoft pour indonésien (Bahasa). id.lucene: analyseur Lucene pour indonésien. ga.lucene: analyseur Lucene pour irlandais. it.microsoft: Analyseur Microsoft pour italien. it.lucene: analyseur Lucene pour italien. ja.microsoft: Analyseur Microsoft pour japonais. ja.lucene: analyseur Lucene pour japonais. kn.microsoft: Analyseur Microsoft pour Kannada. ko.microsoft: Analyseur Microsoft pour coréen. ko.lucene: analyseur Lucene pour coréen. lv.microsoft: Analyseur Microsoft pour letton. lv.lucene: analyseur Lucene pour letton. lt.microsoft: Analyseur Microsoft pour lituanien. ml.microsoft: Analyseur Microsoft pour Malayalam. ms.microsoft: Analyseur Microsoft pour Malay (latin). mr.microsoft: Analyseur Microsoft pour Marathi. nb. microsoft : Analyseur Microsoft pour le norvégien (Bokmål). no.lucene: analyseur Lucene pour norvégien. fa.lucene: analyseur Lucene pour persane. pl.microsoft: Analyseur Microsoft pour polonais. pl.lucene: analyseur Lucene pour polonais. pt-BR.microsoft: Analyseur Microsoft pour portugais (Brésil). pt-BR.lucene: analyseur Lucene pour portugais (Brésil). pt-PT.microsoft: Analyseur Microsoft pour portugais (Portugal). pt-PT.lucene: analyseur Lucene pour portugais (Portugal). pa.microsoft: Analyseur Microsoft pour Punjabi. ro.microsoft: Analyseur Microsoft pour roumain. ro.lucene: analyseur Lucene pour roumain. ru.microsoft: Analyseur Microsoft pour russe. ru.lucene: analyseur Lucene pour russe. sr-cyrillic.microsoft: Analyseur Microsoft pour serbe (cyrillique). sr-latin.microsoft: Analyseur Microsoft pour serbe (latin). sk.microsoft: Analyseur Microsoft pour slovaque. sl.microsoft: Analyseur Microsoft pour le Slovène. es.microsoft: Analyseur Microsoft pour l’espagnol. es.lucene: analyseur Lucene pour l’espagnol. sv.microsoft: Analyseur Microsoft pour suédois. sv.lucene: analyseur Lucene pour suédois. ta.microsoft: Analyseur Microsoft pour tamoul. te.microsoft: Analyseur Microsoft pour Telugu. th.microsoft: Analyseur Microsoft pour thaï. th.lucene: analyseur Lucene pour thaï. tr.microsoft: Analyseur Microsoft pour turc. tr.lucene: analyseur Lucene pour turc. uk.microsoft: Analyseur Microsoft pour ukrainien. votre.microsoft: Analyseur Microsoft pour Urdu. vi.microsoft: Analyseur Microsoft pour le Vietnamien. standard.lucene: analyseur Lucene standard. standardasciifolding.lucene: analyseur Lucene pliable ASCII standard. Voir https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers mot clé: traite tout le contenu d’un champ comme un seul jeton. Cela est utile pour les données telles que les codes postal, les ID et certains noms de produits. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html modèle: sépare de manière flexible le texte en termes par le biais d’un modèle d’expression régulière. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html simple: divise le texte en lettres non lettres et les convertit en minuscules. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/SimpleAnalyzer.html arrêter: divise le texte en lettres non lettres ; Applique les filtres de jetons minuscules et de mots vides. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html espace blanc: analyseur qui utilise le générateur de jetons d’espace blanc. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html
LexicalNormalizer	Contient les cas possibles pour LexicalNormalizer.
LexicalNormalizerName	Définit les noms de tous les normaliseurs de texte pris en charge par le moteur de recherche. KnownLexicalNormalizerName peut être utilisé de manière interchangeable avec LexicalNormalizerName, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service asciifolding: convertit les caractères Unicode alphabétiques, numériques et symboliques qui ne figurent pas dans les 127 premiers caractères ASCII (le bloc Unicode « Latin de base ») en leurs équivalents ASCII, le cas échéant. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html élision: supprime les élisions. Par exemple, « l’avion » (l’avion) est converti en « avion » (avion). Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html minuscules : normalise le texte du jeton en minuscules. Voir https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html Standard : normaliseur standard, qui se compose de minuscules et d’un repliage ascii. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html majuscules : normalise le texte du jeton en majuscules. Voir https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html
LexicalTokenizer	Contient les cas possibles pour Tokenizer.
LexicalTokenizerName	Définit les noms de tous les tokenizers pris en charge par le moteur de recherche. <xref:KnownLexicalTokenizerName> pouvez être utilisé de manière interchangeable avec LexicalTokenizerName, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service classique : tokenizer basé sur la grammaire qui convient pour le traitement de la plupart des documents en langue européenne. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html edgeNGram: tokenise l’entrée d’un bord en n-grammes de la ou des tailles données. Voir https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenizer.html keyword_v2: émet l’entrée entière sous forme de jeton unique. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html lettre: divise le texte en lettres non lettres. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html minuscules: divise le texte en lettres non lettres et les convertit en minuscules. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseTokenizer.html microsoft_language_tokenizer: divise le texte à l’aide de règles spécifiques à la langue. microsoft_language_stemming_tokenizer: divise le texte à l’aide de règles spécifiques à la langue et réduit les mots à leurs formulaires de base. nGram: tokenise l’entrée en n-grammes de la ou des tailles données. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenizer.html path_hierarchy_v2: Tokenizer pour les hiérarchies similaires au chemin d’accès. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html modèle: Tokenizer qui utilise le modèle regex correspondant pour construire des jetons distincts. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/pattern/PatternTokenizer.html standard_v2: analyseur Lucene standard ; Composé du générateur de jetons standard, du filtre minuscule et du filtre d’arrêt. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html uax_url_email: Tokenizes url et e-mails sous la forme d’un seul jeton. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html espace blanc: divise le texte à l’espace blanc. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html
ListAliasesOptions	Options pour l’opération d’alias de liste.
ListDataSourceConnectionsOptions	Options d’une opération de sources de données de liste.
ListIndexersOptions	Options d’une opération d’indexeurs de liste.
ListIndexesOptions	Options d’une opération d’index de liste.
ListSkillsetsOptions	Options d’une opération d’ensembles de compétences de liste.
ListSynonymMapsOptions	Options d’une opération synonymMaps de liste.
MarkdownHeaderDepth	Spécifie la profondeur d’en-tête maximale qui sera prise en compte lors du regroupement du contenu Markdown. La valeur par défaut est h6. KnownMarkdownHeaderDepth peut être utilisé de manière interchangeable avec MarkdownHeaderDepth, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service h1 : Indique que les en-têtes jusqu’à un niveau de h1 seront pris en compte lors du regroupement du contenu Markdown. h2 : Indique que les en-têtes jusqu’à un niveau de h2 seront pris en compte lors du regroupement du contenu Markdown. h3 : Indique que les en-têtes jusqu’à un niveau de h3 seront pris en compte lors du regroupement du contenu Markdown. h4 : Indique que les en-têtes jusqu’à un niveau de h4 seront pris en compte lors du regroupement du contenu Markdown. h5 : Indique que les en-têtes jusqu’à un niveau de h5 seront pris en compte lors du regroupement du contenu Markdown. h6 : Indique que les en-têtes jusqu’à un niveau de h6 seront pris en compte lors du regroupement du contenu Markdown. Il s’agit de la valeur par défaut.
MarkdownParsingSubmode	Spécifie le sous-mode qui déterminera si un fichier Markdown sera analysé en un seul document de recherche ou en plusieurs documents de recherche. La valeur par défaut est oneToMany. KnownMarkdownParsingSubmode peut être utilisé de manière interchangeable avec MarkdownParsingSubmode, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service oneToMany : indique que chaque section du fichier Markdown (jusqu’à une profondeur spécifiée) sera analysée en documents de recherche individuels. Cela peut entraîner un fichier Markdown unique produisant plusieurs documents de recherche. Il s’agit du sous-mode par défaut. oneToOne : Indique que chaque fichier markdown sera analysé en un seul document de recherche.
MergeDocumentsOptions	Options pour l’opération de fusion de documents.
MergeOrUploadDocumentsOptions	Options pour l’opération de fusion ou de chargement de documents.
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage	Liste les langages pris en charge par le tokenizer stemming du langage Microsoft.
MicrosoftTokenizerLanguage	Liste les langages pris en charge par le tokenizer de langage Microsoft.
NarrowedModel	Réduit le type de modèle pour inclure uniquement les champs sélectionnés
OcrLineEnding	Définit la séquence de caractères à utiliser entre les lignes de texte reconnues par la compétence OCR. La valeur par défaut est « espace ». KnownOcrLineEnding peut être utilisé de manière interchangeable avec OcrLineEnding, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service 'espace: les lignes sont séparées par un seul espace. chariotReturn: les lignes sont séparées par un caractère de retour chariot ('\r'). lineFeed: les lignes sont séparées par un seul caractère de flux de ligne ('\n'). chariotReturnLineFeed: les lignes sont séparées par un retour chariot et un caractère de saut de ligne ('\r\n').
OcrSkillLanguage
PIIDetectionSkillMaskingMode
PhoneticEncoder	Identifie le type d’encodeur phonétique à utiliser avec un PhoneticTokenFilter.
QueryAnswer	Valeur qui spécifie si les réponses doivent être retournées dans le cadre de la réponse de recherche. Ce paramètre n’est valide que si le type de requête est « sémantique ». Si elle est définie sur extractive, la requête retourne des réponses extraites des passages clés dans les documents les plus classés.
QueryCaption	Valeur qui spécifie si les légendes doivent être retournées dans le cadre de la réponse de recherche. Ce paramètre n’est valide que si le type de requête est « sémantique ». Si elle est définie, la requête retourne des légendes extraites des passages clés dans les documents classés les plus élevés. Lorsque les légendes sont « extractibles », la mise en surbrillance est activée par défaut. La valeur par défaut est « none ».
QueryDebugMode	Active un outil de débogage qui peut être utilisé pour explorer davantage vos résultats de recherche. Vous pouvez activer plusieurs modes de débogage simultanément en les séparant par un | caractère, par exemple : semantic|queryRewrites. KnownQueryDebugMode peut être utilisé de manière interchangeable avec QueryDebugMode, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service disabled : aucune information de débogage de requête n’est renvoyée. sémantique : permet à l’utilisateur d’explorer davantage ses résultats reclassés. vecteur : permet à l’utilisateur d’explorer davantage les résultats de ses requêtes hybrides et vectorielles. queryRewrites : permet à l’utilisateur d’explorer la liste des réécritures de requête générées pour sa demande de recherche. innerHits : Permet à l’utilisateur de récupérer des informations de score concernant les vecteurs correspondants au sein d’une collection de types complexes. all : activez toutes les options de débogage.
QueryRewrites	Définit les options de réécriture des requêtes.
QueryType	Spécifie la syntaxe de la requête de recherche. La valeur par défaut est « simple ». Utilisez 'full' si votre requête utilise la syntaxe de requête Lucene et 'semantic' si la syntaxe de requête n’est pas nécessaire. <xref:KnownQueryType> peut être utilisé de manière interchangeable avec QueryType, cet enum contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service simple : Utilise la syntaxe simple de requête pour les recherches. Le texte de recherche est interprété à l’aide d’un langage de requête simple qui autorise l’utilisation de symboles tels que +, * et «  ». Par défaut, les requêtes sont évaluées dans tous les champs pouvant faire l’objet d’une recherche, sauf si le paramètre searchFields est spécifié. full : Utilise la syntaxe complète des requêtes Lucene pour les recherches. Le texte de recherche est interprété à l’aide du langage de requête Lucene qui permet des recherches spécifiques aux champs et pondérées, ainsi que d’autres fonctionnalités avancées. Sémantique : Mieux adapté aux requêtes exprimées en langage naturel plutôt qu’aux mots-clés. Améliore la précision des résultats de recherche en reclassant les premiers résultats de recherche à l’aide d’un modèle de classement entraîné sur le corpus Web.
RankingOrder	Représente le score à utiliser pour l’ordre de tri des documents. KnownRankingOrder peut être utilisé de manière interchangeable avec RankingOrder, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service BoostedRerankerScore : définit l’ordre de tri comme BoostedRerankerScore RerankerScore : définit l’ordre de tri en tant que ReRankerScore
RegexFlags
ResetIndexerOptions	Options pour l’opération de réinitialisation de l’indexeur.
RunIndexerOptions	Options pour l’opération d’indexeur d’exécution.
ScoringFunction	Contient les cas possibles pour ScoringFunction.
ScoringFunctionAggregation	Définit la fonction d’agrégation utilisée pour combiner les résultats de toutes les fonctions de scoring dans un profil de score.
ScoringFunctionInterpolation	Définit la fonction utilisée pour interpoler l’augmentation du score dans une plage de documents.
ScoringStatistics	Valeur qui spécifie si nous voulons calculer des statistiques de scoring (telles que la fréquence du document) globalement pour un scoring plus cohérent, ou localement, pour une latence inférieure. La valeur par défaut est 'local'. Utilisez « global » pour agréger les statistiques de score globales avant de marquer. L’utilisation de statistiques de score globales peut augmenter la latence des requêtes de recherche.
SearchField	Représente un champ dans une définition d’index, qui décrit le nom, le type de données et le comportement de recherche d’un champ.
SearchFieldArray	Si TModel est un objet non typé, un tableau de chaînes non typé sinon, les champs délimités par des barres obliques de TModel.
SearchFieldDataType	Définit des valeurs pour SearchFieldDataType. Valeurs connues prises en charge par le service : Edm.String : indique qu’un champ contient une chaîne. Edm.Int32: indique qu’un champ contient un entier signé 32 bits. Edm.Int64: indique qu’un champ contient un entier signé 64 bits. Edm.Double: indique qu’un champ contient un nombre à virgule flottante à double précision IEEE. Edm.Boolean: indique qu’un champ contient une valeur booléenne (true ou false). Edm.DateTimeOffset: indique qu’un champ contient une valeur de date/heure, y compris les informations de fuseau horaire. Edm.GeographyPoint: indique qu’un champ contient un emplacement géographique en termes de longitude et de latitude. Edm.ComplexType: indique qu’un champ contient un ou plusieurs objets complexes qui, à son tour, ont des sous-champs d’autres types. Edm.Single: indique qu’un champ contient un nombre à virgule flottante simple précision. Cela n’est valide que lorsqu’il est utilisé dans le cadre d’un type de collection, c’est-à-dire Collection(Edm.Single). Edm.Half: indique qu’un champ contient un nombre à virgule flottante demi précision. Cela n’est valide que lorsqu’il est utilisé dans le cadre d’un type de collection, c’est-à-dire Collection(Edm.Half). Edm.Int16: indique qu’un champ contient un entier signé 16 bits. Cela n’est valide que lorsqu’il est utilisé dans le cadre d’un type de collection, c’est-à-dire Collection(Edm.Int16). Edm.SByte: indique qu’un champ contient un entier signé 8 bits. Cela n’est valide que lorsqu’il est utilisé dans le cadre d’un type de collection, c’est-à-dire Collection(Edm.SByte). Edm.Byte: indique qu’un champ contient un entier non signé 8 bits. Cela n’est valide que lorsqu’il est utilisé dans le cadre d’un type de collection, c’est-à-dire Collection(Edm.Byte).
SearchIndexAlias	Objet Alias de recherche.
SearchIndexerDataIdentity	Contient les cas possibles pour SearchIndexerDataIdentity.
SearchIndexerDataSourceType
SearchIndexerSkill	Contient les cas possibles pour Compétence.
SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocumentsOptions	Options pour SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderFlushDocumentsOptions	Options pour SearchIndexingBufferedSenderFlushDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderMergeDocumentsOptions	Options pour SearchIndexingBufferedSenderMergeDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocumentsOptions	Options pour SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderUploadDocumentsOptions	Options pour SearchIndexingBufferedSenderUploadDocuments.
SearchIterator	Itérateur pour les résultats de recherche d’une requête paticulaire. Effectue les requêtes en fonction des besoins lors de l’itération. Utilisez .byPage() pour effectuer une requête au serveur par itération.
SearchMode	Spécifie si l’un ou l’ensemble des termes de recherche doivent être mis en correspondance pour que le document soit considéré comme une correspondance.
SearchOptions	Options de validation d’une demande de recherche complète.
SearchPick	Identifiez en profondeur les champs de T à l’aide des chemins d’accès $select OData AI Search valides.
SearchRequestOptions	Paramètres de filtrage, de tri, de facette, de pagination et d’autres comportements de requête de recherche.
SearchRequestQueryTypeOptions
SearchResult	Contient un document trouvé par une requête de recherche, ainsi que les métadonnées associées.
SelectFields	Produit une union de chemins OData $select AI Search valides pour T à l’aide d’une traversée post-ordre de l’arbre de champs enraciné à T.
SemanticErrorMode
SemanticErrorReason
SemanticSearchResultsType	Type de réponse partielle renvoyée pour une demande de classement sémantique. KnownSemanticSearchResultsType peut être utilisé de manière interchangeable avec SemanticSearchResultsType, cet enum contenant les valeurs connues prises en charge par le service. Valeurs connues prises en charge par le service baseResults : Résultats sans enrichissement sémantique ni reclassement. rerankedResults : Les résultats ont été reclassés avec le modèle reclasseur et incluront des légendes sémantiques. Ils n’incluront aucune réponse, les mises en surbrillance des réponses ou les surbrillances de légende.
SentimentSkillLanguage	Les codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par SentimentSkill. KnownSentimentSkillLanguage peut être utilisé de manière interchangeable avec SentimentSkillLanguage, ce groupe contient les valeurs connues que le service supporte. Valeurs connues prises en charge par le service da : Danois nl : néerlandais en : anglais fi : finnois fr : français de : allemand el : grec it : italien non : Norvégien (Bokmaal) pl : polonais pt-PT: Portugais (Portugal) ru : russe es : espagnol sv : suédois tr : turc
Similarity	Alias pour SimilarityAlgorithmUnion
SimilarityAlgorithm	Contient les cas possibles pour similarité.
SnowballTokenFilterLanguage	Langue à utiliser pour un filtre de jeton Snowball.
SplitSkillLanguage
StemmerTokenFilterLanguage	Langue à utiliser pour un filtre de jeton de type dérivé.
StopwordsList	Identifie une liste prédéfinie de mots vides spécifiques à la langue.
SuggestNarrowedModel
SuggestOptions	Options de récupération des suggestions basées sur searchText.
SuggestResult	Résultat contenant un document trouvé par une requête de suggestion, ainsi que des métadonnées associées.
TextSplitMode
TextTranslationSkillLanguage
TokenCharacterKind	Représente les classes de caractères sur lesquelles un filtre de jeton peut fonctionner.
TokenFilter	Contient les cas possibles pour TokenFilter.
TokenFilterName	Définit les noms de tous les filtres de jetons pris en charge par le moteur de recherche. <xref:KnownTokenFilterName> pouvez être utilisé de manière interchangeable avec TokenFilterName, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service arabic_normalization: filtre de jeton qui applique le normaliseur arabe pour normaliser l’orthographie. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html apostrophe: supprime tous les caractères après une apostrophe (y compris l’apostrophe elle-même). Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/tr/ApostropheFilter.html asciifolding: convertit les caractères Unicode alphabétiques, numériques et symboliques qui ne figurent pas dans les 127 premiers caractères ASCII (le bloc Unicode « Latin de base ») en leurs équivalents ASCII, le cas échéant. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html cjk_bigram: forme des bigrams de termes CJK générés à partir du tokenizer standard. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKBigramFilter.html cjk_width: normalise les différences de largeur CJK. Replie les variantes ASCII pleine largeur dans le latin de base équivalent, et les variantes Katakana demi-largeur dans le Kana équivalent. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKWidthFilter.html classique : supprime les possessifs anglais et les points des acronymes. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicFilter.html common_grams: construisez des bigrams pour des termes fréquents lors de l’indexation. Les termes uniques sont toujours indexés, avec des bigrams superposés. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/commongrams/CommonGramsFilter.html edgeNGram_v2: génère des n-grammes de la ou des tailles données à partir de l’avant ou de l’arrière d’un jeton d’entrée. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenFilter.html élision: supprime les élisions. Par exemple, « l’avion » (l’avion) est converti en « avion » (avion). Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html german_normalization: normalise les caractères allemands en fonction de l’heuristique de l’algorithme de boule de neige allemand2. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/de/GermanNormalizationFilter.html hindi_normalization: normalise le texte en hindi pour supprimer certaines différences dans les variantes orthographiques. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/hi/HindiNormalizationFilter.html indic_normalization: normalise la représentation Unicode du texte dans les langues indiennes. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/in/IndicNormalizationFilter.html keyword_repeat: émet chaque jeton entrant deux fois, une fois en tant que mot clé et une fois comme non-mot clé. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html kstem: filtre kstem hautes performances pour l’anglais. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/en/KStemFilter.html longueur: supprime les mots trop longs ou trop courts. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LengthFilter.html limite: limite le nombre de jetons lors de l’indexation. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LimitTokenCountFilter.html minuscules : normalise le texte du jeton en minuscules. Voir https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html nGram_v2: génère des n-grammes de la ou des tailles données. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenFilter.html persian_normalization: applique la normalisation pour le persane. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/fa/PersianNormalizationFilter.html phonétique : créez des jetons pour les correspondances phonétiques. Voir https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-phonetic/org/apache/lucene/analysis/phonetic/package-tree.html porter_stem: utilise l’algorithme de recherche de type Porter pour transformer le flux de jetons. Voir http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer inverse : inverse la chaîne de jeton. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html scandinavian_normalization: normalise l’utilisation des caractères scandinaves interchangeables. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianNormalizationFilter.html scandinavian_folding : Folds Scandinaves Characters Ã¥ã... äæÃ"Æ->a et öÖà ̧à ̃-o>. Il discrimine également contre l’utilisation de voyelles doubles aa, ae, ao, oe et oo, laissant juste la première. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html bardeau: crée des combinaisons de jetons en tant que jeton unique. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html boule de neige: filtre qui forme des mots à l’aide d’un générateur de tiges généré par Snowball. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballFilter.html sorani_normalization: normalise la représentation Unicode du texte Sorani. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ckb/SoraniNormalizationFilter.html de souche : filtre de recherche de contenu spécifique au langage. Voir https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters mots vides: supprime les mots vides d’un flux de jetons. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html découper: supprime les espaces blancs de début et de fin des jetons. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TrimFilter.html tronquer: tronque les termes à une longueur spécifique. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TruncateTokenFilter.html unique : filtre les jetons avec le même texte que le jeton précédent. Voir http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/RemoveDuplicatesTokenFilter.html majuscules: normalise le texte du jeton en majuscules. Voir https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html word_delimiter: fractionne les mots en sous-mots et effectue des transformations facultatives sur les groupes de sous-mots.
UnionToIntersection
UploadDocumentsOptions	Options pour l’opération de chargement de documents.
VectorEncodingFormat	Format d’encodage pour l’interprétation du contenu des champs vectoriels. KnownVectorEncodingFormat pouvez être utilisé de manière interchangeable avec VectorEncodingFormat, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service packedBit: format d’encodage représentant les bits emballés dans un type de données plus large.
VectorFilterMode
VectorQuery	Paramètres de requête pour les requêtes de recherche vectorielle et hybride.
VectorQueryKind
VectorSearchAlgorithmConfiguration	Contient des options de configuration spécifiques à l’algorithme utilisé pendant l’indexation et/ou l’interrogation.
VectorSearchAlgorithmKind
VectorSearchAlgorithmMetric
VectorSearchCompression	Contient des options de configuration spécifiques à la méthode de compression utilisée lors de l’indexation ou de l’interrogation.
VectorSearchCompressionKind	Méthode de compression utilisée pour l’indexation et l’interrogation. KnownVectorSearchCompressionKind peut être utilisé de manière interchangeable avec VectorSearchCompressionKind, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service scalaireQuantization: Quantization Scalar, type de méthode de compression. Dans la quantisation scalaire, les valeurs de vecteurs d’origine sont compressées dans un type plus étroit en discrétisant et en représentant chaque composant d’un vecteur à l’aide d’un ensemble réduit de valeurs quantifiées, réduisant ainsi la taille globale des données. binaryQuantization: Quantization binaire, type de méthode de compression. Dans la quantisation binaire, les valeurs de vecteurs d’origine sont compressées dans le type binaire plus étroit en discrétisant et en représentant chaque composant d’un vecteur à l’aide de valeurs binaires, réduisant ainsi la taille globale des données.
VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	Méthode de stockage des vecteurs de précision complète d’origine utilisés pour la réévaluation et les opérations d’index internes. KnownVectorSearchCompressionRescoreStorageMethod peut être utilisé de manière interchangeable avec VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service preserveOriginals : cette option conserve les vecteurs originaux de pleine précision. Choisissez cette option pour une flexibilité maximale et une qualité optimale des résultats de recherche compressés. Cela consomme davantage de stockage, mais permet de rescoring et de suréchantillonnement. discardOriginals : cette option supprime les vecteurs de précision d’origine. Choisissez cette option pour réaliser des économies de stockage maximales. Étant donné que cette option n’autorise pas la rescoring et le surachantillonnement, elle provoquera souvent une légère réduction modérée de la qualité.
VectorSearchCompressionTarget	Type de données quantifiées des valeurs vectorielles compressées. KnownVectorSearchCompressionTarget peut être utilisé de manière interchangeable avec VectorSearchCompressionTarget, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service int8 : entier signé 8 bits.
VectorSearchVectorizer	Contient des options de configuration sur la façon de vectoriser des requêtes vectorielles de texte.
VectorSearchVectorizerKind	Méthode de vectorisation à utiliser au moment de la requête. KnownVectorSearchVectorizerKind peut être utilisé de manière interchangeable avec VectorSearchVectorizerKind, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge. Valeurs connues prises en charge par le service azureOpenAI: générer des incorporations à l’aide d’une ressource Azure OpenAI au moment de la requête. customWebApi: générer des incorporations à l’aide d’un point de terminaison web personnalisé au moment de la requête. aiServicesVision : générez des intégrations pour une entrée d’image ou de texte au moment de la requête à l’aide de l’API Azure AI Services Vision Vectorize. aml : Générez des intégrations à l’aide d’un point de terminaison Azure Machine Learning déployé via le catalogue de modèles Azure AI Foundry au moment de la requête.
VisualFeature
WebApiSkills

Énumérations

KnownAIFoundryModelCatalogName	Le nom du modèle d’embedding tiré du catalogue Azure AI Foundry qui sera appelé.
KnownAnalyzerNames	Définit des valeurs pour AnalyzerName. Voir https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Language-support
KnownAzureOpenAIModelName	Nom du modèle Azure Open AI qui sera appelé.
KnownBlobIndexerDataToExtract	Spécifie les données à extraire du stockage d’objets blob Azure et indique à l’indexeur les données à extraire du contenu de l’image lorsque « imageAction » est défini sur une valeur autre que « none ». Cela s’applique au contenu d’image incorporé dans un .PDF ou une autre application, ou aux fichiers image tels que .jpg et .png, dans les objets blob Azure.
KnownBlobIndexerImageAction	Détermine comment traiter les images incorporées et les fichiers image dans le stockage d’objets blob Azure. La définition de la configuration « imageAction » sur une valeur autre que « none » nécessite qu’un ensemble de compétences soit également attaché à cet indexeur.
KnownBlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm	Détermine l’algorithme d’extraction de texte à partir de fichiers PDF dans le stockage d’objets blob Azure.
KnownBlobIndexerParsingMode	Représente le mode d’analyse pour l’indexation à partir d’une source de données d’objet blob Azure.
KnownCharFilterNames	Définit des valeurs pour CharFilterName.
KnownChatCompletionExtraParametersBehavior	Précise comment « extraParamètres » doit être géré par Azure AI Foundry. La valeur par défaut est 'error'.
KnownChatCompletionResponseFormatType	Spécifie comment le LLM doit formater la réponse.
KnownContentUnderstandingSkillChunkingUnit	Contrôle la cardinalité de l’unité de segmentation. La valeur par défaut est 'caractères'
KnownContentUnderstandingSkillExtractionOptions	Contrôle la cardinalité du contenu extrait du document par la compétence.
KnownCustomEntityLookupSkillLanguage	Codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par CustomEntityLookupSkill.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit	Contrôle la cardinalité de l’unité de segmentation. La valeur par défaut est 'caractères'
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions	Contrôle la cardinalité du contenu extrait du document par la compétence.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth	Profondeur des en-têtes dans la sortie markdown. La valeur par défaut est h6.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat	Contrôle la cardinalité du format de sortie. La valeur par défaut est 'markdown'.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode	Contrôle la cardinalité de la sortie produite par la compétence. La valeur par défaut est « oneToMany ».
KnownEntityCategory	Chaîne indiquant les catégories d’entités à renvoyer.
KnownEntityRecognitionSkillLanguage	Codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par EntityRecognitionSkill.
KnownImageAnalysisSkillLanguage	Codes de langue pris en charge pour l’entrée par ImageAnalysisSkill.
KnownImageDetail	Chaîne indiquant les détails spécifiques au domaine à retourner.
KnownIndexProjectionMode	Définit le comportement des projections d’index par rapport au reste de l’indexeur.
KnownIndexerExecutionEnvironment	Spécifie l’environnement dans lequel l’indexeur doit s’exécuter.
KnownIndexerResyncOption	Options avec différents types de données d’autorisation à indexer.
KnownKeyPhraseExtractionSkillLanguage	Codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par KeyPhraseExtractionSkill.
KnownKnowledgeBaseModelKind	Le modèle d’IA à utiliser pour la planification des requêtes.
KnownKnowledgeSourceKind	Le type de source de connaissance.
KnownLexicalAnalyzerName	Définit les noms de tous les analyseurs de texte pris en charge par le moteur de recherche.
KnownLexicalNormalizerName	Définit les noms de tous les normaliseurs de texte pris en charge par le moteur de recherche.
KnownMarkdownHeaderDepth	Spécifie la profondeur d’en-tête maximale qui sera prise en compte lors du regroupement du contenu Markdown. La valeur par défaut est h6.
KnownMarkdownParsingSubmode	Spécifie le sous-mode qui déterminera si un fichier Markdown sera analysé en un seul document de recherche ou en plusieurs documents de recherche. La valeur par défaut est oneToMany.
KnownOcrLineEnding	Définit la séquence de caractères à utiliser entre les lignes de texte reconnues par la compétence OCR. La valeur par défaut est « espace ».
KnownOcrSkillLanguage	Les codes de langue pris en charge pour la saisie par OcrSkill.
KnownPIIDetectionSkillMaskingMode	Chaîne indiquant le mode de masquage à utiliser pour masquer les informations personnelles détectées dans le texte d’entrée.
KnownQueryDebugMode	Active un outil de débogage qui peut être utilisé pour explorer davantage vos résultats de recherche. Vous pouvez activer plusieurs modes de débogage simultanément en les séparant par un | caractère, par exemple : semantic|queryRewrites.
KnownRankingOrder	Représente le score à utiliser pour l’ordre de tri des documents.
KnownRegexFlags	Définit un drapeau d’expression régulière pouvant être utilisé dans l’analyseur de motifs et le tokeniseur de patterns.
KnownSearchAudience	Valeurs connues pour l’audience de recherche
KnownSearchFieldDataType	Définit le type de données d’un champ dans un index de recherche.
KnownSearchIndexerDataSourceType	Définit le type d’une source de données.
KnownSemanticErrorMode	Permet à l’utilisateur de choisir si un appel sémantique doit échouer complètement ou de retourner des résultats partiels.
KnownSemanticErrorReason	Raison pour laquelle une réponse partielle a été renvoyée pour une demande de classement sémantique.
KnownSemanticSearchResultsType	Type de réponse partielle renvoyée pour une demande de classement sémantique.
KnownSentimentSkillLanguage	Les codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par SentimentSkill.
KnownSplitSkillLanguage	Les codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par SplitSkill.
KnownTextSplitMode	Valeur indiquant le mode fractionné à effectuer.
KnownTextTranslationSkillLanguage	Les codes de langue pris en charge pour le texte d’entrée par TextTranslationSkill.
KnownTokenFilterNames	Définit des valeurs pour TokenFilterName.
KnownTokenizerNames	Définit des valeurs pour TokenizerName.
KnownVectorEncodingFormat	Format d’encodage pour l’interprétation du contenu des champs vectoriels.
KnownVectorFilterMode	Détermine si des filtres sont appliqués avant ou après l’exécution de la recherche vectorielle.
KnownVectorQueryKind	Type de requête vectorielle en cours d’exécution.
KnownVectorSearchAlgorithmKind	Algorithme utilisé pour l’indexation et l’interrogation.
KnownVectorSearchAlgorithmMetric	Métrique de similarité à utiliser pour les comparaisons de vecteurs. Il est recommandé de choisir la même métrique de similarité que celle sur laquelle le modèle d’intégration a été formé.
KnownVectorSearchCompressionKind	Méthode de compression utilisée pour l’indexation et l’interrogation.
KnownVectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	Méthode de stockage des vecteurs de précision complète d’origine utilisés pour la réévaluation et les opérations d’index internes.
KnownVectorSearchCompressionTarget	Type de données quantifiées des valeurs vectorielles compressées.
KnownVectorSearchVectorizerKind	Méthode de vectorisation à utiliser au moment de la requête.
KnownVisualFeature	Chaînes indiquant les types de fonctionnalités visuelles à renvoyer.

Functions

createSynonymMapFromFile(string, string)

Méthode d’assistance pour créer un objet SynonymMap. Il s’agit d’une méthode NodeJS uniquement.

odata(TemplateStringsArray, unknown[])

Échappe une expression de filtre odata pour éviter les erreurs avec des littéraux de chaîne de guillemets. Exemple d’utilisation : import { odata } from "@azure/search-documents"; const baseRateMax = 200; const ratingMin = 4; const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`; Pour plus d’informations sur la syntaxe prise en charge, consultez : https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter

Variables

DEFAULT_BATCH_SIZE	Taille par défaut du lot
DEFAULT_FLUSH_WINDOW	Intervalle de flush par défaut de fenêtre
DEFAULT_RETRY_COUNT	Nombre par défaut de réessayages.

Informations relatives à la fonction

createSynonymMapFromFile(string, string)

Méthode d’assistance pour créer un objet SynonymMap. Il s’agit d’une méthode NodeJS uniquement.

function createSynonymMapFromFile(name: string, filePath: string): Promise<SynonymMap>

Paramètres

name

string

Nom du SynonymMap.

filePath

string

Chemin d’accès du fichier qui contient les synonymes (séparés par de nouvelles lignes)

Retours

Promise<SynonymMap>

Objet SynonymMap

odata(TemplateStringsArray, unknown[])

Échappe une expression de filtre odata pour éviter les erreurs avec des littéraux de chaîne de guillemets. Exemple d’utilisation :

import { odata } from "@azure/search-documents";

const baseRateMax = 200;
const ratingMin = 4;
const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`;

Pour plus d’informations sur la syntaxe prise en charge, consultez : https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter

function odata(strings: TemplateStringsArray, values: unknown[]): string

Paramètres

strings

TemplateStringsArray

Tableau de chaînes pour l’expression

values

unknown[]

Tableau de valeurs pour l’expression

Retours

string

Détails de variable

DEFAULT_BATCH_SIZE

Taille par défaut du lot

DEFAULT_BATCH_SIZE: number

Type

number

DEFAULT_FLUSH_WINDOW

Intervalle de flush par défaut de fenêtre

DEFAULT_FLUSH_WINDOW: number

Type

number

DEFAULT_RETRY_COUNT

Nombre par défaut de réessayages.

DEFAULT_RETRY_COUNT: number

Type

number