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Créer ou mettre à jour un index (API REST en préversion)

s’applique à: 2023-07-01-Preview. Cette version n’est plus prise en charge. mettre à niveau immédiatement vers une version plus récente.

Important

2023-07-01-Preview ajoute la recherche vectorielle.

  • objet « vectorSearch », une configuration des paramètres de recherche vectorielle. S’applique uniquement aux algorithmes de recherche vectorielle.
  • type de données « Collection(Edm.Single) » requis pour un champ vectoriel. Représente un nombre à virgule flottante simple précision comme type primitif.
  • propriété « dimensions » requise pour un champ vectoriel. Représente la dimensionnalité de vos incorporations de vecteurs.
  • propriété « vectorSearchConfiguration », requise pour un champ vectoriel. Sélectionne la configuration de l’algorithme pour ce champ.

2021-04-30-Preview ajoute :

  • « semanticConfiguration » utilisée pour l’étendue du classement sémantique sur des champs spécifiques.
  • « identité », sous « encryptionKey », utilisée pour récupérer une clé de chiffrement gérée par le client à partir d’Azure Key Vault à l’aide d’une identité managée affectée par l’utilisateur.

2020-06-30-Preview ajoute :

Un index spécifie le schéma d’index, y compris la collection de champs (noms de champs, types de données et attributs), mais également d’autres constructions (suggesteurs, profils de scoring et configuration CORS) qui définissent d’autres comportements de recherche.

Vous pouvez utiliser POST ou PUT sur une demande de création. Pour l’une ou l’autre, le corps de la requête fournit la définition d’objet.

POST https://[servicename].search.windows.net/indexes?api-version=[api-version]  
  Content-Type: application/json
  api-key: [admin key]  

Pour les demandes de mise à jour, utilisez PUT et spécifiez le nom de l’index sur l’URI.

PUT https://[servicename].search.windows.net/indexes/[index name]?api-version=[api-version]
  Content-Type: application/json
  api-key: [admin key]

HTTPS est requis pour toutes les demandes de service. Si l’index n’existe pas, il est créé. S’il existe déjà, il est mis à jour vers la nouvelle définition.

Création d’un index établit le schéma et les métadonnées. Remplir l’index est une opération distincte. Pour cette étape, vous pouvez utiliser un indexeur (voir opérations d’indexeur, disponibles pour les sources de données prises en charge) ou Ajouter, mettre à jour ou supprimer des documents. Le nombre maximal d’index que vous pouvez créer varie selon le niveau tarifaire. Dans chaque index, il existe des limites sur des éléments individuels. Pour plus d’informations, consultez Limites du service pour azure AI Search.

La mise à jour d’un index existant doit inclure la définition complète du schéma, y compris les définitions d’origine que vous souhaitez conserver. En général, le meilleur modèle pour les mises à jour consiste à récupérer la définition d’index avec un GET, à le modifier, puis à le mettre à jour avec PUT.

Étant donné qu’un index existant contient du contenu, de nombreuses modifications d’index nécessitent une suppression d’index et regénérer. Les modifications de schéma suivantes sont une exception à cette règle :

  • Ajout de nouveaux champs

  • Ajout ou modification de profils de scoring

  • Ajout ou modification de configurations sémantiques

  • Modification des options CORS

  • Modification des champs existants avec l’une des trois modifications suivantes :

    • Afficher ou masquer les champs (retrievable: true | false)
    • Modifier l’analyseur utilisé au moment de la requête (searchAnalyzer)
    • Ajouter ou modifier le synonymMap utilisé au moment de la requête (synonymMaps)

Pour apporter l’une des modifications de schéma ci-dessus à un index existant, spécifiez le nom de l’index sur l’URI de requête, puis incluez une définition d’index entièrement spécifiée avec les éléments nouveaux ou modifiés.

Lorsqu’un nouveau champ est ajouté, tous les documents existants de l’index ont automatiquement une valeur Null pour ce champ. Aucun espace de stockage supplémentaire n’est consommé jusqu’à ce que l’une des deux choses se produise : une valeur est fournie pour le nouveau champ (à l’aide de fusion), ou de nouveaux documents sont ajoutés.

Mises à jour d’un suggester ont des contraintes similaires : de nouveaux champs peuvent être ajoutés à un suggester en même temps que les champs sont ajoutés, mais les champs existants ne peuvent pas être supprimés ni ajoutés à suggesters sans regénération d’index.

Mises à jour d’un analyseur, d’un tokenizer, d’un filtre de jeton ou d’un filtre char ne sont pas autorisées. Les nouvelles peuvent être créées avec les modifications souhaitées, mais vous devez mettre l’index hors connexion lors de l’ajout des nouvelles définitions d’analyseur. La définition de l’indicateur allowIndexDowntime sur true dans la demande de mise à jour d’index met l’index hors connexion :

PUT https://[search service name].search.windows.net/indexes/[index name]?api-version=[api-version]&allowIndexDowntime=true

Cette opération met votre index hors connexion pendant au moins quelques secondes, ce qui signifie que l’indexation et les requêtes échouent jusqu’à ce que l’index soit de nouveau en ligne et prêt à gérer les requêtes.

Paramètres d’URI

Paramètre Description
nom du service Obligatoire. Définissez cette valeur sur le nom unique défini par l’utilisateur de votre service de recherche.
nom de l’index Obligatoire sur l’URI si vous utilisez PUT. Le nom doit être en minuscules, commencer par une lettre ou un nombre, n’avoir aucune barre oblique ni point, et être inférieur à 128 caractères. Les tirets ne peuvent pas être consécutifs.
api-version Obligatoire. Consultez versions de l’API pour plus de versions.
allowIndexDowntime Optionnel. False par défaut. Définissez la valeur true pour certaines mises à jour, telles que l’ajout ou la modification d’un analyseur, d’un tokenizer, d’un filtre de jeton, d’un filtre de caractères ou d’une propriété de similarité. L’index est mis hors connexion pendant la mise à jour, généralement pas plus de plusieurs secondes.

En-têtes de requête

Le tableau suivant décrit les en-têtes de requête obligatoires et facultatifs.

Champs Description
Type de contenu Obligatoire. Définissez cette valeur sur application/json
api-key Facultatif si vous utilisez rôles Azure et qu’un jeton du porteur est fourni sur la demande, sinon une clé est requise. Une clé API est une chaîne unique générée par le système qui authentifie la requête auprès de votre service de recherche. Les demandes de création doivent inclure un en-tête api-key défini sur votre clé d’administration (par opposition à une clé de requête). Pour plus d’informations, consultez Se connecter à Azure AI Search à l’aide de l’authentification par clé.

Corps de la demande

Le corps de la requête contient une définition de schéma, qui inclut la liste des champs de données dans les documents qui sont alimentés dans cet index.

Le code JSON suivant est une représentation générale d’un schéma qui prend en charge la recherche vectorielle. Un schéma nécessite un champ de clé et ce champ de clé peut être accessible à la recherche, filtrable, triable et facetable.

Un champ de recherche vectorielle est de type Collection(Edm.Single). Étant donné que les champs vectoriels ne sont pas textuels, un champ vectoriel ne peut pas être utilisé comme clé et n’accepte pas les analyseurs, les normaliseurs, les suggesteurs ou les synonymes. Elle doit avoir une propriété « dimensions » et une propriété « vectorSearchConfiguration ».

Un schéma qui prend en charge la recherche vectorielle peut également prendre en charge la recherche par mot clé. D’autres champs non-vecteurs de l’index peuvent utiliser tous les analyseurs, synonymes et profils de scoring que vous incluez dans votre index.

{  
  "name": (optional on PUT; required on POST) "Name of the index",
  "description": (optional) "Description of the index",  
  "fields": [  
    {  
      "name": "name_of_field",  
      "type": "Edm.String | Edm.Int32 | Edm.Int64 | Edm.Double | Edm.Boolean | Edm.DateTimeOffset | Edm.GeographyPoint | Edm.ComplexType | Collection(Edm.String) | Collection(Edm.Int32) | Collection(Edm.Int64) | Collection(Edm.Single) | Collection(Edm.Double) | Collection(Edm.Boolean) | Collection(Edm.DateTimeOffset) | Collection(Edm.GeographyPoint) | Collection(Edm.ComplexType)",
      "key": true | false (default, only Edm.String fields can be keys, enable on one field only),  
      "searchable": true (default where applicable) | false (only Edm.String and Collection(Edm.String) fields can be searchable),  
      "filterable": true (default) | false,  
      "sortable": true (default where applicable) | false (Collection(Edm.String) fields cannot be sortable),  
      "facetable": true (default where applicable) | false (Edm.GeographyPoint fields cannot be facetable),  
      "retrievable": true (default) | false,  
      "analyzer": "name_of_analyzer_for_search_and_indexing", (only if 'searchAnalyzer' and 'indexAnalyzer' are not set)
      "searchAnalyzer": "name_of_search_analyzer", (only if 'indexAnalyzer' is set and 'analyzer' is not set)
      "indexAnalyzer": "name_of_indexing_analyzer", (only if 'searchAnalyzer' is set and 'analyzer' is not set)
      "normalizer": "name_of_normalizer", (optional, applies only to filterable, facetable, or sortable Edm.String and Collection(Edm.String) fields.)
      "synonymMaps": [ "name_of_synonym_map" ], (optional, only one synonym map per field is currently supported),
      "fields" : [ ... ], (optional, a list of sub-fields if this is a field of type Edm.ComplexType or Collection(Edm.ComplexType). Must be null or empty for simple fields.)
      "dimensions": 1234, (required for vector field definitions. Prohibited for non-vector fields. Integer specifying the dimensionality of the embeddings generated by a machine learning model)
      "vectorSearchConfiguration": "name_of_algorithm_config" (required for vector field definitions. Prohibited for non-vector fields. This should reference an algorithm configuration.)
    }
  ],
  "similarity": (optional) { },
  "suggesters": (optional) [ ... ],  
  "scoringProfiles": (optional) [ ... ],  
  "semantic": (optional) { },
  "vectorSearch": (optional) {
    "algorithmConfigurations": [
        {
            "name": "name_of_algorithm_config",
            "kind": "hnsw" (algorithm type. Only "hnsw" is supported currently.),
            "hnswParameters": {
                "m": 4,
                "efConstruction": 400,
                "efSearch": 500,
                "metric": "cosine"
            }
        }
    ]},
  "normalizers":(optional) [ ... ],
  "analyzers":(optional) [ ... ],
  "charFilters":(optional) [ ... ],
  "tokenizers":(optional) [ ... ],
  "tokenFilters":(optional) [ ... ],
  "defaultScoringProfile": (optional) "Name of a custom scoring profile to use as the default",  
  "corsOptions": (optional) { },
  "encryptionKey":(optional) { }  
}  

La requête contient les propriétés suivantes :

Propriété Description
nom Obligatoire. Nom de l’index. Un nom d’index ne doit contenir que des lettres minuscules, des chiffres ou des tirets, ne peut pas commencer ou se terminer par des tirets et est limité à 128 caractères.
description Description facultative.
champs Collection de champs pour cet index, où chaque champ a un nom, un type de données pris en charge pris en charge qui est conforme au modèle de données d’entité (EDM) et aux attributs qui définissent des actions autorisées sur ce champ. La collection de champs doit avoir un champ de type Edm.String avec « key » défini sur « true ». Ce champ représente l’identificateur unique, parfois appelé ID de document, pour chaque document stocké avec l’index. La collection de champs accepte désormais les champs vectoriels.
similarité Optionnel. Pour les services créés avant 15 juillet 2020, définissez cette propriété pour choisir l’algorithme de classement BM25.
suggesteurs Spécifie une construction qui stocke les préfixes pour la correspondance sur des requêtes partielles telles que la saisie semi-automatique et les suggestions.
scoringProfiles Optionnel. Utilisé pour le réglage de la pertinence pour les requêtes de texte intégral.
sémantique Optionnel. Définit les paramètres d’un index de recherche qui influencent les fonctionnalités de recherche sémantique. Une configuration sémantique est requise pour les requêtes sémantiques. Pour plus d’informations, consultez Créer une requête sémantique.
vectorSearch Optionnel. Configure différents paramètres de recherche vectorielle. Seuls les algorithmes de recherche vectorielle peuvent être configurés.
normaliseurs Optionnel. Normalise l’ordre lexicographique des chaînes, produisant un tri et un filtrage respectant la casse.
analyseurs, charFilters, tokenizers, tokenFilters Optionnel. Spécifiez ces sections de l’index si vous définissez analyseurs personnalisés. Par défaut, ces sections sont null.
defaultScoringProfile Nom d’un profil de scoring personnalisé qui remplace les comportements de scoring par défaut.
corsOptions Optionnel. Utilisé pour les requêtes d’origine croisée à votre index.
encryptionKey Optionnel. Utilisé pour le chiffrement supplémentaire de l’index, via clés de chiffrement gérées par le client (CMK) dans Azure Key Vault. Disponible pour les services de recherche facturables créés le ou après 2019-01-01.

Réponse

Pour une demande de création réussie, vous devez voir le code d’état « 201 Créé ». Par défaut, le corps de la réponse contient le json de la définition d’index créée. Toutefois, si l’en-tête Prefer request est défini sur return=minimal, le corps de la réponse est vide et le code d’état de réussite est « 204 No Content » au lieu de « 201 Created ». Cela est vrai, que PUT ou POST soit utilisé pour créer l’index.

Pour une demande de mise à jour réussie, vous devez voir « 204 Aucun contenu ». Par défaut, le corps de la réponse est vide. Toutefois, si l’en-tête de requête Prefer est défini sur return=representation, le corps de la réponse contient le json de la définition d’index mise à jour. Dans ce cas, le code d’état de réussite est « 200 OK ».

Exemples

exemple : vectoriel

La recherche vectorielle est implémentée au niveau du champ. Cette définition met le focus sur les champs vectoriels. Les champs vectoriels doivent être de type Collection(Edm.Single) utilisés pour stocker des valeurs à virgule flottante à précision unique. Les champs vectoriels ont une propriété « dimensions » qui contient le nombre de dimensions de sortie prises en charge par le modèle Machine Learning utilisé pour générer des incorporations. Par exemple, si vous utilisez text-embedding-ada-002, le nombre maximal de dimensions de sortie est de 1536 par ce document. Le paramètre « algorithmConfiguration » est défini sur le nom de la configuration « vectorSearch » dans votre index. Vous pouvez définir plusieurs dans l’index, puis en spécifier un par champ.

De nombreux attributs s’appliquent uniquement aux champs non-vecteurs. Les attributs tels que « filtrable », « triable », « facetable », « analyzer », « normalizer » et « synonymMaps » sont ignorés pour les champs vectoriels. De même, si vous définissez des propriétés vectorielles uniquement telles que « dimensions » ou « vectorSearchConfiguration » sur le champ contenant du contenu alphanumérique, ces attributs sont ignorés.

{
    "name": "{{index-name}}",
    "fields": [
        {
            "name": "id",
            "type": "Edm.String",
            "key": true,
            "searchable": true,
            "retrievable": true,
            "filterable": true
        },
        {
            "name": "titleVector",
            "type": "Collection(Edm.Single)",
            "key": false,
            "searchable": true,
            "retrievable": true,
            "filterable": false,  
            "sortable": false,  
            "facetable": false,
            "analyzer": "",
            "searchAnalyzer": "",
            "indexAnalyzer": "",
            "normalizer": "",
            "synonymMaps": "", 
            "dimensions": 1536,
            "vectorSearchConfiguration": "my-vector-config"
        },
        {
            "name": "contentVector",
            "type": "Collection(Edm.Single)",
            "key": false,
            "searchable": true,
            "retrievable": true,
            "filterable": false,  
            "sortable": false,  
            "facetable": false,
            "analyzer": "",
            "searchAnalyzer": "",
            "indexAnalyzer": "",
            "normalizer": "",
            "synonymMaps": "", 
            "dimensions": 1536,
            "vectorSearchConfiguration": "my-vector-config"
        }
    ],
    "vectorSearch": {
        "algorithmConfigurations": [
            {
                "name": "my-vector-config",
                "kind": "hnsw",
                "hnswParameters": {
                    "m": 4,
                    "efConstruction": 400,
                    "efSearch": 500,
                    "metric": "cosine"
                }
            }
        ]
    }
}

Exemple : collections de champs avec des champs vectoriels et non vectoriels

La recherche vectorielle est implémentée au niveau du champ. Pour prendre en charge les scénarios de requête hybride, créez des paires de champs pour les requêtes vectorielles et non vectorielles. Les champs « title », « titleVector », « content », « contentVector » suivent cette convention. Si vous souhaitez également utiliser la recherche sémantique, vous devez avoir des champs de texte non vecteurs pour ces comportements.

{
    "name": "{{index-name}}",
    "fields": [
        {
            "name": "id",
            "type": "Edm.String",
            "key": true,
            "filterable": true
        },
        {
            "name": "title",
            "type": "Edm.String",
            "searchable": true,
            "retrievable": true
        },
        {
            "name": "content",
            "type": "Edm.String",
            "searchable": true,
            "retrievable": true
        },
        {
            "name": "category",
            "type": "Edm.String",
            "filterable": true,
            "searchable": true,
            "retrievable": true
        },
        {
            "name": "titleVector",
            "type": "Collection(Edm.Single)",
            "searchable": true,
            "retrievable": true,
            "dimensions": 1536,
            "vectorSearchConfiguration": "my-vector-config"
        },
        {
            "name": "contentVector",
            "type": "Collection(Edm.Single)",
            "searchable": true,
            "retrievable": true,
            "dimensions": 1536,
            "vectorSearchConfiguration": "my-vector-config"
        }
    ],
    "corsOptions": {
        "allowedOrigins": [
            "*"
        ],
        "maxAgeInSeconds": 60
    },
    "vectorSearch": {
        "algorithmConfigurations": [
            {
                "name": "my-vector-config",
                "kind": "hnsw",
                "hnswParameters": {
                    "m": 4,
                    "efConstruction": 400,
                    "efSearch": 500,
                    "metric": "cosine"
                }
            }
        ]
    },
    "semantic": {
        "configurations": [
            {
                "name": "my-semantic-config",
                "prioritizedFields": {
                    "titleField": {
                        "fieldName": "title"
                    },
                    "prioritizedContentFields": [
                        {
                            "fieldName": "content"
                        }
                    ],
                    "prioritizedKeywordsFields": [
                        {
                            "fieldName": "category"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

Exemple : schéma d’index avec des champs simples et complexes

Le premier exemple montre un schéma d’index complet avec des champs simples et complexes. Au moins un champ de chaîne doit avoir la valeur true .

{
  "name": "hotels",  
  "fields": [
    { "name": "HotelId", "type": "Edm.String", "key": true, "filterable": true },
    { "name": "HotelName", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": true, "facetable": false },
    { "name": "Description", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "en.microsoft" },
    { "name": "Description_fr", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "fr.microsoft" },
    { "name": "Category", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Tags", "type": "Collection(Edm.String)", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true, "analyzer": "tagsAnalyzer", "normalizer": "tagsNormalizer" },
    { "name": "ParkingIncluded", "type": "Edm.Boolean", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "LastRenovationDate", "type": "Edm.DateTimeOffset", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Rating", "type": "Edm.Double", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Address", "type": "Edm.ComplexType", 
      "fields": [
          { "name": "StreetAddress", "type": "Edm.String", "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "searchable": true },
          { "name": "City", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true, "normalizer": "lowercase" },
          { "name": "StateProvince", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
          { "name": "PostalCode", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
          { "name": "Country", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true }
        ]
    },
    { "name": "Location", "type": "Edm.GeographyPoint", "filterable": true, "sortable": true },
    { "name": "Rooms", "type": "Collection(Edm.ComplexType)", 
      "fields": [
          { "name": "Description", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "en.lucene" },
          { "name": "Description_fr", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "fr.lucene" },
          { "name": "Type", "type": "Edm.String", "searchable": true },
          { "name": "BaseRate", "type": "Edm.Double", "filterable": true, "facetable": true },
          { "name": "BedOptions", "type": "Edm.String", "searchable": true },
          { "name": "SleepsCount", "type": "Edm.Int32", "filterable": true, "facetable": true },
          { "name": "SmokingAllowed", "type": "Edm.Boolean", "filterable": true, "facetable": true },
          { "name": "Tags", "type": "Collection(Edm.String)", "searchable": true, "filterable": true, "facetable": true, "analyzer": "tagsAnalyzer", "normalizer": "tagsNormalizer" }
        ]
    }
  ],
  "suggesters": [ ],
  "analyzers": [ ],
  "normalizers": [ ],
  "encryptionKey": [ ]
}  

exemple : suggesteurs

Un suggesteur définition doit spécifier des champs de chaîne « pouvant faire l’objet d’une recherche » et « récupérables » (dans les API REST, tous les champs simples sont "retrievable": true par défaut). Une fois qu’un suggesteur est défini, vous pouvez le référencer par nom sur les demandes de requête qui utilisent l’API suggestions ou API de saisie semi-automatique, selon que vous souhaitez retourner une correspondance ou le reste d’un terme de requête.

{
  "name": "hotels",  
  "fields": [
    { "name": "HotelId", "type": "Edm.String", "key": true, "filterable": true },
    { "name": "HotelName", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": true, "facetable": false },
    { "name": "Description", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "en.microsoft" },
    { "name": "Description_fr", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "fr.microsoft" },
    { "name": "Category", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Tags", "type": "Collection(Edm.String)", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true, "analyzer": "tagsAnalyzer", "normalizer": "tagsNormalizer" },
    { "name": "Rating", "type": "Edm.Double", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },

  ],
  "suggesters": [
    {  
      "name": "sg",  
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",  
      "sourceFields": ["HotelName", "Category", "Tags"]  
    } 
  ]
} 

exemple : analyseurs et normaliseurs

Analyseurs et normaliseurs sont référencés sur les définitions de champ et peuvent être prédéfinis ou personnalisés. Si vous utilisez des analyseurs personnalisés ou des normaliseurs, spécifiez-les dans l’index dans les sections « analyseurs » et « normaliseurs ».

L’exemple suivant illustre les analyseurs personnalisés et les normaliseurs pour « Balises ». Il illustre également un normaliseur prédéfini (standard) et un analyseur (en.microsoft) pour « HotelName » et « Description », respectivement.

{
  "name": "hotels",  
  "fields": [
    { "name": "HotelId", "type": "Edm.String", "key": true, "filterable": true },
    { "name": "HotelName", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": true, "facetable": false, "normalizer": standard  },
    { "name": "Description", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "en.microsoft"},
    { "name": "Description_fr", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "fr.microsoft" },
    { "name": "Category", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Tags", "type": "Collection(Edm.String)", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true, "analyzer": "tagsAnalyzer", "normalizer": "tagsNormalizer" },
    { "name": "Rating", "type": "Edm.Double", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },

  ],
  "analyzers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "tagsAnalyzer",
      "charFilters": [ "html_strip" ],
      "tokenizer": "standard_v2"
    }
  ],
  "normalizers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer",
      "name": "tagsNormalizer",
      "tokenFilters": [ "asciifolding", "lowercase" ]
    }
  ]
}  

exemple : Similarité pour la pertinence de la recherche

Cette propriété définit l’algorithme de classement utilisé pour créer un score de pertinence dans les résultats de recherche d’une requête de recherche en texte intégral. Dans les services créés après 15 juillet 2020, cette propriété est ignorée, car l’algorithme de similarité est toujours BM25. Pour les services existants créés avant 15 juillet 2020, vous pouvez opter pour BM25 en définissant cette construction comme suit :

 "similarity": {
     "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity"
 }

exemple : options CORS

JavaScript côté client ne peut pas appeler d’API par défaut, car le navigateur empêche toutes les demandes d’origine croisée. Pour autoriser les requêtes inter-origines à votre index, activez CORS (partage de ressources inter-origines (Wikipédia)) en définissant l’attribut corsOptions. Pour des raisons de sécurité, seules les API de requête prennent en charge CORS.

{
   "name": "hotels",  
   "fields": [ omitted for brevity ],
   "suggesters": [ omitted for brevity ],
   "analyzers": [ omitted for brevity ],
   "corsOptions": (optional) {  
       "allowedOrigins": ["*"] | ["https://docs.microsoft.com:80", "https://azure.microsoft.com:80", ...],  
       "maxAgeInSeconds": (optional) max_age_in_seconds (non-negative integer)  
     }
}

exemple : Clés de chiffrement avec informations d’identification d’accès

Les clés de chiffrement sont des clés gérées par le client utilisées pour un chiffrement supplémentaire. Pour plus d’informations, consultez Encryption à l’aide de clés gérées par le client dans Azure Key Vault.

{
    "name": "hotels",  
    "fields": [ omitted for brevity ],
    "suggesters": [ omitted for brevity ],
    "analyzers": [ omitted for brevity ],
    "encryptionKey": (optional) { 
       "keyVaultKeyName": "Name of the Azure Key Vault key used for encryption",
       "keyVaultKeyVersion": "Version of the Azure Key Vault key",
       "keyVaultUri": "URI of Azure Key Vault, also referred to as DNS name, that provides the key. An example URI might be https://my-keyvault-name.vault.azure.net",
       "accessCredentials": (optional, only if not using managed system identity) {
          "applicationId": "AAD Application ID that was granted access permissions to your specified Azure Key Vault",
          "applicationSecret": "Authentication key of the specified AAD application)"
        }
    }
} 

exemple : Clés de chiffrement avec d’identité managée

Vous pouvez vous authentifier auprès d’Azure Key Vault à l’aide d’une identité managée affectée par le système ou affectée par l’utilisateur (préversion). Dans ce cas, omettez d’accéder aux informations d’identification ou définissez la valeur Null. L’exemple suivant montre une identité managée affectée par l’utilisateur. Pour utiliser une identité managée affectée par le système, omettez d’accéder aux informations d’identification et à l’identité. Tant que l’identité système de votre service de recherche dispose d’autorisations dans Azure Key Vault, la demande de connexion doit réussir.

{
  "name": "hotels",  
  "fields": [ omitted for brevity ],
  "suggesters": [ omitted for brevity ],
  "analyzers": [ omitted for brevity ],
  "encryptionKey": (optional) { 
      "keyVaultKeyName": "Name of the Azure Key Vault key used for encryption",
      "keyVaultKeyVersion": "Version of the Azure Key Vault key",
      "keyVaultUri": "URI of Azure Key Vault, also referred to as DNS name, that provides the key. An example URI might be https://my-keyvault-name.vault.azure.net",
      "accessCredentials": null,
          "identity" : { 
              "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity",
              "userAssignedIdentity" : "/subscriptions/[subscription ID]/resourceGroups/[resource group name]/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/[managed identity name]"
          }
    }
} 

exemple : profils de scoring

Un profil de scoring est une section du schéma qui définit des comportements de scoring personnalisés qui vous permettent d’influencer les documents qui apparaissent plus haut dans les résultats de recherche. Les profils de scoring sont constitués de poids et de fonctions de champ. Pour les utiliser, vous spécifiez un profil par nom sur la chaîne de requête. Pour plus d’informations, consultez Ajouter des profils de scoring à un index de recherche (API REST Recherche Azure AI) pour plus d’informations.

{
   "name": "hotels",  
   "fields": [ omitted for brevity ],
   "suggesters": [ omitted for brevity ],
   "analyzers": [ omitted for brevity ],
   "scoringProfiles": [  
   {  
     "name": "name of scoring profile",  
     "text": (optional, only applies to searchable fields) {  
       "weights": {  
         "searchable_field_name": relative_weight_value (positive #'s),  
         ...  
       }  
     },  
     "functions": (optional) [  
       {  
         "type": "magnitude | freshness | distance | tag",  
         "boost": # (positive number used as multiplier for raw score != 1),  
         "fieldName": "...",  
         "interpolation": "constant | linear (default) | quadratic | logarithmic",  
         "magnitude": {  
           "boostingRangeStart": #,  
           "boostingRangeEnd": #,  
           "constantBoostBeyondRange": true | false (default)  
         },  
         "freshness": {  
           "boostingDuration": "..." (value representing timespan leading to now over which boosting occurs)  
         },  
         "distance": {  
           "referencePointParameter": "...", (parameter to be passed in queries to use as reference location)  
           "boostingDistance": # (the distance in kilometers from the reference location where the boosting range ends)  
         },  
         "tag": {  
           "tagsParameter": "..." (parameter to be passed in queries to specify a list of tags to compare against target fields)  
         }  
       }  
     ],  
     "functionAggregation": (optional, applies only when functions are specified)   
       "sum (default) | average | minimum | maximum | firstMatching"  
       }  
 ]
}

exemple : configurations sémantiques

Une configuration sémantique fait partie d’une définition d’index utilisée pour configurer les champs utilisés par la recherche sémantique pour le classement, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses. Pour utiliser la recherche sémantique, vous devez spécifier le nom d’une configuration sémantique au moment de la requête. Pour plus d’informations, consultez Créer une requête sémantique.

{
   "name": "hotels",  
   "fields": [ omitted for brevity ],
   "suggesters": [ omitted for brevity ],
   "analyzers": [ omitted for brevity ],
   "semantic": {
     "configurations": [
       {
         "name": "my-semantic-config",
         "prioritizedFields": {
           "titleField": {
                 "fieldName": "hotelName"
               },
           "prioritizedContentFields": [
             {
               "fieldName": "description"
             },
             {
               "fieldName": "description_fr"
             }
           ],
           "prioritizedKeywordsFields": [
             {
               "fieldName": "tags"
             },
             {
               "fieldName": "category"
             }
           ]
         }
       }
     ]
   }
}

Définitions

Lien Description
corsOptions Répertorie les domaines ou origines accordés à votre index.
defaultScoringProfile Nom d’un profil de scoring personnalisé qui remplace les comportements de scoring par défaut.
encryptionKey Configure une connexion à Azure Key Vault pour le chiffrement géré par le client.
champs Définit les définitions et les attributs d’un champ dans un index de recherche.
normaliseurs Configure un normaliseur personnalisé. Normalise l’ordre lexicographique des chaînes, produisant un tri, une facette et une sortie de filtrage qui ne respectent pas la casse.
sémantique Configure les champs utilisés par la recherche sémantique pour le classement, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses.
scoringProfiles Utilisé pour le réglage de la pertinence pour les requêtes de texte intégral.
similarité
suggesteurs Configure le stockage de préfixes internes pour la correspondance sur des requêtes partielles, telles que la saisie semi-automatique et les suggestions.
vectorSearch Configure l’algorithme utilisé pour les champs vectoriels.

corsOptions

JavaScript côté client ne peut pas appeler d’API par défaut, car le navigateur empêche toutes les demandes d’origine croisée. Pour autoriser les requêtes cross-origin à votre index, activez CORS (partage de ressources cross-origin) en définissant l’attribut « corsOptions ». Pour des raisons de sécurité, seules les API de requête prennent en charge CORS.

Attribut Description
allowedOrigins Obligatoire. Liste délimitée par des virgules d’origines qui ont accès à votre index, où chaque origine est généralement du formulaire protocol://<nom de domaine complet>:<port> (bien que le port <> soit souvent omis). Cela signifie que tout code JavaScript servi à partir de ces origines est autorisé à interroger votre index (en supposant qu’il fournit une clé API valide). Si vous souhaitez autoriser l’accès à toutes les origines, spécifiez * en tant qu’élément unique dans le tableau « allowedOrigins ». Cela n’est pas recommandé pour la production, mais peut être utile pour le développement ou le débogage.
maxAgeInSeconds Optionnel. Les navigateurs utilisent cette valeur pour déterminer la durée (en secondes) pour mettre en cache les réponses préliminaires CORS. Il doit s’agir d’un entier non négatif. Les performances s’améliorent si cette valeur est plus grande, mais ces gains sont compensés par le temps nécessaire pour que les modifications de stratégie CORS prennent effet. S’il n’est pas défini, une durée par défaut de 5 minutes est utilisée.

defaultScoringProfile

Optionnel. Chaîne qui est le nom d’un profil de scoring personnalisé défini dans l’index. Un profil par défaut est appelé chaque fois qu’un profil personnalisé n’est pas spécifié explicitement sur la chaîne de requête. Pour plus d’informations, consultez Ajouter des profils de scoring à un index de recherche.

encryptionKey

Configure une connexion à Azure Key Vault pour des clés de chiffrement gérées par le client (CMK) supplémentaires. Disponible pour les services de recherche facturables créés le 1er janvier 2019.

Une connexion au coffre de clés doit être authentifiée. Vous pouvez utiliser « accessCredentials » ou une identité managée à cet effet.

Les identités managées peuvent être affectées par le système ou par l’utilisateur (préversion). Si le service de recherche a une identité managée affectée par le système et une attribution de rôle qui accorde l’accès en lecture au coffre de clés, vous pouvez omettre à la fois « identité » et « accessCredentials », et la demande s’authentifie à l’aide de l’identité managée. Si le service de recherche a une identité affectée par l’utilisateur et une attribution de rôle, définissez la propriété « identity » sur l’ID de ressource de cette identité.

Attribut Description
keyVaultKeyName Obligatoire. Nom de la clé Azure Key Vault utilisée pour le chiffrement.
keyVaultKeyVersion Obligatoire. Version de la clé Azure Key Vault.
keyVaultUri Obligatoire. URI d’Azure Key Vault (également appelé nom DNS) qui fournit la clé. Un exemple d’URI peut être https://my-keyvault-name.vault.azure.net
accessCredentials Optionnel. Omettez cette propriété si vous utilisez une identité managée. Dans le cas contraire, les propriétés de « accessCredentials » sont les suivantes :
« applicationId » (ID d’application Azure Active Directory disposant d’autorisations d’accès à votre coffre de clés Azure spécifié).
« applicationSecret » (clé d’authentification de l’application Azure AD spécifiée).
identité Facultatif, sauf si vous utilisez une identité managée affectée par l’utilisateur pour la connexion de service de recherche à Azure Key Vault. Le format est "/subscriptions/[subscription ID]/resourceGroups/[resource group name]/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/[managed identity name]".

champs

Contient des informations sur les attributs d’une définition de champ.

Attribut Description
nom Obligatoire. Définit le nom du champ, qui doit être unique dans la collection de champs du champ index ou parent.
type Obligatoire. Définit le type de données du champ. Les champs peuvent être simples ou complexes. Les champs simples sont de types primitifs, comme Edm.String pour le texte ou les Edm.Int32 pour les entiers. champs complexes peuvent avoir des sous-champs qui sont eux-mêmes simples ou complexes. Cela vous permet de modéliser des objets et des tableaux d’objets, ce qui vous permet de charger la plupart des structures d’objets JSON dans votre index. Collection(Edm.Single) s’adapte aux valeurs à virgule flottante simple précision. Elle est utilisée uniquement pour les champs vectoriels, et elle est requise. Consultez types de données pris en charge pour obtenir la liste complète des types pris en charge.
clé Obligatoire. Définissez cet attribut sur true pour désigner que les valeurs d’un champ identifient de manière unique les documents dans l’index. La longueur maximale des valeurs dans un champ clé est de 1 024 caractères. Un champ de niveau supérieur exactement dans chaque index doit être choisi comme champ clé et doit être de type Edm.String. La valeur par défaut est false pour les champs simples et les null pour les champs complexes.

champs clés peuvent être utilisés pour rechercher des documents directement et mettre à jour ou supprimer des documents spécifiques. Les valeurs des champs clés sont gérées de manière sensible à la casse lors de la recherche ou de l’indexation de documents. Pour plus d’informations, consultez de recherche et Ajouter, mettre à jour ou supprimer des documents.
Récupérables Indique si le champ peut être retourné dans un résultat de recherche. Définissez cet attribut sur false si vous souhaitez utiliser un champ (par exemple, marge) comme filtre, tri ou mécanisme de scoring, mais ne souhaitez pas que le champ soit visible pour l’utilisateur final. Cet attribut doit être true pour les champs clés, et il doit être null pour les champs complexes. Cet attribut peut être modifié sur les champs existants. La définition de la valeur récupérable sur true n’entraîne aucune augmentation des besoins en stockage d’index. La valeur par défaut est true pour les champs simples et les null pour les champs complexes.
interrogeable Indique si le champ peut faire l’objet d’une recherche en texte intégral et peut être référencé dans les requêtes de recherche. Cela signifie qu’elle subit analyse lexicale telles que la rupture de mots lors de l’indexation. Si vous définissez un champ pouvant faire l’objet d’une recherche sur une valeur telle que « Sunny day », en interne, il est normalisé dans les jetons individuels « sunny » et « day ». Cela permet de rechercher en texte intégral ces termes. Les champs de type Edm.String ou Collection(Edm.String) peuvent faire l’objet d’une recherche par défaut. Cet attribut doit être false pour les champs simples d’autres types de données non chaînes, et il doit être null pour les champs complexes.

Un champ pouvant faire l’objet d’une recherche consomme un espace supplémentaire dans votre index, car Azure AI Search traite le contenu de ces champs et les organise dans des structures de données auxiliaires pour une recherche performante. Si vous souhaitez économiser de l’espace dans votre index et que vous n’avez pas besoin d’un champ à inclure dans les recherches, définissez une recherche sur false. Pour plus d’informations, consultez Fonctionnement de la recherche en texte intégral dans azure AI Search.
Filtrables Indique si le champ doit être référencé dans $filter requêtes. Le filtrage diffère de celui pouvant faire l’objet d’une recherche dans la façon dont les chaînes sont gérées. Les champs de type Edm.String ou Collection(Edm.String) qui sont filtrables ne subissent pas d’analyse lexicale, de sorte que les comparaisons ne concernent que les correspondances exactes. Par exemple, si vous définissez un tel champ f sur « Sunny day », $filter=f eq 'sunny' ne trouve aucune correspondance, mais $filter=f eq 'Sunny day' le fera. Cet attribut doit être null pour les champs complexes. La valeur par défaut est true pour les champs simples et les null pour les champs complexes. Pour réduire la taille de l’index, définissez cet attribut sur false sur les champs sur lesquelles vous ne filtrez pas.
Triables Indique si le champ doit être référencé dans $orderby expressions. Par défaut, Azure AI Search trie les résultats par score, mais dans de nombreuses expériences, les utilisateurs souhaitent trier par champs dans les documents. Un champ simple peut être triable uniquement s’il est à valeur unique (il a une valeur unique dans l’étendue du document parent).

Les champs de collection simple ne peuvent pas être triables, car ils sont à valeurs multiples. Les sous-champs simples de collections complexes sont également à valeurs multiples et ne peuvent donc pas être triables. C’est vrai, qu’il s’agisse d’un champ parent immédiat ou d’un champ ancêtre, c’est la collection complexe. Les champs complexes ne peuvent pas être triables et l’attribut triable doit être null pour ces champs. La valeur par défaut de triable est true pour les champs simples à valeur unique, false pour les champs simples à valeurs multiples et null pour les champs complexes.
facetable Indique si le champ doit être référencé dans les requêtes de facettes. Généralement utilisé dans une présentation des résultats de recherche qui inclut le nombre d’accès par catégorie (par exemple, recherchez des caméras numériques et voyez les hits par marque, par millisecondes, par prix, etc.). Cet attribut doit être null pour les champs complexes. Les champs de type Edm.GeographyPoint ou Collection(Edm.GeographyPoint) ne peuvent pas être facetables. La valeur par défaut est true pour tous les autres champs simples. Pour réduire la taille de l’index, définissez cet attribut sur false sur les champs sur utilisant des facettes.
analyseur Définit l’analyseur lexical pour la tokenisation des chaînes pendant l’indexation et les opérations de requête. Les valeurs valides pour cette propriété incluent analyseurs de langage, analyseurs intégréset analyseurs personnalisés. La valeur par défaut est standard.lucene. Cet attribut ne peut être utilisé qu’avec des champs pouvant faire l’objet d’une recherche et ne peut pas être défini avec searchAnalyzer ou indexAnalyzer. Une fois l’analyseur choisi et le champ créé dans l’index, il ne peut pas être modifié pour le champ. Doit être null pour champs complexes.
searchAnalyzer Définissez cette propriété avec indexAnalyzer pour spécifier différents analyseurs lexicals pour l’indexation et les requêtes. Si vous utilisez cette propriété, définissez l’analyseur sur null et vérifiez que indexAnalyzer est défini sur une valeur autorisée. Les valeurs valides pour cette propriété incluent analyseurs intégrés et analyseurs personnalisés. Cet attribut ne peut être utilisé qu’avec des champs pouvant faire l’objet d’une recherche. L’analyseur de recherche peut être mis à jour sur un champ existant, car il est utilisé uniquement au moment de la requête. Doit être null pour champs complexes.
indexAnalyzer Définissez cette propriété avec searchAnalyzer pour spécifier différents analyseurs lexicals pour l’indexation et les requêtes. Si vous utilisez cette propriété, définissez l’analyseur sur null et vérifiez que searchAnalyzer est défini sur une valeur autorisée. Les valeurs valides pour cette propriété incluent analyseurs intégrés et analyseurs personnalisés. Cet attribut ne peut être utilisé qu’avec des champs pouvant faire l’objet d’une recherche. Une fois l’analyseur d’index choisi, il ne peut pas être modifié pour le champ. Doit être null pour champs complexes.
Normalizer Définit le normaliseur pour les opérations de filtrage, de tri et de facette. Il peut s’agir du nom d’un normaliseur prédéfini ou d’un normaliseur personnalisé défini dans l’index. La valeur par défaut est null, ce qui entraîne une correspondance exacte sur le texte détaillé et non analysé. Cet attribut ne peut être utilisé qu’avec des champs Edm.String et Collection(Edm.String) qui ont au moins l’un des champs filtrables, triables ou pouvant être définis sur true. Un normaliseur ne peut être défini que sur le champ lorsqu’il est ajouté à l’index et ne peut pas être modifié ultérieurement. Doit être null pour champs complexes. Les valeurs valides pour un normaliseur prédéfini sont les suivantes :

standard: minuscules le texte suivi d’asciifolding.
lowercase: transforme les caractères en minuscules.
uppercase : transforme les caractères en majuscules.
asciifolding : transforme les caractères qui ne se trouvent pas dans le bloc Unicode latin de base en leur équivalent ASCII, s’il en existe un. Par exemple, en remplaçant « à » par « a ».
elision- Supprime l’élision du début des jetons.
synonymMaps Liste des noms des mappages de synonymes à associer à ce champ. Cet attribut ne peut être utilisé qu’avec des champs pouvant faire l’objet d’une recherche. Actuellement, une seule carte de synonymes par champ est prise en charge. L’affectation d’un mappage de synonymes à un champ garantit que les termes de requête ciblant ce champ sont développés au moment de la requête à l’aide des règles de la carte de synonymes. Cet attribut peut être modifié sur les champs existants. Doit être null ou une collection vide pour les champs complexes.
champs Liste de sous-champs s’il s’agit d’un champ de type Edm.ComplexType ou Collection(Edm.ComplexType). Doit être null ou vide pour les champs simples. Consultez Comment modéliser des types de données complexes dans azure AI Search pour plus d’informations sur la façon et le moment d’utiliser des sous-champs.
taille Entier. Obligatoire pour les champs vectoriels. **Cela doit correspondre à la taille d’incorporation de sortie de votre modèle d’incorporation. Par exemple, pour un modèle Azure OpenAI populaire text-embedding-ada-002, ses dimensions de sortie sont 1536. Il s’agit donc des dimensions à définir pour ce champ vectoriel. L’attribut dimensions a un minimum de 2 et un maximum de 2 048 valeurs à virgule flottante chacun.
vectorSearchConfiguration Obligatoire pour les définitions de champ vectoriel. Spécifie le nom de la configuration de l’algorithme « vectorSearch » utilisée par le champ vectoriel. Une fois le champ créé, vous ne pouvez pas modifier le nom du vectorSearchConfiguration, mais vous pouvez modifier les propriétés de la configuration de l’algorithme dans l’index. Cela permet d’ajuster le type et les paramètres de l’algorithme.

Note

Les champs de type Edm.String qui sont filtrables, triables ou facetables peuvent être d’une longueur maximale de 32 kilo-octets. Cela est dû au fait que les valeurs de ces champs sont traitées comme un terme de recherche unique, et la longueur maximale d’un terme dans Recherche IA Azure est de 32 kilo-octets. Si vous devez stocker plus de texte que cela dans un champ de chaîne unique, vous devez définir explicitement des éléments filtrables, triables et facetables pour false dans votre définition d’index.

La définition d’un champ comme pouvant faire l’objet d’une recherche, d’un filtrage, d’un tri ou d’une facetable a un impact sur la taille de l’index et les performances des requêtes. Ne définissez pas ces attributs sur les champs qui ne sont pas destinés à être référencés dans les expressions de requête.

Si un champ n’est pas défini comme pouvant faire l’objet d’une recherche, d’un filtre, d’un tri ou d’une facetable, le champ ne peut pas être référencé dans une expression de requête. Cela est utile pour les champs qui ne sont pas utilisés dans les requêtes, mais qui sont nécessaires dans les résultats de recherche.

normaliseurs

Définit un normaliseur personnalisé qui a une combinaison définie par l’utilisateur de filtres de caractères et de filtres de jetons. Après avoir défini un normaliseur personnalisé dans l’index, vous pouvez le spécifier par son nom sur une définition de champ .

Attribut Description
nom Obligatoire. Champ de chaîne qui spécifie un normaliseur personnalisé défini par l’utilisateur.
charFilters Utilisé dans un normaliseur personnalisé. Il peut s’agir d’un ou de plusieurs filtres de caractères disponibles pris en charge pour une utilisation dans un normaliseur personnalisé :
mappage
pattern_replace
tokenFilters Utilisé dans un normaliseur personnalisé. Il peut s’agir d’un ou plusieurs inclineurs de jetons disponibles pris en charge pour une utilisation dans un normaliseur personnalisé :
arabic_normalization
asciifolding
cjk_width
elision
german_normalization
hindi_normalization
indic_normalization
persian_normalization
scandinavian_normalization
scandinavian_folding
sorani_normalization
minuscules
majuscules

scoringProfiles

Les profils de scoring s’appliquent à la recherche en texte intégral. Un profil est défini dans un index et spécifie une logique personnalisée qui peut attribuer des scores de recherche plus élevés aux documents correspondants qui répondent aux critères définis dans le profil. Vous pouvez créer plusieurs profils de scoring, puis affecter celui que vous souhaitez à une requête.

Si vous créez un profil personnalisé, vous pouvez le faire par défaut en définissant defaultScoringProfile. Pour plus d’informations, consultez Ajouter des profils de scoring à un index de recherche.

sémantique

Une configuration sémantique fait partie d’une définition d’index utilisée pour configurer les champs utilisés par la recherche sémantique pour le classement, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses. Les configurations sémantiques sont constituées d’un champ de titre, de champs de contenu hiérarchisés et de champs de mot clé hiérarchisés. Au moins un champ doit être spécifié pour chacun des trois sous-propriétés (titleField, hiérarchiséKeywordsFields et hiérarchiséContentFields). Tout champ de type Edm.String ou Collection(Edm.String) peut être utilisé dans le cadre d’une configuration sémantique.

Pour utiliser la recherche sémantique, vous devez spécifier le nom d’une configuration sémantique au moment de la requête. Pour plus d’informations, consultez Créer une requête sémantique.

{
   "name": "hotels",  
   "fields": [ omitted for brevity ],
   "suggesters": [ omitted for brevity ],
   "analyzers": [ omitted for brevity ],
   "semantic": {
     "configurations": [
       {
         "name": "name of the semantic configuration",
         "prioritizedFields": {
           "titleField": {
                 "fieldName": "..."
               },
           "prioritizedContentFields": [
             {
               "fieldName": "..."
             },
             {
               "fieldName": "..."
             }
           ],
           "prioritizedKeywordsFields": [
             {
               "fieldName": "..."
             },
             {
               "fieldName": "..."
             }
           ]
         }
       }
     ]
   }
}
Attribut Description
nom Obligatoire. Nom de la configuration sémantique.
hiérarchiséFields Obligatoire. Décrit les champs de titre, de contenu et de mot clé à utiliser pour le classement sémantique, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses. Au moins l’un des trois sous-propriétés (titleField, hiérarchisésKeywordsFields et hiérarchisésContentFields) doit être défini.
hiérarchiséFields.titleField Définit le champ de titre à utiliser pour le classement sémantique, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses. Si vous n’avez pas de champ de titre dans votre index, laissez cette valeur vide.
prioritizedFields.prioritizedContentFields Définit les champs de contenu à utiliser pour le classement sémantique, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses. Pour obtenir le meilleur résultat, les champs sélectionnés doivent contenir du texte sous forme de langage naturel. L’ordre des champs du tableau représente leur priorité. Les champs dont la priorité est inférieure peuvent être tronqués si le contenu est long.
prioritizedFields.prioritizedKeywordsFields Définit les champs de mot clé à utiliser pour le classement sémantique, les légendes, les mises en surbrillance et les réponses. Pour obtenir le meilleur résultat, les champs sélectionnés doivent contenir une liste de mots clés. L’ordre des champs du tableau représente leur priorité. Les champs dont la priorité est inférieure peuvent être tronqués si le contenu est long.

similitude

Propriété facultative qui s’applique aux services créés avant le 15 juillet 2020. Pour ces services, vous pouvez définir cette propriété pour utiliser l’algorithme de classement BM25 qui a été introduit en juillet 2020. Les valeurs valides incluent "#Microsoft.Azure.Search.ClassicSimilarity" (la valeur par défaut précédente) ou "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity".

Pour tous les services créés après juillet 2020, la définition de cette propriété n’a aucun effet. Tous les services plus récents utilisent BM25 comme seul algorithme de classement pour la recherche en texte intégral. Pour plus d’informations, consultez algorithmes de classement dans azure AI Search.

suggesteurs

Spécifie une construction qui stocke les préfixes pour la correspondance sur des requêtes partielles telles que la saisie semi-automatique et les suggestions.

Attribut Description
nom Obligatoire. Nom de l’suggesteur.
sourceFields Obligatoire. Un ou plusieurs champs de chaîne pour lesquels vous activez la saisie semi-automatique ou les résultats suggérés.
searchMode Obligatoire et toujours défini sur analyzingInfixMatching. Elle spécifie que la correspondance se produit sur n’importe quel terme dans la chaîne de requête.

vectorSearch

L’objet vectorSearch permet la configuration des propriétés de recherche vectorielle. Seules les configurations d’algorithme peuvent être configurées actuellement. Cela permet la configuration du type d’algorithme et des paramètres d’algorithme utilisés pour les champs vectoriels. Vous pouvez avoir plusieurs configurations. Toutes les configurations référencées par un champ vectoriel ne peuvent pas être modifiées ni supprimées. Toutes les configurations qui ne sont pas référencées peuvent être modifiées ou supprimées. Une définition de champ vectoriel (dans la collection de champs) doit spécifier la configuration de l’algorithme de recherche vectorielle (via la propriété vectorSearchConfiguration) utilisée par le champ.

"vectorSearch": {
    "algorithmConfigurations": [
        {
            "name": "my-vector-config",
            "kind": "hnsw",
            "hnswParameters": {
                "m": 4,
                "efConstruction": 400,
                "efSearch": 500,
                "metric": "cosine"
            }
        }
    ]
}
Attribut Description
nom Obligatoire. Nom de la configuration de l’algorithme.
gentil Type d’algorithme à utiliser. Seul « hnsw » est pris en charge, qui est l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World).
hnswParameters Optionnel. Paramètres de l’algorithme « hnsw ». Si cet objet est omis, les valeurs par défaut sont utilisées.

hnswParameters

Cet objet contient les personnalisations pour hnsw paramètres d’algorithme. Toutes les propriétés sont facultatives et les valeurs par défaut sont utilisées si elles sont omises.

Attribut Description
métrique Corde. Métrique de similarité à utiliser pour les comparaisons de vecteurs. Pour hnsw, les valeurs autorisées sont « cosinus », « euclidean » et « dotProduct ». La valeur par défaut est « cosinus ».
m Entier. Nombre de liens bidirectionnels créés pour chaque nouvel élément pendant la construction. La valeur par défaut est 4. La plage autorisée est de 4 à 10. Les valeurs plus volumineuses entraînent des graphiques denses, améliorant les performances des requêtes, mais nécessitent davantage de mémoire et de calcul.
efConstruction Entier. Taille de la liste dynamique pour les voisins les plus proches utilisés lors de l’indexation. La valeur par défaut est 400. La plage autorisée est de 100 à 1 000.Plus grandes valeurs entraînent une meilleure qualité d’index, mais nécessitent davantage de mémoire et de calcul.
efSearch Entier. Taille de la liste dynamique contenant les voisins les plus proches, qui est utilisée pendant le temps de recherche. La valeur par défaut est 500. La plage autorisée est de 100 à 1 000. L’augmentation de ce paramètre peut améliorer les résultats de recherche, mais elle ralentit les performances des requêtes.

Étant donné que efSearch est un paramètre au moment de la requête, cette valeur peut être mise à jour même si un champ existant utilise une configuration d’algorithme.

Voir aussi