Apa yang baru dalam Azure AI Search
Azure Cognitive Search sekarang menjadi Azure AI Search. Pelajari tentang pembaruan terbaru untuk fungsionalitas, dokumen, dan sampel Azure AI Search.
Catatan
Fitur pratinjau diumumkan di sini, tetapi kami juga mempertahankan daftar fitur pratinjau sehingga Anda dapat menemukannya di satu tempat.
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Obrolan RAG dengan Azure AI Search + Python | Templat | Templat aplikasi AI untuk membangun solusi RAG menggunakan Azure AI Search dan Python. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Perimeter keamanan jaringan | Keamanan | Bergabunglah dengan layanan pencarian ke perimeter keamanan jaringan untuk mengontrol akses jaringan ke layanan pencarian Anda. PORTAL AZURE dan REST API Manajemen dalam pratinjau 2024-06-01 dapat digunakan untuk melihat dan menyesuaikan konfigurasi perimeter keamanan jaringan. |
Dukungan tautan privat bersama untuk koneksi layanan Azure AI | Keamanan | Koneksi ke Azure AI untuk pemrosesan keterampilan bawaan sekarang dapat bersifat privat menggunakan tautan privat bersama pada koneksi. |
Opsi penilaian ulang untuk vektor terkompresi | Relevansi | Anda dapat mengatur opsi untuk diskalakan ulang dengan vektor asli alih-alih vektor terkompresi. Berlaku untuk HNSW dan algoritma vektor KNN lengkap, menggunakan kompresi biner dan skalar. Tersedia di Buat atau Perbarui Indeks (pratinjau 2024-11-01), portal Azure, dan dalam paket beta Azure SDK yang menyediakan fitur ini. |
Menyimpan lebih sedikit instans vektor | pencarian vektor | Dalam skenario kompresi vektor, Anda dapat menghilangkan penyimpanan vektor presisi penuh jika Anda tidak membutuhkannya untuk penilaian ulang. Tersedia di Buat atau Perbarui Indeks (pratinjau 2024-11-01), portal Azure, dan dalam paket beta Azure SDK yang menyediakan fitur ini. |
Penulisan ulang kueri dalam reranker semantik | Relevansi | Anda dapat mengatur opsi pada kueri semantik untuk menulis ulang input kueri ke dalam kueri yang direvisi atau diperluas yang menghasilkan hasil yang lebih relevan dari peringkat L2. Tersedia di Dokumen Pencarian (pratinjau 2024-11-01), portal Azure, dan dalam paket beta Azure SDK yang menyediakan fitur ini. |
Model pemeringkat semantik baru | Relevansi | Peringkat semantik berjalan dengan model yang ditingkatkan di semua wilayah yang didukung. Tidak ada perubahan pada API atau pengalaman portal Azure. |
Keterampilan Tata Letak Dokumen | AI Terapan (keterampilan) | Keterampilan baru yang digunakan untuk menganalisis dokumen untuk struktur dan menyediakan potongan sadar struktur (paragraf). Keterampilan ini memanggil Kecerdasan Dokumen dan menggunakan model tata letak Kecerdasan Dokumen. Tersedia di wilayah yang dipilih melalui Paket Keterampilan Buat atau Perbarui (pratinjau 2024-11-01), portal Azure, dan dalam paket beta Azure SDK yang menyediakan fitur ini. |
Penagihan tanpa kunci untuk pemrosesan keterampilan Azure AI | AI Terapan (keterampilan) | Anda sekarang dapat menggunakan identitas dan peran terkelola untuk koneksi tanpa kunci ke layanan Azure AI untuk pemrosesan keterampilan bawaan. Kemampuan ini menghapus batasan untuk memiliki layanan pencarian dan AI di wilayah yang sama. Tersedia di Skillset Buat atau Perbarui (pratinjau 2024-11-01), portal Azure, dan dalam paket beta Azure SDK yang menyediakan fitur ini. |
Mode penguraian markdown | Sumber data pengindeks | Dengan mode penguraian ini, pengindeks dapat menghasilkan dokumen pencarian satu-ke-satu atau satu-ke-banyak dari file Markdown di Azure Storage dan OneLake. Tersedia di Buat atau Perbarui Pengindeks (pratinjau 2024-11-01), portal Azure, dan dalam paket beta Azure SDK yang menyediakan fitur ini. |
Pratinjau 11-11-2024 | API | Pratinjau rilis REST API untuk penulisan ulang kueri, keterampilan Tata Letak Dokumen, penagihan tanpa kunci untuk pemrosesan keterampilan, mode penguraian Markdown, dan opsi penilaian ulang untuk vektor terkompresi. |
Dukungan portal untuk data terstruktur | Fitur | Wizard Impor dan vektorisasi data sekarang mendukung Azure SQL, Azure Cosmos DB, dan Azure Table Storage. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Menurunkan persyaratan dimensi untuk model penyematan teks terlatih MRL di Azure OpenAI | Fitur | Text-embedding-3-small dan Text-embedding-3-large dilatih menggunakan Matryoshka Representation Learning (MRL). Ini memungkinkan Anda untuk memotong vektor penyematan menjadi lebih sedikit dimensi, dan menyesuaikan keseimbangan antara penggunaan ukuran indeks vektor dan kualitas pengambilan. Yang baru truncationDimension dalam pratinjau 2024-09-01 memungkinkan akses ke kompresi MRL dalam model penyematan teks. Ini hanya dapat dikonfigurasi untuk bidang vektor baru. |
Buka kemasan @search.score untuk melihat subskore dalam hasil pencarian hibrid |
Fitur | Anda dapat menyelidiki hasil peringkat Reciprocal Rank Fusion (RRF) dengan melihat subskore kueri individual dari hasil gabungan dan skor akhir. Properti baru debug membuka kemasan skor pencarian. QueryResultDocumentSubscores , QueryResultDocumentRerankerInput , dan QueryResultDocumentSemanticField berikan detail tambahan. Definisi ini tersedia dalam pratinjau 2024-09-01. |
Filter target dalam pencarian hibrid hanya untuk kueri vektor | Fitur | Filter pada kueri hibrid melibatkan semua subkueri pada permintaan, terlepas dari jenisnya. Anda dapat mengambil alih filter global untuk mencakup filter ke subkueri tertentu. Parameter baru filterOverride tersedia pada kueri hibrid menggunakan pratinjau 2024-09-01. |
Keterampilan Pemisahan Teks (potongan token) | AI Terapan (keterampilan) | Keterampilan ini memiliki parameter baru yang meningkatkan potongan data untuk menyematkan model. Parameter baru unit memungkinkan Anda menentukan potongan token. Anda sekarang dapat memotong dengan panjang token, mengatur panjang ke nilai yang masuk akal untuk model penyematan Anda. Anda juga dapat menentukan tokenizer dan token apa pun yang seharusnya tidak dibagi selama pemotongan data. Definisi subskore parameter dan kueri baru unit ditemukan dalam pratinjau 2024-09-01. |
Pratinjau 09-09-2024 | API | Pratinjau rilis REST API untuk dimensi terpotong dalam model penyematan teks-3, pemfilteran vektor yang ditargetkan untuk kueri hibrid, detail subskore RRF untuk penelusuran kesalahan, dan potongan token untuk keterampilan Pemisahan Teks. |
Dukungan portal untuk enkripsi kunci yang dikelola pelanggan (CMK) | Fitur | Saat membuat objek baru di portal Azure, Anda sekarang dapat menentukan enkripsi CMK dan memilih Azure Key Vault untuk menyediakan kunci. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Penyempurnaan Sesi Debug | fitur | Ada dua perbaikan penting. Pertama, Anda sekarang dapat men-debug beban kerja vektorisasi dan potongan data terintegrasi. Kedua, Sesi Debug dirancang ulang untuk presentasi keterampilan dan pemetaan yang lebih efisien. Anda dapat memilih objek dalam alur, dan melihat atau mengedit detailnya di panel samping. Tata letak bertab sebelumnya sepenuhnya diganti dengan informasi yang lebih sensitif konteks di halaman. |
2024-07-01 | API | Rilis API REST yang stabil untuk jenis data vektor yang tersedia secara umum, kompresi vektor, dan vektorisasi terintegrasi selama pengindeksan dan kueri. |
Vektorisasi terintegrasi | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Pemotongan dan penyematan data berbasis keterampilan selama pengindeksan. |
Vektorizer | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Konversi teks ke vektor selama eksekusi kueri. Vektorizer Azure OpenAI dan vektorizer API Web kustom umumnya tersedia. |
Keterampilan AzureOpenAIEmbedding | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Jenis keterampilan yang memanggil model penyematan Azure OpenAI untuk menghasilkan penyematan selama pengindeksan. |
Proyeksi indeks | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Komponen definisi set keterampilan yang menentukan bentuk indeks sekunder, mendukung pola indeks satu-ke-banyak, di mana konten dari alur pengayaan dapat menargetkan beberapa indeks. |
Kuantisasi Biner dan Skalar | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Kompres ukuran indeks vektor dalam memori dan pada disk menggunakan kuantisasi bawaan. |
Tipe data sempit | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Tetapkan jenis data yang lebih kecil pada bidang vektor, dengan asumsi data masuk adalah jenis data tersebut. |
Mengimpor dan mem-vektorisasi wizard data | Portal Azure | Mengumumkan ketersediaan umum. Wizard yang membuat alur pengindeksan penuh yang menyertakan pemotongan dan vektorisasi data. Wizard membuat semua objek dan konfigurasi yang diperlukan. Rilis ini menambahkan dukungan wizard untuk Azure Data Lake di Azure Storage. |
properti tersimpan | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Boolean yang mengurangi penyimpanan indeks vektor dengan tidak menyimpan vektor yang dapat diambil. |
properti vectorQueries.Weight | Fitur | Mengumumkan ketersediaan umum. Tentukan bobot relatif setiap kueri vektor dalam operasi pencarian. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Mengobrol dengan data Anda | Accelerator | Akselerator solusi untuk pola RAG yang berjalan di Azure, menggunakan Azure AI Search untuk pengambilan dan model bahasa besar Azure OpenAI untuk membuat pengalaman pencarian percakapan. Kode dengan data sampel tersedia untuk skenario kasus penggunaan seperti penasihat keuangan dan tinjauan dan ringkasan kontrak. |
Penambangan Pengetahuan Percakapan | Accelerator | Akselerator solusi yang dibangun di atas layanan Azure AI Search, Azure Speech, dan Azure OpenAI yang memungkinkan pelanggan mengekstrak wawasan yang dapat ditindak lanjuti dari percakapan pusat pasca-kontak. |
Buat salinan Anda sendiri | Accelerator | Buat solusi salinan kustom Anda sendiri yang memberdayakan Client Advisor untuk memanfaatkan kekuatan AI generatif di seluruh data terstruktur dan tidak terstruktur. Bantu pelanggan kami untuk mengoptimalkan tugas harian dan menumbuhkan interaksi yang lebih baik dengan lebih banyak klien. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Pencarian gambar di portal Azure | Fitur | Penjelajah pencarian sekarang mendukung pencarian gambar. Dalam indeks vektor yang memiliki konten gambar vektorisasi, Anda bisa meletakkan gambar ke Search Explorer untuk mengkueri kecocokan. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Kapasitas yang lebih tinggi dan lebih banyak kuota vektor di setiap tingkatan (tingkat penagihan yang sama) | Infrastruktur | Untuk sebagian besar wilayah, ukuran partisi sekarang bahkan lebih besar untuk Standard 2 (S2), Standard 3 (S3), dan Standard 3 High Density (S3 HD) untuk layanan yang dibuat setelah 3 April 2024. Untuk mendapatkan partisi yang lebih besar, buat layanan baru di wilayah yang menyediakan infrastruktur yang lebih baru. Tingkat Penyimpanan yang Dioptimalkan (L1 dan L2) juga memiliki kapasitas lebih. Pelanggan L1 dan L2 harus membuat layanan baru untuk mendapatkan manfaat dari kapasitas yang lebih tinggi. Saat ini tidak ada peningkatan di tempat. Kapasitas ekstra sekarang tersedia di lebih banyak wilayah: Jerman Utara, Jerman Barat Tengah, Afrika Selatan Utara, Swiss Barat, dan Azure Government (Texas, Arizona, dan Virginia). |
Integrasi OneLake (pratinjau) | Fitur | Pengindeks baru untuk file OneLake dan pintasan OneLake. Jika Anda menggunakan Microsoft Fabric dan OneLake untuk akses data ke sumber data Amazon Web Services (AWS) dan Google, gunakan pengindeks ini untuk mengimpor data eksternal ke dalam indeks pencarian. Pengindeks ini tersedia melalui portal Azure, REST API pratinjau 2024-05-01, dan paket beta Azure SDK. |
Relevansi vektor relevansi kueri hibrid |
Fitur | Empat peningkatan meningkatkan relevansi pencarian vektor dan hibrid. Pertama, Anda sekarang dapat mengatur ambang batas pada hasil pencarian vektor untuk mengecualikan hasil penilaian rendah. Kedua, perubahan dalam arsitektur kueri menerapkan profil penilaian di akhir alur kueri untuk setiap jenis kueri. Peningkatan dokumen adalah profil penilaian umum, dan sekarang berfungsi seperti yang diharapkan pada kueri vektor dan hibrid. Ketiga, Anda dapat mengatur MaxTextRecallSize dan countAndFacetMode dalam kueri hibrid untuk mengontrol kuantitas hasil pencarian berperingkat BM25 yang mengalir ke model peringkat hibrid. Keempat, untuk pencarian vektor dan hibrid, Anda dapat menimbang kueri vektor untuk meningkatkan atau mengurangi kepentingannya dalam permintaan multikueri. |
Dukungan vektor biner | Fitur | Collection(Edm.Byte) adalah jenis data baru yang didukung. Jenis data ini membuka integrasi dengan model penyematan biner Cohere v3 dan kuantisasi biner kustom. Jenis data yang sempit menurunkan biaya himpunan data vektor besar. Lihat Mengindeks data biner untuk pencarian vektor untuk informasi selengkapnya. |
Keterampilan penyematan multimodal Azure AI Vision (pratinjau) | Keterampilan | Keterampilan baru yang terikat ke API penyematan multimodal Azure AI Vision. Anda dapat menghasilkan penyematan untuk teks atau gambar selama pengindeksan. Keterampilan ini tersedia melalui portal Azure dan REST API pratinjau 2024-05-01. |
Vektorizer Azure AI Vision (pratinjau) | Vektorizer | Vektorizer baru tersambung ke sumber daya Azure AI Vision menggunakan API penyematan multimodal untuk menghasilkan penyematan pada waktu kueri. Vektorizer ini tersedia melalui portal Azure dan REST API pratinjau 2024-05-01. |
Vektorizer katalog model Azure AI Foundry (pratinjau) | Vektorizer | Vektorizer baru terhubung ke model penyematan yang disebarkan dari katalog model Azure AI Foundry. Vektorizer ini tersedia melalui portal Azure dan REST API pratinjau 2024-05-01. Cara menerapkan vektorisasi terintegrasi menggunakan model dari Azure AI Foundry. |
Keterampilan AzureOpenAIEmbedding (pratinjau) mendukung lebih banyak model di Azure OpenAI | Keterampilan | Sekarang mendukung text-embedding-3-large dan text-embedding-3-small, bersama dengan text-embedding-ada-002 dari pembaruan sebelumnya. Properti dan modelName baru dimensions memungkinkan untuk menentukan berbagai model penyematan di Azure OpenAI. Sebelumnya, batas dimensi diperbaiki pada 1.536 dimensi, hanya berlaku untuk penyematan teks-ada-002. Keterampilan yang diperbarui tersedia melalui portal Azure dan REST API pratinjau 2024-05-01. |
Pembaruan portal Azure | Portal | Wizard impor dan vektorisasi data sekarang mendukung pengindeks OneLake sebagai sumber data. Untuk penyematan, ini juga mendukung koneksi ke multimodal Azure AI Vision, katalog model Azure AI Foundry, dan model penyematan lainnya di Azure OpenAI. Saat menambahkan bidang ke indeks, Anda bisa memilih jenis data biner. Penjelajah pencarian sekarang default ke pratinjau 2024-05-01 dan mendukung fitur pratinjau baru untuk kueri vektor dan hibrid. |
Pratinjau 05-01 2024 | API | Versi pratinjau baru DARI REST API Pencarian menyediakan keterampilan dan vektorizer baru, jenis data biner baru, pengindeks file OneLake, dan parameter kueri baru untuk hasil yang lebih relevan. Lihat Meningkatkan REST API jika Anda memiliki kode yang ada yang ditulis terhadap pratinjau 2023-07-01 dan perlu bermigrasi ke versi ini. |
Paket beta Azure SDK | API | Tinjau changelog paket beta Azure SDK berikut untuk dukungan fitur baru: Azure SDK untuk Python, Azure SDK untuk .NET, Azure SDK untuk Java |
Sampel kode Python | Sampel | Sampel end-to-end baru menunjukkan integrasi dengan Cohere Embed v3, integrasi dengan OneLake dan platform data cloud di Google dan AWS, dan integrasi dengan API multimodal Azure AI Vision. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Pembaruan keamanan mengatasi pengungkapan informasi | API | Respons GET tidak lagi mengembalikan string koneksi atau kunci. Berlaku untuk GET Skillset, GET Index, dan GET Indexer. Perubahan ini membantu melindungi aset Azure Anda yang terintegrasi dengan Pencarian AI dari akses yang tidak sah. |
Lebih banyak penyimpanan pada tingkat Dasar dan Standar | Infrastruktur | Dasar sekarang mendukung hingga tiga partisi dan tiga replika. Tingkat Dasar dan Standar (S1, S2, S3) memiliki lebih banyak penyimpanan per partisi secara signifikan, pada tingkat penagihan per partisi yang sama. Kapasitas tambahan tergantung pada ketersediaan regional dan berlaku untuk layanan pencarian baru yang dibuat setelah 3 April 2024. Saat ini, tidak ada peningkatan di tempat, jadi Anda harus membuat layanan pencarian baru untuk mendapatkan penyimpanan tambahan. |
Lebih banyak kuota untuk vektor | Infrastruktur | Kuota vektor juga lebih tinggi pada layanan baru yang dibuat setelah 3 April 2024 di wilayah yang dipilih. |
Kuantisasi vektor, jenis data vektor sempit, dan properti baru stored (pratinjau) |
Fitur | Secara kolektif, ketiga fitur ini menambahkan kompresi vektor dan opsi penyimpanan yang lebih cerdas. Pertama, kuantisasi skalar mengurangi ukuran indeks vektor dalam memori dan pada disk. Kedua, jenis data sempit mengurangi penyimpanan per bidang dengan menyimpan nilai yang lebih kecil. Ketiga, Anda dapat menggunakan stored untuk menolak penyimpanan salinan tambahan vektor yang hanya digunakan untuk hasil pencarian. Jika Anda tidak memerlukan vektor dalam respons kueri, Anda bisa mengatur stored ke false untuk menghemat ruang. |
2024-03-01-preview Cari REST API | API | Versi pratinjau baru rest API Pencarian untuk jenis data baru, properti kompresi vektor, dan opsi penyimpanan vektor. |
2024-03-01-preview Management REST API | API | Versi pratinjau baru API REST Manajemen untuk operasi sarana kontrol. |
Pengumuman penghentian pratinjau 2023-07-01 | API | Penghentian diumumkan pada 8 April 2024. Ini menjadi tidak didukung pada 8 Juli 2024. Ini adalah REST API pertama yang menawarkan dukungan pencarian vektor. Versi API yang lebih baru memiliki konfigurasi vektor yang berbeda. Anda harus bermigrasi ke versi yang lebih baru sesegera mungkin. |
Benda | Tipe | Deskripsi |
---|---|---|
Batas dimensi baru | Fitur | Untuk bidang vektor, batas dimensi maksimum sekarang 3072 , naik dari 2048 . |
Month | Jenis | Pengumuman |
---|---|---|
November | Fitur | Pencarian vektor, umumnya tersedia. Pembatasan sebelumnya pada kunci yang dikelola pelanggan (CMK) sekarang dicabut. Algoritma tetangga K terdekat yang lengkap dan lengkap juga sekarang tersedia secara umum. |
November | Fitur | Peringkat semantik, umumnya tersedia |
November | Fitur | Vektorisasi terintegrasi (pratinjau) menambahkan penggugusan data dan konversi teks ke vektor selama pengindeksan, dan juga menambahkan konversi teks ke vektor pada waktu kueri. |
November | Fitur | Impor dan vektorisasi wizard data (pratinjau) mengotomatiskan pemotongan dan vektorisasi data. Ini menargetkan REST API Pratinjau 2023-10-01. |
November | Fitur | Proyeksi indeks (pratinjau) menentukan bentuk indeks sekunder, yang digunakan untuk pola indeks satu-ke-banyak, di mana konten dari alur pengayaan dapat menargetkan beberapa indeks. |
November | API | 2023-11-01 Search REST API adalah versi stabil dari Search REST API untuk pencarian vektor dan peringkat semantik. Lihat Meningkatkan REST API untuk langkah-langkah migrasi ke fitur yang tersedia secara umum. |
November | API | 2023-11-01 Management REST API menambahkan API yang mengaktifkan atau menonaktifkan ranker semantik. |
November | Keterampilan | Keterampilan Penyematan Azure OpenAI (pratinjau) terhubung ke model penyematan yang disebarkan pada sumber daya Azure OpenAI Anda untuk menghasilkan penyematan selama eksekusi set keterampilan. |
November | Keterampilan | Keterampilan Pemisahan Teks (pratinjau) diperbarui dalam Pratinjau 2023-10-01 untuk mendukung potongan data asli. |
November | Video | Bagaimana pencarian vektor dan peringkat semantik meningkatkan perintah GPT Anda menjelaskan bagaimana pengambilan hibrid memberi Anda data grounding yang optimal untuk menghasilkan respons AI yang berguna dan memungkinkan pencarian atas konsep dan kata kunci. |
November | Sampel | Kontrol akses berbasis peran dalam aplikasi AI Generatif menjelaskan cara menggunakan MICROSOFT Entra ID dan Microsoft Graph API untuk meluncurkan izin pengguna terperinci pada konten yang dipotong dalam indeks Anda. |
Oktober | Sampel | Akselerator solusi "Mengobrol dengan data Anda". Pola RAG end-to-end yang menggunakan Azure AI Search sebagai retriever. Ini menyediakan pengindeksan, potongan data, dan orkestrasi. |
Oktober | Fitur | Algoritma penilaian K-Nearest Neighbors (KNN) lengkap untuk pencarian kesamaan di ruang vektor. Hanya tersedia di REST API Pratinjau 2023-10-01. |
Oktober | Fitur | Prafilter dalam pencarian vektor mengevaluasi kriteria filter sebelum eksekusi kueri, mengurangi jumlah konten yang perlu dicari. Hanya tersedia di REST API Pratinjau 10-10-2023, melalui properti baru vectorFilterMode pada kueri yang dapat diatur ke preFilter (default) atau postFilter , tergantung pada kebutuhan Anda. |
Oktober | API | 2023-10-01-Preview Cari REST API, melanggar perubahan definisi untuk bidang vektor dan kueri vektor. |
Agustus | Fitur | Peningkatan peringkat semantik. Model yang ditingkatkan diluncurkan untuk reranking semantik, dan ketersediaan diperluas ke lebih banyak wilayah. Jumlah token unik maksimum dua kali lipat dari 128 menjadi 256. |
Juli | Sampel | Demo vektor (Azure SDK untuk JavaScript). Menggunakan Node.js dan pustaka @azure/search-documents 12.0.0-beta.2 untuk menghasilkan penyematan, membuat dan memuat indeks, dan menjalankan beberapa kueri vektor. |
Juli | Sampel | Demo vektor (Azure SDK untuk .NET). Menggunakan pustaka Azure.Search.Documents 11.5.0-beta.3 untuk menghasilkan penyematan, membuat dan memuat indeks, dan menjalankan beberapa kueri vektor. Anda juga dapat mencoba sampel ini dari tim Azure SDK. |
Juli | Sampel | Demo vektor (Azure SDK for Python) Menggunakan rilis beta terbaru dari azure.search.documents untuk menghasilkan penyematan, membuat dan memuat indeks, dan menjalankan beberapa kueri vektor. Kunjungi repositori azure-search-vector-samples/demo-python untuk demo pencarian vektor lainnya. |
Juni | Fitur | Pratinjau publik pencarian vektor. |
Juni | Fitur | Ketersediaan pencarian semantik, tersedia di tingkat Dasar. |
Juni | API | 2023-07-01-Pratinjau Pencarian REST API. Dukungan untuk pencarian vektor. |
Mei | Fitur | Azure RBAC (kontrol akses berbasis peran, umumnya tersedia). |
Mei | API | 2022-09-01 Management REST API, dengan dukungan untuk mengonfigurasi pencarian untuk menggunakan peran Azure. Modul Az.Search modul pencarian Azure PowerShell dan Az dari Azure CLI diperbarui untuk mendukung opsi autentikasi layanan pencarian. Anda juga dapat menggunakan penyedia Terraform untuk mengonfigurasi opsi autentikasi (lihat mulai cepat Terraform ini untuk detailnya). |
April | Sampel | Penyebaran multi-wilayah Azure AI Search untuk kelangsungan bisnis dan pemulihan bencana. Skrip penyebaran yang sepenuhnya mengonfigurasi solusi multi-regional untuk Azure AI Search, dengan opsi untuk menyinkronkan konten dan meminta pengalihan jika titik akhir gagal. |
Maret | Sampel | Data ChatGPT + Enterprise dengan Azure OpenAI dan Azure AI Search (GitHub). Kode Python dan templat untuk menggabungkan Azure AI Search dengan model bahasa besar di OpenAI. Untuk latar belakang, lihat posting blog Komunitas Teknologi ini: Merevolusi Data Perusahaan Anda dengan ChatGPT. Poin-poin penting: Gunakan Azure AI Search untuk mengonsolidasikan dan mengindeks konten yang dapat dicari. Kueri indeks untuk hasil pencarian awal. Kumpulkan permintaan dari hasil tersebut dan kirim ke model gpt-35-turbo (pratinjau) di Azure OpenAI. Kembalikan jawaban lintas dokumen dan berikan kutipan dan transparansi di aplikasi yang menghadap pelanggan Anda sehingga pengguna dapat menilai respons. |
Layanan ini telah memiliki beberapa nama selama bertahun-tahun. Di sini mereka berada dalam urutan kronologis terbalik:
- Azure AI Search (November 2023) Diganti namanya agar selaras dengan layanan Azure AI dan harapan pelanggan.
- Azure Cognitive Search (Oktober 2019) Diganti namanya untuk mencerminkan penggunaan keterampilan kognitif dan pemrosesan AI yang diperluas (namun opsional) dalam operasi layanan.
- Azure Search (Maret 2015) Nama aslinya.
Pengumuman pembaruan layanan untuk Pencarian Azure AI dapat ditemukan di situs web Azure.
Pencarian semantik diganti namanya menjadi peringkat semantik pada November 2023 untuk menggambarkan fitur dengan lebih baik, yang memberikan peringkat L2 dari kumpulan hasil yang ada.