Indexes - Create

Layanan:

Search Service

Versi API:

2026-04-01

Membuat indeks pencarian baru.

POST {endpoint}/indexes?api-version=2026-04-01

Parameter URI

Nama	Dalam	Diperlukan	Jenis	Deskripsi
endpoint	path	True	string (uri)	URL titik akhir layanan pencarian.
api-version	query	True	string minLength: 1	Versi API yang akan digunakan untuk operasi ini.

Header Permintaan

Nama	Diperlukan	Jenis	Deskripsi
Accept		Accept	Header Terima.
x-ms-client-request-id		string (uuid)	Pengidentifikasi string yang buram dan unik secara global yang dihasilkan klien untuk permintaan tersebut.

Isi Permintaan

Nama	Diperlukan	Jenis	Deskripsi
fields	True	SearchField[]	Bidang indeks.
name	True	string	Nama indeks.
@odata.etag		string	ETag indeks.
analyzers		LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] PatternAnalyzer[] StopAnalyzer[]	Penganalisis untuk indeks.
charFilters		CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	Karakter memfilter indeks.
corsOptions		CorsOptions	Opsi untuk mengontrol Berbagi Sumber Daya Lintas Asal (CORS) untuk indeks.
defaultScoringProfile		string	Nama profil penilaian yang akan digunakan jika tidak ada yang ditentukan dalam kueri. Jika properti ini tidak diatur dan tidak ada profil penilaian yang ditentukan dalam kueri, maka penilaian default (tf-idf) akan digunakan.
description		string	Deskripsi indeks.
encryptionKey		SearchResourceEncryptionKey	Deskripsi kunci enkripsi yang Anda buat di Azure Key Vault. Kunci ini digunakan untuk memberikan tingkat enkripsi tambahan untuk data Anda saat Anda menginginkan jaminan penuh bahwa tidak ada seorang pun, bahkan Microsoft, yang dapat mendekripsi data Anda. Setelah Anda mengenkripsi data Anda, data tersebut akan selalu tetap dienkripsi. Layanan pencarian akan mengabaikan upaya untuk mengatur properti ini ke null. Anda dapat mengubah properti ini sesuai kebutuhan jika Anda ingin memutar kunci enkripsi; Data Anda tidak akan terpengaruh. Enkripsi dengan kunci yang dikelola pelanggan tidak tersedia untuk layanan pencarian gratis, dan hanya tersedia untuk layanan berbayar yang dibuat pada atau setelah 1 Januari 2019.
normalizers		LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	Normalizer untuk indeks.
scoringProfiles		ScoringProfile[]	Profil penilaian untuk indeks.
semantic		SemanticSearch	Menentukan parameter untuk indeks pencarian yang memengaruhi kemampuan semantik.
similarity		SimilarityAlgorithm: BM25SimilarityAlgorithm ClassicSimilarityAlgorithm	Jenis algoritma kesamaan yang akan digunakan saat menilai dan memberi peringkat dokumen yang cocok dengan kueri pencarian. Algoritma kesamaan hanya dapat ditentukan pada waktu pembuatan indeks dan tidak dapat dimodifikasi pada indeks yang ada. Jika null, algoritma ClassicSimilarity digunakan.
suggesters		SearchSuggester[]	Pemberi saran untuk indeks.
tokenFilters		TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	Token memfilter indeks.
tokenizers		LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] MicrosoftLanguageTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] UaxUrlEmailTokenizer[]	Tokenizer untuk indeks.
vectorSearch		VectorSearch	Berisi opsi konfigurasi yang terkait dengan pencarian vektor.

Respons

Nama	Jenis	Deskripsi
201 Created	SearchIndex	Permintaan telah berhasil dan sumber daya baru telah dibuat sebagai hasilnya.
Other Status Codes	ErrorResponse	Respons kesalahan tak terduga.

Keamanan

api-key

Jenis: apiKey
Dalam: header

OAuth2Auth

Jenis: oauth2
Alur: implicit
URL Otorisasi: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize

Cakupan

Nama	Deskripsi
https://search.azure.com/.default

Contoh

SearchServiceCreateIndex

Permintaan sampel

HTTP

POST https://exampleservice.search.windows.net/indexes?api-version=2026-04-01


{
  "name": "temp-example-index",
  "description": "description",
  "fields": [
    {
      "name": "id",
      "type": "Edm.String",
      "key": true,
      "sortable": true
    },
    {
      "name": "vector1",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 20,
      "vectorSearchProfile": "config1"
    },
    {
      "name": "vector1b",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2"
    },
    {
      "name": "vector2",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3"
    },
    {
      "name": "vector3",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3"
    },
    {
      "name": "vector22",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2"
    },
    {
      "name": "vector4",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 32,
      "vectorSearchProfile": "config4"
    },
    {
      "name": "name",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "en.lucene"
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "standard.lucene"
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "en.lucene"
    },
    {
      "name": "ownerId",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "en.lucene"
    },
    {
      "name": "price",
      "type": "Edm.Double",
      "retrievable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "stringFieldBoost",
      "text": {
        "weights": {
          "name": 3,
          "description": 1,
          "category": 2,
          "ownerId": 1
        }
      },
      "functions": [
        {
          "tag": {
            "tagsParameter": "categoryTag"
          },
          "type": "tag",
          "fieldName": "category",
          "boost": 2
        }
      ]
    }
  ],
  "defaultScoringProfile": "stringFieldBoost",
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "https://www.example.com/foo"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 10
  },
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "category",
        "ownerId"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "tokenizer": "standard_v2",
      "tokenFilters": [
        "common_grams"
      ],
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ],
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "tagsAnalyzer"
    }
  ],
  "tokenizers": [
    {
      "maxTokenLength": 100,
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2",
      "name": "my_tokenizer"
    }
  ],
  "tokenFilters": [
    {
      "preserveOriginal": false,
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter",
      "name": "my_tokenFilter"
    }
  ],
  "charFilters": [
    {
      "mappings": [
        ".=>,",
        "_=>-"
      ],
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter",
      "name": "my_mapping"
    }
  ],
  "normalizers": [
    {
      "tokenFilters": [
        "my_tokenFilter"
      ],
      "charFilters": [
        "my_mapping"
      ],
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer",
      "name": "my_normalizer"
    }
  ],
  "similarity": {
    "k1": 10,
    "b": 0.1,
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity"
  },
  "semantic": {
    "defaultConfiguration": "testconfig",
    "configurations": [
      {
        "name": "testconfig",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "category"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "ownerId"
            }
          ]
        },
        "rankingOrder": "BoostedRerankerScore"
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "profiles": [
      {
        "name": "config1",
        "algorithm": "cosine",
        "vectorizer": "openai",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config2",
        "algorithm": "euclidean",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config3",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQC"
      },
      {
        "name": "config4",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQWithoutOriginals"
      }
    ],
    "algorithms": [
      {
        "hnswParameters": {
          "metric": "cosine"
        },
        "name": "cosine",
        "kind": "hnsw"
      },
      {
        "hnswParameters": {
          "metric": "euclidean"
        },
        "name": "euclidean",
        "kind": "hnsw"
      },
      {
        "hnswParameters": {
          "metric": "dotProduct"
        },
        "name": "dotProduct",
        "kind": "hnsw"
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com/",
          "deploymentId": "model",
          "apiKey": "api-key",
          "modelName": "text-embedding-3-large"
        },
        "name": "openai",
        "kind": "azureOpenAI"
      },
      {
        "customWebApiParameters": {
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "httpHeaders": {
            "header1": "value1",
            "header2": "value2"
          },
          "httpMethod": "POST",
          "timeout": "PT1M",
          "authResourceId": "api://f89d1c93-58a7-4b07-9a5b-5f89048b927b",
          "authIdentity": {
            "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity"
          }
        },
        "name": "custom-web-api",
        "kind": "customWebApi"
      },
      {
        "amlParameters": {
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "resourceId": "aml resource id",
          "timeout": "PT1M",
          "region": "aml region",
          "modelName": "OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32"
        },
        "name": "aml",
        "kind": "aml"
      },
      {
        "amlParameters": {
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "resourceId": "aml resource id",
          "timeout": "PT1M",
          "region": "aml region",
          "modelName": "Cohere-embed-v4"
        },
        "name": "aml-cohere",
        "kind": "aml"
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        },
        "truncationDimension": 2
      },
      {
        "name": "myBQC",
        "kind": "binaryQuantization",
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        },
        "truncationDimension": 2
      },
      {
        "name": "myBQWithoutOriginals",
        "kind": "binaryQuantization",
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "discardOriginals"
        },
        "truncationDimension": 2
      }
    ]
  },
  "@odata.etag": "0x1234568AE7E58A1"
}

Respon sampel

Kode status:

201

{
  "@odata.etag": "0x1234568AE7E58A1",
  "name": "temp-example-index",
  "description": "description",
  "defaultScoringProfile": "stringFieldBoost",
  "fields": [
    {
      "name": "id",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": true,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector1",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 20,
      "vectorSearchProfile": "config1",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector1b",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector2",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector3",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector22",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector4",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 32,
      "vectorSearchProfile": "config4",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "name",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "standard.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "ownerId",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "price",
      "type": "Edm.Double",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "synonymMaps": []
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "stringFieldBoost",
      "functionAggregation": "sum",
      "text": {
        "weights": {
          "name": 3,
          "description": 1,
          "category": 2,
          "ownerId": 1
        }
      },
      "functions": [
        {
          "fieldName": "category",
          "interpolation": "linear",
          "type": "tag",
          "boost": 2,
          "tag": {
            "tagsParameter": "categoryTag"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "https://www.example.com/foo"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 10
  },
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "category",
        "ownerId"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "tagsAnalyzer",
      "tokenizer": "standard_v2",
      "tokenFilters": [
        "common_grams"
      ],
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ]
    }
  ],
  "normalizers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer",
      "name": "my_normalizer",
      "tokenFilters": [
        "my_tokenFilter"
      ],
      "charFilters": [
        "my_mapping"
      ]
    }
  ],
  "tokenizers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2",
      "name": "my_tokenizer",
      "maxTokenLength": 100
    }
  ],
  "tokenFilters": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter",
      "name": "my_tokenFilter",
      "preserveOriginal": false
    }
  ],
  "charFilters": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter",
      "name": "my_mapping",
      "mappings": [
        ".=>,",
        "_=>-"
      ]
    }
  ],
  "similarity": {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity",
    "k1": 10,
    "b": 0.1
  },
  "semantic": {
    "defaultConfiguration": "testconfig",
    "configurations": [
      {
        "name": "testconfig",
        "rankingOrder": "BoostedRerankerScore",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "category"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "ownerId"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "algorithms": [
      {
        "name": "cosine",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "cosine",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "euclidean",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "euclidean",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "dotProduct",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "dotProduct",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      }
    ],
    "profiles": [
      {
        "name": "config1",
        "algorithm": "cosine",
        "vectorizer": "openai",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config2",
        "algorithm": "euclidean",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config3",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQC"
      },
      {
        "name": "config4",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQWithoutOriginals"
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "name": "openai",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com",
          "deploymentId": "model",
          "apiKey": "api-key",
          "modelName": "text-embedding-3-large"
        }
      },
      {
        "name": "custom-web-api",
        "kind": "customWebApi",
        "customWebApiParameters": {
          "httpMethod": "POST",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "authResourceId": "api://f89d1c93-58a7-4b07-9a5b-5f89048b927b",
          "httpHeaders": {
            "header1": "value1",
            "header2": "value2"
          },
          "authIdentity": {
            "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity"
          }
        }
      },
      {
        "name": "aml",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
          "resourceId": "aml resource id",
          "region": "aml region",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "modelName": "OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32"
        }
      },
      {
        "name": "aml-cohere",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
          "resourceId": "aml resource id",
          "region": "aml region",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "modelName": "Cohere-embed-v4"
        }
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        }
      },
      {
        "name": "myBQC",
        "kind": "binaryQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        }
      },
      {
        "name": "myBQWithoutOriginals",
        "kind": "binaryQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "discardOriginals"
        }
      }
    ]
  }
}

Definisi

Nama	Deskripsi
Accept	Header Terima.
AIFoundryModelCatalogName	Nama model penyematan dari Azure AI Foundry Catalog yang akan dipanggil.
AMLParameters	Menentukan properti untuk menyambungkan ke vektorizer AML.
AMLVectorizer	Menentukan titik akhir Azure Machine Learning yang disebarkan melalui Azure AI Foundry Model Catalog untuk menghasilkan penyematan vektor string kueri.
AsciiFoldingTokenFilter	Mengonversi karakter Unicode alfabet, numerik, dan simbolis yang tidak berada dalam 127 karakter ASCII pertama (blok Unicode "Latin Dasar" ke dalam setara ASCII mereka, jika setara tersebut ada. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
AzureOpenAIModelName	Nama model Azure Open AI yang akan dipanggil.
AzureOpenAIVectorizer	Menentukan sumber daya Azure OpenAI yang digunakan untuk mengvektorkan string kueri.
AzureOpenAIVectorizerParameters	Menentukan parameter untuk menyambungkan ke sumber daya Azure OpenAI.
BinaryQuantizationCompression	Berisi opsi konfigurasi khusus untuk metode kompresi kuantisasi biner yang digunakan selama pengindeksan dan kueri.
BM25SimilarityAlgorithm	Fungsi peringkat berdasarkan algoritma kesamaan Okapi BM25. BM25 adalah algoritma seperti TF-IDF yang mencakup normalisasi panjang (dikontrol oleh parameter 'b') serta saturasi frekuensi istilah (dikontrol oleh parameter 'k1').
CharFilterName	Menentukan nama semua filter karakter yang didukung oleh mesin pencari.
CjkBigramTokenFilter	Membentuk bigram istilah CJK yang dihasilkan dari tokenizer standar. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
CjkBigramTokenFilterScripts	Skrip yang dapat diabaikan oleh CjkBigramTokenFilter.
ClassicSimilarityAlgorithm	Algoritma kesamaan warisan yang menggunakan implementasi Lucene TFIDFSimilarity dari TF-IDF. Variasi TF-IDF ini memperkenalkan normalisasi panjang dokumen statis serta faktor koordinasi yang mengharuskan dokumen yang hanya sebagian cocok dengan kueri yang dicari.
ClassicTokenizer	Tokenizer berbasis tata bahasa yang cocok untuk memproses sebagian besar dokumen berbahasa Eropa. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
CommonGramTokenFilter	Membuat bigram untuk istilah yang sering muncul saat mengindeks. Istilah tunggal juga masih diindeks, dengan bigram berlapis. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
CorsOptions	Menentukan opsi untuk mengontrol Berbagi Sumber Daya Lintas Asal (CORS) untuk indeks.
CustomAnalyzer	Memungkinkan Anda mengambil kontrol atas proses konversi teks menjadi token yang dapat diindeks/dapat dicari. Ini adalah konfigurasi yang ditentukan pengguna yang terdiri dari satu tokenizer yang telah ditentukan sebelumnya dan satu atau beberapa filter. Tokenizer bertanggung jawab untuk memecah teks menjadi token, dan filter untuk memodifikasi token yang dipancarkan oleh tokenizer.
CustomNormalizer	Memungkinkan Anda mengonfigurasi normalisasi untuk bidang yang dapat difilter, dapat diurutkan, dan dapat difaset, yang secara default beroperasi dengan pencocokan yang ketat. Ini adalah konfigurasi yang ditentukan pengguna yang terdiri dari setidaknya satu atau beberapa filter, yang memodifikasi token yang disimpan.
DictionaryDecompounderTokenFilter	Menguraikan kata majemuk yang ditemukan dalam banyak bahasa Jermanik. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
DistanceScoringFunction	Menentukan fungsi yang meningkatkan skor berdasarkan jarak dari lokasi geografis.
DistanceScoringParameters	Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian jarak.
EdgeNGramTokenFilter	Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan mulai dari depan atau belakang token input. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
EdgeNGramTokenFilterSide	Menentukan sisi input mana yang harus dihasilkan dari n-gram.
EdgeNGramTokenFilterV2	Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan mulai dari depan atau belakang token input. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
EdgeNGramTokenizer	Tokenisasi input dari tepi ke dalam n-gram dari ukuran yang diberikan. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
ElisionTokenFilter	Menghilangkan elision. Misalnya, "l'avion" (bidang) akan dikonversi menjadi "avion" (bidang). Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
ErrorAdditionalInfo	Info tambahan kesalahan manajemen sumber daya.
ErrorDetail	Detail kesalahan.
ErrorResponse	Respons kesalahan umum untuk semua API Azure Resource Manager untuk mengembalikan detail kesalahan untuk operasi yang gagal. (Ini juga mengikuti format respons kesalahan OData.).
ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration	Berisi opsi konfigurasi khusus untuk algoritma KNN lengkap yang digunakan selama kueri, yang akan melakukan pencarian brute-force di seluruh indeks vektor.
ExhaustiveKnnParameters	Berisi parameter khusus untuk algoritma KNN lengkap.
FreshnessScoringFunction	Menentukan fungsi yang meningkatkan skor berdasarkan nilai bidang tanggal-waktu.
FreshnessScoringParameters	Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian kesegaran.
HnswAlgorithmConfiguration	Berisi opsi konfigurasi khusus untuk algoritma perkiraan tetangga terdekat HNSW yang digunakan selama pengindeksan dan kueri. Algoritma HNSW menawarkan trade-off yang dapat disetel antara kecepatan dan akurasi pencarian.
HnswParameters	Berisi parameter khusus untuk algoritma HNSW.
KeepTokenFilter	Filter token yang hanya menyimpan token dengan teks yang terkandung dalam daftar kata tertentu. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
KeywordMarkerTokenFilter	Menandai istilah sebagai kata kunci. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
KeywordTokenizer	Mengirimkan seluruh input sebagai token tunggal. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
KeywordTokenizerV2	Mengirimkan seluruh input sebagai token tunggal. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
LengthTokenFilter	Menghapus kata-kata yang terlalu panjang atau terlalu pendek. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
LexicalAnalyzerName	Menentukan nama semua penganalisis teks yang didukung oleh mesin pencari.
LexicalNormalizerName	Menentukan nama semua normalisasi teks yang didukung oleh mesin pencari.
LexicalTokenizerName	Menentukan nama semua tokenizer yang didukung oleh mesin pencari.
LimitTokenFilter	Membatasi jumlah token saat mengindeks. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
LuceneStandardAnalyzer	Penganalisis Apache Lucene Standar; Terdiri dari tokenizer standar, filter huruf kecil, dan filter berhenti.
LuceneStandardTokenizer	Hentian teks mengikuti aturan Segmentasi Teks Unicode. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
LuceneStandardTokenizerV2	Hentian teks mengikuti aturan Segmentasi Teks Unicode. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
MagnitudeScoringFunction	Menentukan fungsi yang meningkatkan skor berdasarkan besarnya bidang numerik.
MagnitudeScoringParameters	Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian besaran.
MappingCharFilter	Filter karakter yang menerapkan pemetaan yang ditentukan dengan opsi pemetaan. Pencocokan bersifat rakus (pola terpanjang yang cocok di titik tertentu menang). Penggantian diperbolehkan menggunakan string kosong. Filter karakter ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
MicrosoftLanguageStemmingTokenizer	Membagi teks menggunakan aturan khusus bahasa dan mengurangi kata-kata ke bentuk dasarnya.
MicrosoftLanguageTokenizer	Membagi teks menggunakan aturan spesifik bahasa.
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage	Mencantumkan bahasa yang didukung oleh tokenizer stem bahasa Microsoft.
MicrosoftTokenizerLanguage	Mencantumkan bahasa yang didukung oleh tokenizer bahasa Microsoft.
NGramTokenFilter	Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
NGramTokenFilterV2	Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
NGramTokenizer	Tokenisasi input ke dalam n-gram dari ukuran yang diberikan. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
PathHierarchyTokenizerV2	Tokenizer untuk hierarki berupa jalur. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
PatternAnalyzer	Secara fleksibel memisahkan teks menjadi istilah melalui pola ekspresi reguler. Penganalisis ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
PatternCaptureTokenFilter	Menggunakan regex Java untuk memancarkan beberapa token - satu untuk setiap grup pengambilan dalam satu atau beberapa pola. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
PatternReplaceCharFilter	Filter karakter yang menggantikan karakter dalam string input. Menggunakan ekspresi reguler untuk mengidentifikasi urutan karakter untuk dipertahankan dan pola pengganti untuk mengidentifikasi karakter untuk diganti. Misalnya, mengingat teks input "aa bb aa bb", pola "(aa)\s+(bb)", dan penggantian "$1#$2", hasilnya adalah "aa#bb aa#bb". Filter karakter ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
PatternReplaceTokenFilter	Filter karakter yang menggantikan karakter dalam string input. Menggunakan ekspresi reguler untuk mengidentifikasi urutan karakter untuk dipertahankan dan pola pengganti untuk mengidentifikasi karakter untuk diganti. Misalnya, mengingat teks input "aa bb aa bb", pola "(aa)\s+(bb)", dan penggantian "$1#$2", hasilnya adalah "aa#bb aa#bb". Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
PatternTokenizer	Tokenizer yang menggunakan pencocokan pola regex untuk membangun token yang berbeda. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
PhoneticEncoder	Mengidentifikasi jenis encoder fonetik yang akan digunakan dengan PhoneticTokenFilter.
PhoneticTokenFilter	Membuat token untuk kecocokan fonetik. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
RankingOrder	Mewakili skor untuk digunakan untuk urutan pengurutan dokumen.
RescoringOptions	Berisi opsi untuk memulihkan.
ScalarQuantizationCompression	Berisi opsi konfigurasi khusus untuk metode kompresi kuantisasi skalar yang digunakan selama pengindeksan dan kueri.
ScalarQuantizationParameters	Berisi parameter khusus untuk Kuantisasi Skalar.
ScoringFunctionAggregation	Menentukan fungsi agregasi yang digunakan untuk menggabungkan hasil semua fungsi penilaian dalam profil penilaian.
ScoringFunctionInterpolation	Menentukan fungsi yang digunakan untuk menginterpolasi peningkatan skor di berbagai dokumen.
ScoringProfile	Menentukan parameter untuk indeks pencarian yang memengaruhi penilaian dalam kueri pencarian.
SearchField	Mewakili bidang dalam definisi indeks, yang menjelaskan nama, jenis data, dan perilaku pencarian bidang.
SearchFieldDataType	Menentukan jenis data bidang dalam indeks pencarian.
SearchIndex	Mewakili definisi indeks pencarian, yang menjelaskan bidang dan perilaku pencarian indeks.
SearchIndexerDataNoneIdentity	Menghapus properti identitas sumber data.
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Menentukan identitas untuk sumber data yang akan digunakan.
SearchResourceEncryptionKey	Kunci enkripsi yang dikelola pelanggan di Azure Key Vault. Kunci yang Anda buat dan kelola dapat digunakan untuk mengenkripsi atau mendekripsi data-at-rest, seperti indeks dan peta sinonim.
SearchSuggester	Menentukan bagaimana SUGGEST API harus berlaku untuk sekelompok bidang dalam indeks.
SemanticConfiguration	Menentukan konfigurasi tertentu yang akan digunakan dalam konteks kemampuan semantik.
SemanticField	Bidang yang digunakan sebagai bagian dari konfigurasi semantik.
SemanticPrioritizedFields	Menjelaskan bidang judul, konten, dan kata kunci yang akan digunakan untuk peringkat, keterangan, sorotan, dan jawaban semantik.
SemanticSearch	Menentukan parameter untuk indeks pencarian yang memengaruhi kemampuan semantik.
ShingleTokenFilter	Membuat kombinasi token sebagai token tunggal. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
SnowballTokenFilter	Filter yang membendung kata-kata menggunakan stemmer yang dihasilkan Snowball. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
SnowballTokenFilterLanguage	Bahasa yang akan digunakan untuk filter token Snowball.
StemmerOverrideTokenFilter	Menyediakan kemampuan untuk mengambil alih filter stemming lain dengan stemming berbasis kamus kustom. Istilah apa pun yang bertangkai kamus akan ditandai sebagai kata kunci sehingga tidak akan dibendung dengan stemmer di bawah rantai. Harus ditempatkan sebelum filter stemming. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/StemmerOverrideFilter.html
StemmerTokenFilter	Filter stemming khusus bahasa. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene. Lihat https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
StemmerTokenFilterLanguage	Bahasa yang akan digunakan untuk filter token stemmer.
StopAnalyzer	Membagi teks pada non-huruf; Menerapkan filter token huruf kecil dan stopword. Penganalisis ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
StopwordsList	Mengidentifikasi daftar kata henti khusus bahasa yang telah ditentukan sebelumnya.
StopwordsTokenFilter	Menghapus kata stop dari stream token. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html
SynonymTokenFilter	Cocok dengan sinonim tunggal atau multi-kata dalam aliran token. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
TagScoringFunction	Menentukan fungsi yang meningkatkan skor dokumen dengan nilai string yang cocok dengan daftar tag tertentu.
TagScoringParameters	Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian tag.
TextWeights	Menentukan bobot pada bidang indeks yang kecocokannya harus meningkatkan penilaian dalam kueri pencarian.
TokenCharacterKind	Mewakili kelas karakter tempat filter token dapat beroperasi.
TokenFilterName	Menentukan nama semua filter token yang didukung oleh mesin pencari.
TruncateTokenFilter	Memotong istilah ke panjang tertentu. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
UaxUrlEmailTokenizer	Tokenisasi url dan email sebagai satu token. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
UniqueTokenFilter	Memfilter token yang memiliki teks sama dengan token sebelumnya. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.
VectorEncodingFormat	Format pengkodean untuk menafsirkan konten bidang vektor.
VectorSearch	Berisi opsi konfigurasi yang terkait dengan pencarian vektor.
VectorSearchAlgorithmKind	Algoritma yang digunakan untuk pengindeksan dan kueri.
VectorSearchAlgorithmMetric	Metrik kesamaan yang digunakan untuk perbandingan vektor. Disarankan untuk memilih metrik kesamaan yang sama dengan model penyematan yang dilatih.
VectorSearchCompressionKind	Metode kompresi yang digunakan untuk pengindeksan dan kueri.
VectorSearchCompressionTarget	Jenis data terkuantisasi dari nilai vektor terkompresi.
VectorSearchProfile	Menentukan kombinasi konfigurasi yang akan digunakan dengan pencarian vektor.
VectorSearchVectorizerKind	Metode vektorisasi yang akan digunakan selama waktu kueri.
WebApiVectorizer	Menentukan vektorizer yang ditentukan pengguna untuk menghasilkan penyematan vektor string kueri. Integrasi vektorizer eksternal dicapai menggunakan antarmuka API Web kustom dari set keterampilan.
WebApiVectorizerParameters	Menentukan properti untuk menyambungkan ke vektorizer yang ditentukan pengguna.
WordDelimiterTokenFilter	Membagi kata menjadi subkata dan melakukan transformasi opsional pada grup subkata. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Accept

Enumerasi

Header Terima.

Nilai	Deskripsi
application/json;odata.metadata=minimal

AIFoundryModelCatalogName

Enumerasi

Nama model penyematan dari Azure AI Foundry Catalog yang akan dipanggil.

Nilai	Deskripsi
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32	OpenAI-CLIP-Gambar-Teks-Penyematan-vit-base-patch32
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336	OpenAI-CLIP-Gambar-Teks-Penyematan-ViT-Tambalan-Besar14-336
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base	Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant	Facebook-DinoV2-Penyisipan-Gambar-ViT-Giant
Cohere-embed-v3-english	Cohere-embed-v3-english
Cohere-embed-v3-multilingual	Cohere-embed-v3-multilingual
Cohere-embed-v4	Cohere embed v4 model untuk menghasilkan penyematan dari teks dan gambar.

AMLParameters

Objek

Menentukan properti untuk menyambungkan ke vektorizer AML.

Nama	Jenis	Deskripsi
key	string	(Wajib untuk autentikasi kunci) Kunci untuk layanan AML.
modelName	AIFoundryModelCatalogName	Nama model penyematan dari Azure AI Foundry Catalog yang disebarkan di titik akhir yang disediakan.
region	string	(Opsional untuk autentikasi token). Wilayah tempat layanan AML disebarkan.
resourceId	string	(Diperlukan untuk autentikasi token). ID sumber daya Azure Resource Manager dari layanan AML. Itu harus dalam format subscriptions/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft. MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/services/{service_name}.
timeout	string (duration)	(Opsional) Ketika ditentukan, menunjukkan batas waktu untuk klien http yang melakukan panggilan API.
uri	string (uri)	(Wajib untuk tidak ada autentikasi atau autentikasi kunci) URI penilaian layanan AML tempat payload JSON akan dikirim. Hanya skema URI https yang diizinkan.

AMLVectorizer

Objek

Menentukan titik akhir Azure Machine Learning yang disebarkan melalui Azure AI Foundry Model Catalog untuk menghasilkan penyematan vektor string kueri.

Nama	Jenis	Deskripsi
amlParameters	AMLParameters	Menentukan properti vektorizer AML.
kind	string: aml	Jenis VectorSearchVectorizer.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan metode vektorisasi khusus ini.

AsciiFoldingTokenFilter

Objek

Mengonversi karakter Unicode alfabet, numerik, dan simbolis yang tidak berada dalam 127 karakter ASCII pertama (blok Unicode "Latin Dasar" ke dalam setara ASCII mereka, jika setara tersebut ada. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
preserveOriginal	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah token asli akan disimpan. Nilai default adalah false.

AzureOpenAIModelName

Enumerasi

Nama model Azure Open AI yang akan dipanggil.

Nilai	Deskripsi
text-embedding-ada-002	TextEmbeddingAda002 model.
text-embedding-3-large	TextEmbedding3Model besar.
text-embedding-3-small	TextEmbedding3Model kecil.
gpt-5-mini	Model Gpt5Mini.
gpt-5-nano	Model Gpt5Nano.
gpt-5.4-mini	Model Gpt54Mini.
gpt-5.4-nano	Model Gpt54Nano.

AzureOpenAIVectorizer

Objek

Menentukan sumber daya Azure OpenAI yang digunakan untuk mengvektorkan string kueri.

Nama	Jenis	Deskripsi
azureOpenAIParameters	AzureOpenAIVectorizerParameters	Berisi parameter khusus untuk vektorisasi penyematan Azure OpenAI.
kind	string: azureOpenAI	Jenis VectorSearchVectorizer.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan metode vektorisasi khusus ini.

AzureOpenAIVectorizerParameters

Objek

Menentukan parameter untuk menyambungkan ke sumber daya Azure OpenAI.

Nama	Jenis	Deskripsi
apiKey	string	Kunci API dari sumber daya Azure OpenAI yang ditunjuk.
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Identitas terkelola yang ditetapkan pengguna yang digunakan untuk koneksi keluar.
deploymentId	string	ID penyebaran model Azure OpenAI pada sumber daya yang ditunjuk.
modelName	AzureOpenAIModelName	Nama model penyematan yang disebarkan di jalur deploymentId yang disediakan.
resourceUri	string (uri)	URI sumber daya sumber daya Azure OpenAI.

BinaryQuantizationCompression

Objek

Berisi opsi konfigurasi khusus untuk metode kompresi kuantisasi biner yang digunakan selama pengindeksan dan kueri.

Nama	Jenis	Deskripsi
kind	string: binaryQuantization	Jenis VectorSearchCompression.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan konfigurasi khusus ini.
rescoringOptions	RescoringOptions	Berisi opsi untuk memulihkan.
truncationDimension	integer (int32)	Jumlah dimensi untuk memotong vektor. Memotong vektor mengurangi ukuran vektor dan jumlah data yang perlu ditransfer selama pencarian. Ini dapat menghemat biaya penyimpanan dan meningkatkan kinerja pencarian dengan mengorbankan penarikan. Ini hanya boleh digunakan untuk penyematan yang dilatih dengan Matryoshka Representation Learning (MRL) seperti OpenAI text-embedding-3-large (kecil). Nilai defaultnya adalah null, yang berarti tidak ada pemotongan.

BM25SimilarityAlgorithm

Objek

Fungsi peringkat berdasarkan algoritma kesamaan Okapi BM25. BM25 adalah algoritma seperti TF-IDF yang mencakup normalisasi panjang (dikontrol oleh parameter 'b') serta saturasi frekuensi istilah (dikontrol oleh parameter 'k1').

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity	Diskriminator untuk jenis turunan.
b	number (double)	Properti ini mengontrol bagaimana panjang dokumen memengaruhi skor relevansi. Secara default, nilai 0,75 digunakan. Nilai 0,0 berarti tidak ada normalisasi panjang yang diterapkan, sementara nilai 1,0 berarti skor sepenuhnya dinormalisasi dengan panjang dokumen.
k1	number (double)	Properti ini mengontrol fungsi penskalaan antara frekuensi istilah setiap istilah yang cocok dan skor relevansi akhir pasangan kueri dokumen. Secara default, nilai 1.2 digunakan. Nilai 0,0 berarti skor tidak diskalakan dengan peningkatan frekuensi istilah.

CharFilterName

Enumerasi

Menentukan nama semua filter karakter yang didukung oleh mesin pencari.

Nilai	Deskripsi
html_strip	Filter karakter yang mencoba menghapus konstruksi HTML. Lihat https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html

CjkBigramTokenFilter

Objek

Membentuk bigram istilah CJK yang dihasilkan dari tokenizer standar. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CjkBigramTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
ignoreScripts	CjkBigramTokenFilterScripts[]		Skrip yang akan diabaikan.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
outputUnigrams	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan menghasilkan unigram dan bigram (jika benar), atau hanya bigram (jika salah). Nilai default adalah false.

CjkBigramTokenFilterScripts

Enumerasi

Skrip yang dapat diabaikan oleh CjkBigramTokenFilter.

Nilai	Deskripsi
han	Abaikan aksara Han saat membentuk bigram istilah CJK.
hiragana	Abaikan aksara Hiragana saat membentuk bigram istilah CJK.
katakana	Abaikan aksara Katakana saat membentuk bigram istilah CJK.
hangul	Abaikan aksara Hangul saat membentuk bigram istilah CJK.

ClassicSimilarityAlgorithm

Objek

Algoritma kesamaan warisan yang menggunakan implementasi Lucene TFIDFSimilarity dari TF-IDF. Variasi TF-IDF ini memperkenalkan normalisasi panjang dokumen statis serta faktor koordinasi yang mengharuskan dokumen yang hanya sebagian cocok dengan kueri yang dicari.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicSimilarity	Diskriminator untuk jenis turunan.

ClassicTokenizer

Objek

Tokenizer berbasis tata bahasa yang cocok untuk memproses sebagian besar dokumen berbahasa Eropa. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Panjang token maksimum. Defaultnya adalah 255. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah. Panjang token maksimum yang dapat digunakan adalah 300 karakter.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

CommonGramTokenFilter

Objek

Membuat bigram untuk istilah yang sering muncul saat mengindeks. Istilah tunggal juga masih diindeks, dengan bigram berlapis. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CommonGramTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
commonWords	string[]		Kumpulan kata-kata umum.
ignoreCase	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah pencocokan kata umum akan tidak peka huruf besar/kecil. Nilai default adalah false.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
queryMode	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah filter token berada dalam mode kueri. Saat dalam mode kueri, filter token menghasilkan bigram lalu menghapus kata-kata umum dan istilah tunggal diikuti dengan kata umum. Nilai default adalah false.

CorsOptions

Objek

Menentukan opsi untuk mengontrol Berbagi Sumber Daya Lintas Asal (CORS) untuk indeks.

Nama	Jenis	Deskripsi
allowedOrigins	string[]	Daftar asal dari mana kode JavaScript akan diberikan akses ke indeks Anda. Dapat berisi daftar host dari bentuk {protocol}://{fully-qualified-domain-name}[:{port#}], atau satu '*' untuk mengizinkan semua asal (tidak disarankan).
maxAgeInSeconds	integer (int64)	Durasi browser harus menyimpan respons prapenerbangan CORS dalam cache. Default ke 5 menit.

CustomAnalyzer

Objek

Memungkinkan Anda mengambil kontrol atas proses konversi teks menjadi token yang dapat diindeks/dapat dicari. Ini adalah konfigurasi yang ditentukan pengguna yang terdiri dari satu tokenizer yang telah ditentukan sebelumnya dan satu atau beberapa filter. Tokenizer bertanggung jawab untuk memecah teks menjadi token, dan filter untuk memodifikasi token yang dipancarkan oleh tokenizer.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer	Diskriminator untuk jenis turunan.
charFilters	CharFilterName[]	Daftar filter karakter yang digunakan untuk menyiapkan teks input sebelum diproses oleh tokenizer. Misalnya, mereka dapat menggantikan karakter atau simbol tertentu. Filter dijalankan dalam urutan di mana filter tersebut tercantum.
name	string	Nama penganalisis. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
tokenFilters	TokenFilterName[]	Daftar filter token yang digunakan untuk memfilter atau memodifikasi token yang dihasilkan oleh tokenizer. Misalnya, Anda dapat menetapkan filter huruf kecil yang mengonversi semua karakter menjadi huruf kecil. Filter dijalankan dalam urutan di mana filter tersebut tercantum.
tokenizer	LexicalTokenizerName	Nama tokenizer yang akan digunakan untuk membagi teks kontinu menjadi urutan token, seperti memecah kalimat menjadi kata-kata.

CustomNormalizer

Objek

Memungkinkan Anda mengonfigurasi normalisasi untuk bidang yang dapat difilter, dapat diurutkan, dan dapat difaset, yang secara default beroperasi dengan pencocokan yang ketat. Ini adalah konfigurasi yang ditentukan pengguna yang terdiri dari setidaknya satu atau beberapa filter, yang memodifikasi token yang disimpan.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer	Diskriminator untuk jenis turunan.
charFilters	CharFilterName[]	Daftar filter karakter yang digunakan untuk menyiapkan teks input sebelum diproses. Misalnya, mereka dapat menggantikan karakter atau simbol tertentu. Filter dijalankan dalam urutan di mana filter tersebut tercantum.
name	string	Nama filter karakter. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
tokenFilters	TokenFilterName[]	Daftar filter token yang digunakan untuk memfilter atau mengubah token input. Misalnya, Anda dapat menetapkan filter huruf kecil yang mengonversi semua karakter menjadi huruf kecil. Filter dijalankan dalam urutan di mana filter tersebut tercantum.

DictionaryDecompounderTokenFilter

Objek

Menguraikan kata majemuk yang ditemukan dalam banyak bahasa Jermanik. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DictionaryDecompounderTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxSubwordSize	integer (int32) maximum: 300	15	Ukuran subkata maksimum. Hanya subkata yang lebih pendek dari ini yang dihasilkan. Defaultnya adalah 15. Maksimum adalah 300.
minSubwordSize	integer (int32) maximum: 300	2	Ukuran subkata minimum. Hanya subkata yang lebih panjang dari ini yang dihasilkan. Nilai bawaan adalah 2. Maksimum adalah 300.
minWordSize	integer (int32) maximum: 300	5	Ukuran kata minimum. Hanya kata-kata yang lebih panjang dari ini yang diproses. Pengaturan awal adalah 5. Maksimum adalah 300.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
onlyLongestMatch	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah hanya menambahkan subword yang cocok terpanjang ke output. Nilai default adalah false.
wordList	string[]		Daftar kata yang cocok dengan.

DistanceScoringFunction

Objek

Menentukan fungsi yang meningkatkan skor berdasarkan jarak dari lokasi geografis.

Nama	Jenis	Deskripsi
boost	number (double)	Pengali untuk skor mentah. Harus berupa angka positif yang tidak sama dengan 1,0.
distance	DistanceScoringParameters	Nilai parameter untuk fungsi penilaian jarak.
fieldName	string	Nama bidang yang digunakan sebagai input ke fungsi penilaian.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Nilai yang menunjukkan bagaimana peningkatan akan diinterpolasi di seluruh skor dokumen; default ke "Linear".
type	string: distance	Jenis ScoringFunction.

DistanceScoringParameters

Objek

Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian jarak.

Nama	Jenis	Deskripsi
boostingDistance	number (double)	Jarak dalam kilometer dari lokasi referensi tempat jangkauan boosting berakhir.
referencePointParameter	string	Nama parameter yang diteruskan dalam kueri pencarian untuk menentukan lokasi referensi.

EdgeNGramTokenFilter

Objek

Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan mulai dari depan atau belakang token input. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxGram	integer (int32)	2	Panjang n-gram maksimum. Nilai bawaan adalah 2.
minGram	integer (int32)	1	Panjang n-gram minimum. Nilai baku adalah 1. Harus kurang dari nilai maxGram.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	Menentukan sisi input mana yang harus dihasilkan dari n-gram. Defaultnya adalah "depan".

EdgeNGramTokenFilterSide

Enumerasi

Menentukan sisi input mana yang harus dihasilkan dari n-gram.

Nilai	Deskripsi
front	Menentukan bahwa n-gram harus dihasilkan dari bagian depan input.
back	Menentukan bahwa n-gram harus dihasilkan dari bagian belakang input.

EdgeNGramTokenFilterV2

Objek

Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan mulai dari depan atau belakang token input. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilterV2		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Panjang n-gram maksimum. Nilai bawaan adalah 2. Maksimum adalah 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Panjang n-gram minimum. Nilai baku adalah 1. Maksimum adalah 300. Harus kurang dari nilai maxGram.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	Menentukan sisi input mana yang harus dihasilkan dari n-gram. Defaultnya adalah "depan".

EdgeNGramTokenizer

Objek

Tokenisasi input dari tepi ke dalam n-gram dari ukuran yang diberikan. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Panjang n-gram maksimum. Nilai bawaan adalah 2. Maksimum adalah 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Panjang n-gram minimum. Nilai baku adalah 1. Maksimum adalah 300. Harus kurang dari nilai maxGram.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
tokenChars	TokenCharacterKind[]		Kelas karakter untuk disimpan dalam token.

ElisionTokenFilter

Objek

Menghilangkan elision. Misalnya, "l'avion" (bidang) akan dikonversi menjadi "avion" (bidang). Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ElisionTokenFilter	Diskriminator untuk jenis turunan.
articles	string[]	Kumpulan artikel yang akan dihapus.
name	string	Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

ErrorAdditionalInfo

Objek

Info tambahan kesalahan manajemen sumber daya.

Nama	Jenis	Deskripsi
info		Info tambahan.
type	string	Jenis info tambahan.

ErrorDetail

Objek

Detail kesalahan.

Nama	Jenis	Deskripsi
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	Info tambahan kesalahan.
code	string	Kode kesalahan.
details	ErrorDetail[]	Rincian kesalahan.
message	string	Pesan kesalahan.
target	string	Sasaran kesalahan.

ErrorResponse

Objek

Respons kesalahan umum untuk semua API Azure Resource Manager untuk mengembalikan detail kesalahan untuk operasi yang gagal. (Ini juga mengikuti format respons kesalahan OData.).

Nama	Jenis	Deskripsi
error	ErrorDetail	Objek kesalahan.

ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration

Objek

Berisi opsi konfigurasi khusus untuk algoritma KNN lengkap yang digunakan selama kueri, yang akan melakukan pencarian brute-force di seluruh indeks vektor.

Nama	Jenis	Deskripsi
exhaustiveKnnParameters	ExhaustiveKnnParameters	Berisi parameter khusus untuk algoritma KNN lengkap.
kind	string: exhaustiveKnn	Jenis VectorSearchAlgorithmConfiguration.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan konfigurasi khusus ini.

ExhaustiveKnnParameters

Objek

Berisi parameter khusus untuk algoritma KNN lengkap.

Nama	Jenis	Deskripsi
metric	VectorSearchAlgorithmMetric	Metrik kesamaan yang digunakan untuk perbandingan vektor.

FreshnessScoringFunction

Objek

Menentukan fungsi yang meningkatkan skor berdasarkan nilai bidang tanggal-waktu.

Nama	Jenis	Deskripsi
boost	number (double)	Pengali untuk skor mentah. Harus berupa angka positif yang tidak sama dengan 1,0.
fieldName	string	Nama bidang yang digunakan sebagai input ke fungsi penilaian.
freshness	FreshnessScoringParameters	Nilai parameter untuk fungsi penilaian kesegaran.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Nilai yang menunjukkan bagaimana peningkatan akan diinterpolasi di seluruh skor dokumen; default ke "Linear".
type	string: freshness	Jenis ScoringFunction.

FreshnessScoringParameters

Objek

Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian kesegaran.

Nama	Jenis	Deskripsi
boostingDuration	string (duration)	Periode kedaluwarsa setelah itu peningkatan akan berhenti untuk dokumen tertentu.

HnswAlgorithmConfiguration

Objek

Berisi opsi konfigurasi khusus untuk algoritma perkiraan tetangga terdekat HNSW yang digunakan selama pengindeksan dan kueri. Algoritma HNSW menawarkan trade-off yang dapat disetel antara kecepatan dan akurasi pencarian.

Nama	Jenis	Deskripsi
hnswParameters	HnswParameters	Berisi parameter khusus untuk algoritma HNSW.
kind	string: hnsw	Jenis VectorSearchAlgorithmConfiguration.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan konfigurasi khusus ini.

HnswParameters

Objek

Berisi parameter khusus untuk algoritma HNSW.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
efConstruction	integer (int32) minimum: 100 maximum: 1000	400	Ukuran daftar dinamis yang berisi tetangga terdekat, yang digunakan selama waktu indeks. Meningkatkan parameter ini dapat meningkatkan kualitas indeks, dengan mengorbankan peningkatan waktu pengindeksan. Pada titik tertentu, meningkatkan parameter ini menyebabkan pengembalian yang berkurang.
efSearch	integer (int32) minimum: 100 maximum: 1000	500	Ukuran daftar dinamis yang berisi tetangga terdekat, yang digunakan selama waktu pencarian. Meningkatkan parameter ini dapat meningkatkan hasil pencarian, dengan mengorbankan pencarian yang lebih lambat. Pada titik tertentu, meningkatkan parameter ini menyebabkan pengembalian yang berkurang.
m	integer (int32) minimum: 4 maximum: 10	4	Jumlah tautan dua arah yang dibuat untuk setiap elemen baru selama konstruksi. Meningkatkan nilai parameter ini dapat meningkatkan penarikan dan mengurangi waktu pengambilan untuk himpunan data dengan dimensi intrinsik tinggi dengan mengorbankan peningkatan konsumsi memori dan waktu pengindeksan yang lebih lama.
metric	VectorSearchAlgorithmMetric		Metrik kesamaan yang digunakan untuk perbandingan vektor.

KeepTokenFilter

Objek

Filter token yang hanya menyimpan token dengan teks yang terkandung dalam daftar kata tertentu. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeepTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
keepWords	string[]		Daftar kata yang harus disimpan.
keepWordsCase	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan menurunkan huruf besar/kecil semua kata terlebih dahulu. Nilai default adalah false.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

KeywordMarkerTokenFilter

Objek

Menandai istilah sebagai kata kunci. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordMarkerTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
ignoreCase	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan mengabaikan kasus. Jika true, semua kata dikonversi ke huruf kecil terlebih dahulu. Nilai default adalah false.
keywords	string[]		Daftar kata untuk ditandai sebagai kata kunci.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

KeywordTokenizer

Objek

Mengirimkan seluruh input sebagai token tunggal. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
bufferSize	integer (int32)	256	Ukuran buffer baca dalam byte. Defaultnya adalah 256.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

KeywordTokenizerV2

Objek

Mengirimkan seluruh input sebagai token tunggal. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizerV2		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	256	Panjang token maksimum. Defaultnya adalah 256. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah. Panjang token maksimum yang dapat digunakan adalah 300 karakter.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

LengthTokenFilter

Objek

Menghapus kata-kata yang terlalu panjang atau terlalu pendek. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LengthTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
max	integer (int32) maximum: 300	300	Panjang maksimum dalam karakter. Default dan maksimum adalah 300.
min	integer (int32) maximum: 300	0	Panjang minimum dalam karakter. Nilai default adalah 0. Maksimum adalah 300. Harus kurang dari nilai maks.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

LexicalAnalyzerName

Enumerasi

Menentukan nama semua penganalisis teks yang didukung oleh mesin pencari.

Nilai	Deskripsi
ar.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Arab.
ar.lucene	Lucene analyzer untuk bahasa Arab.
hy.lucene	Penganalisis Lucene untuk Armenia.
bn.microsoft	Microsoft analyzer untuk Bangla.
eu.lucene	Penganalisis Lucene untuk Basque.
bg.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Bulgaria.
bg.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Bulgaria.
ca.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Catalan.
ca.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Catalan.
zh-Hans.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Cina (Sederhana).
zh-Hans.lucene	Penganalisis Lucene untuk Cina (Sederhana).
zh-Hant.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Cina (Tradisional).
zh-Hant.lucene	Lucene analyzer untuk Cina (Tradisional).
hr.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Kroasia.
cs.microsoft	Penganalisis Microsoft untuk Ceko.
cs.lucene	Penganalisis Lucene untuk Ceko.
da.microsoft	Microsoft analyzer untuk Denmark.
da.lucene	Penganalisis Lucene untuk Denmark.
nl.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Belanda.
nl.lucene	Lucene analyzer untuk bahasa Belanda.
en.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Inggris.
en.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Inggris.
et.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Estonia.
fi.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Finlandia.
fi.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Finlandia.
fr.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Prancis.
fr.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Prancis.
gl.lucene	Penganalisis Lucene untuk Galicia.
de.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Jerman.
de.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Jerman.
el.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Yunani.
el.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Yunani.
gu.microsoft	Microsoft analyzer untuk Gujarati.
he.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Ibrani.
hi.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Hindi.
hi.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Hindi.
hu.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Hongaria.
hu.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Hongaria.
is.microsoft	Microsoft analyzer untuk Islandia.
id.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Indonesia (Bahasa).
id.lucene	Lucene analyzer untuk bahasa Indonesia.
ga.lucene	Penganalisis Lucene untuk Irlandia.
it.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Italia.
it.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Italia.
ja.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Jepang.
ja.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Jepang.
kn.microsoft	Microsoft analyzer untuk Kannada.
ko.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Korea.
ko.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Korea.
lv.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Latvia.
lv.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Latvia.
lt.microsoft	Penganalisis Microsoft untuk bahasa Lituania.
ml.microsoft	Microsoft analyzer untuk Malayalam.
ms.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Melayu (Latin).
mr.microsoft	Microsoft analyzer untuk Marathi.
nb.microsoft	Microsoft analyzer untuk Norwegia (Bokmål).
no.lucene	Penganalisis Lucene untuk Norwegia.
fa.lucene	Penganalisis Lucene untuk Persia.
pl.microsoft	Microsoft analyzer untuk Polandia.
pl.lucene	Lucene analyzer untuk Polandia.
pt-BR.microsoft	Microsoft analyzer untuk Portugis (Brasil).
pt-BR.lucene	Penganalisis Lucene untuk Portugis (Brasil).
pt-PT.microsoft	Microsoft analyzer untuk Portugis (Portugal).
pt-PT.lucene	Penganalisis Lucene untuk Portugis (Portugal).
pa.microsoft	Microsoft analyzer untuk Punjabi.
ro.microsoft	Microsoft analyzer untuk Rumania.
ro.lucene	Penganalisis Lucene untuk Rumania.
ru.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Rusia.
ru.lucene	Penganalisis Lucene untuk Rusia.
sr-cyrillic.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Serbia (Cyrillic).
sr-latin.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Serbia (Latin).
sk.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Slovakia.
sl.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Slovenia.
es.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Spanyol.
es.lucene	Lucene analyzer untuk bahasa Spanyol.
sv.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Swedia.
sv.lucene	Penganalisis Lucene untuk bahasa Swedia.
ta.microsoft	Microsoft analyzer untuk Tamil.
te.microsoft	Penganalisis Microsoft untuk Telugu.
th.microsoft	Microsoft analyzer untuk Thailand.
th.lucene	Penganalisis Lucene untuk Thailand.
tr.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Turki.
tr.lucene	Penganalisis Lucene untuk Turki.
uk.microsoft	Penganalisis Microsoft untuk bahasa Ukraina.
ur.microsoft	Microsoft analyzer untuk bahasa Urdu.
vi.microsoft	Penganalisis Microsoft untuk bahasa Vietnam.
standard.lucene	Penganalisis Lucene standar.
standardasciifolding.lucene	Alat analisis Lucene Lipat ASCII Standar. Lihat https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers
keyword	Perlakukan seluruh konten bidang sebagai token tunggal. Ini berguna untuk data seperti kode pos, id, dan beberapa nama produk. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html
pattern	Secara fleksibel memisahkan teks menjadi istilah melalui pola ekspresi reguler. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html
simple	Membagi teks di antara karakter non-huruf dan mengubah semuanya menjadi huruf kecil. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/SimpleAnalyzer.html
stop	Membagi teks pada non-huruf; Menerapkan filter token huruf kecil dan stopword. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html
whitespace	Penganalisis yang menggunakan tokenizer spasi kosong. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html

LexicalNormalizerName

Enumerasi

Menentukan nama semua normalisasi teks yang didukung oleh mesin pencari.

Nilai	Deskripsi
asciifolding	Mengonversi karakter Unicode alfabet, numerik, dan simbolis yang tidak berada dalam 127 karakter ASCII pertama (blok Unicode "Latin Dasar" ke dalam setara ASCII mereka, jika setara tersebut ada. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html
elision	Menghilangkan elision. Misalnya, "l'avion" (bidang) akan dikonversi menjadi "avion" (bidang). Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html
lowercase	Menormalkan teks token menjadi huruf kecil. Lihat https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html
standard	Normalizer standar, yang terdiri dari huruf kecil dan asciifolding. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html
uppercase	Menormalkan teks token ke huruf besar. Lihat https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html

LexicalTokenizerName

Enumerasi

Menentukan nama semua tokenizer yang didukung oleh mesin pencari.

Nilai	Deskripsi
classic	Tokenizer berbasis tata bahasa yang cocok untuk memproses sebagian besar dokumen berbahasa Eropa. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html
edgeNGram	Tokenisasi input dari tepi ke dalam n-gram dari ukuran yang diberikan. Lihat https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenizer.html
keyword_v2	Mengirimkan seluruh input sebagai token tunggal. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html
letter	Membagi teks berdasarkan karakter non-huruf. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html
lowercase	Membagi teks di antara karakter non-huruf dan mengubah semuanya menjadi huruf kecil. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseTokenizer.html
microsoft_language_tokenizer	Membagi teks menggunakan aturan spesifik bahasa.
microsoft_language_stemming_tokenizer	Membagi teks menggunakan aturan khusus bahasa dan mengurangi kata-kata ke bentuk dasarnya.
nGram	Tokenisasi input ke dalam n-gram dari ukuran yang diberikan. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenizer.html
path_hierarchy_v2	Tokenizer untuk hierarki berupa jalur. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html
pattern	Tokenizer yang menggunakan pencocokan pola regex untuk membangun token yang berbeda. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/pattern/PatternTokenizer.html
standard_v2	Penganalisis Lucene Standar; Terdiri dari tokenizer standar, filter huruf kecil, dan filter berhenti. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html
uax_url_email	Tokenisasi url dan email sebagai satu token. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html
whitespace	Membagi teks di spasi kosong. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html

LimitTokenFilter

Objek

Membatasi jumlah token saat mengindeks. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LimitTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
consumeAllTokens	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah semua token dari input harus digunakan bahkan jika maxTokenCount tercapai. Nilai default adalah false.
maxTokenCount	integer (int32)	1	Jumlah maksimum token yang akan dihasilkan. Nilai baku adalah 1.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

LuceneStandardAnalyzer

Objek

Penganalisis Apache Lucene Standar; Terdiri dari tokenizer standar, filter huruf kecil, dan filter berhenti.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardAnalyzer		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Panjang token maksimum. Defaultnya adalah 255. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah. Panjang token maksimum yang dapat digunakan adalah 300 karakter.
name	string		Nama penganalisis. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
stopwords	string[]		Daftar kata henti.

LuceneStandardTokenizer

Objek

Hentian teks mengikuti aturan Segmentasi Teks Unicode. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxTokenLength	integer (int32)	255	Panjang token maksimum. Defaultnya adalah 255. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

LuceneStandardTokenizerV2

Objek

Hentian teks mengikuti aturan Segmentasi Teks Unicode. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Panjang token maksimum. Defaultnya adalah 255. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah. Panjang token maksimum yang dapat digunakan adalah 300 karakter.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

MagnitudeScoringFunction

Objek

Menentukan fungsi yang meningkatkan skor berdasarkan besarnya bidang numerik.

Nama	Jenis	Deskripsi
boost	number (double)	Pengali untuk skor mentah. Harus berupa angka positif yang tidak sama dengan 1,0.
fieldName	string	Nama bidang yang digunakan sebagai input ke fungsi penilaian.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Nilai yang menunjukkan bagaimana peningkatan akan diinterpolasi di seluruh skor dokumen; default ke "Linear".
magnitude	MagnitudeScoringParameters	Nilai parameter untuk fungsi penilaian besar.
type	string: magnitude	Jenis ScoringFunction.

MagnitudeScoringParameters

Objek

Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian besaran.

Nama	Jenis	Deskripsi
boostingRangeEnd	number (double)	Nilai bidang di mana peningkatan berakhir.
boostingRangeStart	number (double)	Nilai bidang di mana peningkatan dimulai.
constantBoostBeyondRange	boolean	Nilai yang menunjukkan apakah akan menerapkan peningkatan konstan untuk nilai bidang di luar nilai akhir rentang; default adalah false.

MappingCharFilter

Objek

Filter karakter yang menerapkan pemetaan yang ditentukan dengan opsi pemetaan. Pencocokan bersifat rakus (pola terpanjang yang cocok di titik tertentu menang). Penggantian diperbolehkan menggunakan string kosong. Filter karakter ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter	Diskriminator untuk jenis turunan.
mappings	string[]	Daftar pemetaan format berikut: "a=>b" (semua kemunculan karakter "a" akan diganti dengan karakter "b").
name	string	Nama filter karakter. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

MicrosoftLanguageStemmingTokenizer

Objek

Membagi teks menggunakan aturan khusus bahasa dan mengurangi kata-kata ke bentuk dasarnya.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageStemmingTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
isSearchTokenizer	boolean	False	Nilai yang menunjukkan bagaimana tokenizer digunakan. Atur ke true jika digunakan sebagai tokenizer pencarian, atur ke false jika digunakan sebagai tokenizer pengindeksan. Nilai default adalah false.
language	MicrosoftStemmingTokenizerLanguage		Bahasa yang digunakan. Defaultnya adalah bahasa Inggris.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Panjang token maksimum. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah. Panjang token maksimum yang dapat digunakan adalah 300 karakter. Token yang lebih panjang dari 300 karakter pertama kali dibagi menjadi token dengan panjang 300 dan kemudian masing-masing token tersebut dibagi berdasarkan panjang token maksimum yang ditetapkan. Defaultnya adalah 255.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

MicrosoftLanguageTokenizer

Objek

Membagi teks menggunakan aturan spesifik bahasa.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
isSearchTokenizer	boolean	False	Nilai yang menunjukkan bagaimana tokenizer digunakan. Atur ke true jika digunakan sebagai tokenizer pencarian, atur ke false jika digunakan sebagai tokenizer pengindeksan. Nilai default adalah false.
language	MicrosoftTokenizerLanguage		Bahasa yang digunakan. Defaultnya adalah bahasa Inggris.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Panjang token maksimum. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah. Panjang token maksimum yang dapat digunakan adalah 300 karakter. Token yang lebih panjang dari 300 karakter pertama kali dibagi menjadi token dengan panjang 300 dan kemudian masing-masing token tersebut dibagi berdasarkan panjang token maksimum yang ditetapkan. Defaultnya adalah 255.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

MicrosoftStemmingTokenizerLanguage

Enumerasi

Mencantumkan bahasa yang didukung oleh tokenizer stem bahasa Microsoft.

Nilai	Deskripsi
arabic	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Arab.
bangla	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk Bangla.
bulgarian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Bulgaria.
catalan	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk Catalan.
croatian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Kroasia.
czech	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Ceko.
danish	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Denmark.
dutch	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Belanda.
english	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Inggris.
estonian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Estonia.
finnish	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Finlandia.
french	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Prancis.
german	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Jerman.
greek	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Yunani.
gujarati	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk Gujarati.
hebrew	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Ibrani.
hindi	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Hindi.
hungarian	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Hongaria.
icelandic	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Islandia.
indonesian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Indonesia.
italian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Italia.
kannada	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk Kannada.
latvian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Latvia.
lithuanian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Lituania.
malay	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Melayu.
malayalam	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk Malayalam.
marathi	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk Marathi.
norwegianBokmaal	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk Norwegian (Bokmål).
polish	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Polandia.
portuguese	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Portugis.
portugueseBrazilian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk Portugis (Brasil).
punjabi	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk Punjabi.
romanian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Rumania.
russian	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Rusia.
serbianCyrillic	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Serbia (Cyrillic).
serbianLatin	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Serbia (Latin).
slovak	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Slovakia.
slovenian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Slovenia.
spanish	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Spanyol.
swedish	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Swedia.
tamil	Memilih tokenizer steming Microsoft untuk bahasa Tamil.
telugu	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk Telugu.
turkish	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Turki.
ukrainian	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Ukraina.
urdu	Memilih tokenizer stem Microsoft untuk bahasa Urdu.

MicrosoftTokenizerLanguage

Enumerasi

Mencantumkan bahasa yang didukung oleh tokenizer bahasa Microsoft.

Nilai	Deskripsi
bangla	Memilih tokenizer Microsoft untuk Bangla.
bulgarian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Bulgaria.
catalan	Memilih tokenizer Microsoft untuk Catalan.
chineseSimplified	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Cina (Sederhana).
chineseTraditional	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Cina (Tradisional).
croatian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Kroasia.
czech	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Ceko.
danish	Memilih tokenizer Microsoft untuk Denmark.
dutch	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Belanda.
english	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Inggris.
french	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Prancis.
german	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Jerman.
greek	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Yunani.
gujarati	Memilih tokenizer Microsoft untuk Gujarati.
hindi	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Hindi.
icelandic	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Islandia.
indonesian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Indonesia.
italian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Italia.
japanese	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Jepang.
kannada	Memilih tokenizer Microsoft untuk Kannada.
korean	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Korea.
malay	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Melayu.
malayalam	Memilih tokenizer Microsoft untuk Malayalam.
marathi	Memilih tokenizer Microsoft untuk Marathi.
norwegianBokmaal	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Norwegia (Bokmål).
polish	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Polandia.
portuguese	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Portugis.
portugueseBrazilian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Portugis (Brasil).
punjabi	Memilih tokenizer Microsoft untuk Punjabi.
romanian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Rumania.
russian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Rusia.
serbianCyrillic	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Serbia (Cyrillic).
serbianLatin	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Serbia (Latin).
slovenian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Slovenia.
spanish	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Spanyol.
swedish	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Swedia.
tamil	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Tamil.
telugu	Memilih tokenizer Microsoft untuk Telugu.
thai	Memilih tokenizer Microsoft untuk Thailand.
ukrainian	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Ukraina.
urdu	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Urdu.
vietnamese	Memilih tokenizer Microsoft untuk bahasa Vietnam.

NGramTokenFilter

Objek

Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxGram	integer (int32)	2	Panjang n-gram maksimum. Nilai bawaan adalah 2.
minGram	integer (int32)	1	Panjang n-gram minimum. Nilai baku adalah 1. Harus kurang dari nilai maxGram.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

NGramTokenFilterV2

Objek

Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilterV2		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Panjang n-gram maksimum. Nilai bawaan adalah 2. Maksimum adalah 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Panjang n-gram minimum. Nilai baku adalah 1. Maksimum adalah 300. Harus kurang dari nilai maxGram.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

NGramTokenizer

Objek

Tokenisasi input ke dalam n-gram dari ukuran yang diberikan. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Panjang n-gram maksimum. Nilai bawaan adalah 2. Maksimum adalah 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Panjang n-gram minimum. Nilai baku adalah 1. Maksimum adalah 300. Harus kurang dari nilai maxGram.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
tokenChars	TokenCharacterKind[]		Kelas karakter untuk disimpan dalam token.

PathHierarchyTokenizerV2

Objek

Tokenizer untuk hierarki berupa jalur. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PathHierarchyTokenizerV2		Diskriminator untuk jenis turunan.
delimiter	string maxLength: 1	/	Karakter pemisah yang akan digunakan. Defaultnya adalah "/".
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	300	Panjang token maksimum. Default dan maksimum adalah 300.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
replacement	string maxLength: 1	/	Nilai yang, jika diatur, menggantikan karakter pemisah. Defaultnya adalah "/".
reverse	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan menghasilkan token dalam urutan terbalik. Nilai default adalah false.
skip	integer (int32)	0	Jumlah token awal yang akan dilewati. Nilai default adalah 0.

PatternAnalyzer

Objek

Secara fleksibel memisahkan teks menjadi istilah melalui pola ekspresi reguler. Penganalisis ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternAnalyzer		Diskriminator untuk jenis turunan.
flags	string		Bendera ekspresi reguler, ditentukan sebagai string nilai RegexFlags yang dipisahkan '|'.
lowercase	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah istilah harus huruf kecil. Nilai default adalah benar.
name	string		Nama penganalisis. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
pattern	string	\W+	Pola ekspresi reguler untuk mencocokkan pemisah token. Default adalah ekspresi yang cocok dengan satu atau beberapa karakter non-kata.
stopwords	string[]		Daftar kata henti.

PatternCaptureTokenFilter

Objek

Menggunakan regex Java untuk memancarkan beberapa token - satu untuk setiap grup pengambilan dalam satu atau beberapa pola. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternCaptureTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
patterns	string[]		Daftar pola yang cocok dengan setiap token.
preserveOriginal	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah akan mengembalikan token asli meskipun salah satu pola cocok. Nilai default adalah benar.

PatternReplaceCharFilter

Objek

Filter karakter yang menggantikan karakter dalam string input. Menggunakan ekspresi reguler untuk mengidentifikasi urutan karakter untuk dipertahankan dan pola pengganti untuk mengidentifikasi karakter untuk diganti. Misalnya, mengingat teks input "aa bb aa bb", pola "(aa)\s+(bb)", dan penggantian "$1#$2", hasilnya adalah "aa#bb aa#bb". Filter karakter ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceCharFilter	Diskriminator untuk jenis turunan.
name	string	Nama filter karakter. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
pattern	string	Pola ekspresi reguler.
replacement	string	Teks pengganti.

PatternReplaceTokenFilter

Objek

Filter karakter yang menggantikan karakter dalam string input. Menggunakan ekspresi reguler untuk mengidentifikasi urutan karakter untuk dipertahankan dan pola pengganti untuk mengidentifikasi karakter untuk diganti. Misalnya, mengingat teks input "aa bb aa bb", pola "(aa)\s+(bb)", dan penggantian "$1#$2", hasilnya adalah "aa#bb aa#bb". Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceTokenFilter	Diskriminator untuk jenis turunan.
name	string	Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
pattern	string	Pola ekspresi reguler.
replacement	string	Teks pengganti.

PatternTokenizer

Objek

Tokenizer yang menggunakan pencocokan pola regex untuk membangun token yang berbeda. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
flags	string		Bendera ekspresi reguler, ditentukan sebagai string nilai RegexFlags yang dipisahkan '|'.
group	integer (int32)	-1	Ordinal berbasis nol dari grup yang cocok dalam pola ekspresi reguler untuk diekstrak ke dalam token. Gunakan -1 jika Anda ingin menggunakan seluruh pola untuk membagi input menjadi token, terlepas dari grup yang cocok. Defaultnya adalah -1.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
pattern	string	\W+	Pola ekspresi reguler untuk mencocokkan pemisah token. Default adalah ekspresi yang cocok dengan satu atau beberapa karakter non-kata.

PhoneticEncoder

Enumerasi

Mengidentifikasi jenis encoder fonetik yang akan digunakan dengan PhoneticTokenFilter.

Nilai	Deskripsi
metaphone	Mengkodekan token ke dalam nilai Metaphone.
doubleMetaphone	Mengkodekan token menjadi nilai metafon ganda.
soundex	Mengkodekan token ke dalam nilai Soundex.
refinedSoundex	Mengkodekan token ke dalam nilai Soundex Refined.
caverphone1	Mengkodekan token ke dalam nilai Caverphone 1.0.
caverphone2	Mengkodekan token ke dalam nilai Caverphone 2.0.
cologne	Mengkodekan token menjadi nilai Fonetik Cologne.
nysiis	Mengkodekan token ke dalam nilai NYSIIS.
koelnerPhonetik	Mengkodekan token menggunakan algoritma Kölner Phonetik.
haasePhonetik	Mengkodekan token menggunakan penyempurnaan Haase dari algoritma Kölner Phonetik.
beiderMorse	Mengkodekan token menjadi nilai Beider-Morse.

PhoneticTokenFilter

Objek

Membuat token untuk kecocokan fonetik. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PhoneticTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
encoder	PhoneticEncoder	metaphone	Encoder fonetik yang akan digunakan. Defaultnya adalah "metaphone".
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
replace	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah token yang dikodekan harus menggantikan token asli. Jika false, token yang dikodekan ditambahkan sebagai sinonim. Nilai default adalah benar.

RankingOrder

Enumerasi

Mewakili skor untuk digunakan untuk urutan pengurutan dokumen.

Nilai	Deskripsi
BoostedRerankerScore	Mengatur urutan pengurutan sebagai BoostedRerankerScore
RerankerScore	Mengatur urutan pengurutan sebagai ReRankerScore

RescoringOptions

Objek

Berisi opsi untuk memulihkan.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
defaultOversampling	number (double)		Faktor oversampling default. Oversampling mengambil serangkaian dokumen potensial yang lebih besar untuk mengimbangi kehilangan resolusi akibat kuantisasi. Ini meningkatkan serangkaian hasil yang akan dinilai ulang pada vektor presisi penuh. Nilai minimum adalah 1, yang berarti tidak ada oversampling (1x). Parameter ini hanya dapat diatur jika 'enableRescoring' benar. Nilai yang lebih tinggi meningkatkan pengenalan dengan mengorbankan latensi.
enableRescoring	boolean	True	Jika diatur ke true, setelah pencarian awal pada vektor terkompresi, skor kesamaan dihitung ulang menggunakan vektor presisi penuh. Ini akan meningkatkan pengenalan dengan mengorbankan latensi.
rescoreStorageMethod	enum: discardOriginals preserveOriginals	preserveOriginals	Mengontrol metode penyimpanan untuk vektor asli. Pengaturan ini tidak dapat diubah.

ScalarQuantizationCompression

Objek

Berisi opsi konfigurasi khusus untuk metode kompresi kuantisasi skalar yang digunakan selama pengindeksan dan kueri.

Nama	Jenis	Deskripsi
kind	string: scalarQuantization	Jenis VectorSearchCompression.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan konfigurasi khusus ini.
rescoringOptions	RescoringOptions	Berisi opsi untuk memulihkan.
scalarQuantizationParameters	ScalarQuantizationParameters	Berisi parameter khusus untuk Kuantisasi Skalar.
truncationDimension	integer (int32)	Jumlah dimensi untuk memotong vektor. Memotong vektor mengurangi ukuran vektor dan jumlah data yang perlu ditransfer selama pencarian. Ini dapat menghemat biaya penyimpanan dan meningkatkan kinerja pencarian dengan mengorbankan penarikan. Ini hanya boleh digunakan untuk penyematan yang dilatih dengan Matryoshka Representation Learning (MRL) seperti OpenAI text-embedding-3-large (kecil). Nilai defaultnya adalah null, yang berarti tidak ada pemotongan.

ScalarQuantizationParameters

Objek

Berisi parameter khusus untuk Kuantisasi Skalar.

Nama	Jenis	Deskripsi
quantizedDataType	VectorSearchCompressionTarget	Jenis data terkuantisasi dari nilai vektor terkompresi.

ScoringFunctionAggregation

Enumerasi

Menentukan fungsi agregasi yang digunakan untuk menggabungkan hasil semua fungsi penilaian dalam profil penilaian.

Nilai	Deskripsi
sum	Tingkatkan skor dengan jumlah semua hasil fungsi penilaian.
average	Tingkatkan skor dengan rata-rata semua hasil fungsi penilaian.
minimum	Tingkatkan skor minimal dari semua hasil fungsi penilaian.
maximum	Tingkatkan skor dengan maksimum dari semua hasil fungsi penilaian.
firstMatching	Tingkatkan skor menggunakan fungsi penilaian pertama yang berlaku di profil penilaian.
product	Tingkatkan skor berdasarkan produk dari semua hasil fungsi penilaian.

ScoringFunctionInterpolation

Enumerasi

Menentukan fungsi yang digunakan untuk menginterpolasi peningkatan skor di berbagai dokumen.

Nilai	Deskripsi
linear	Meningkatkan skor dengan jumlah yang menurun secara linier. Ini adalah interpolasi default untuk fungsi penilaian.
constant	Meningkatkan skor dengan faktor konstan.
quadratic	Meningkatkan skor dengan jumlah yang menurun secara kuadrat. Peningkatan berkurang perlahan untuk skor yang lebih tinggi, dan lebih cepat saat skor menurun. Opsi interpolasi ini tidak diizinkan dalam fungsi penilaian tag.
logarithmic	Meningkatkan skor dengan jumlah yang menurun secara logaritma. Peningkatan berkurang dengan cepat untuk skor yang lebih tinggi, dan lebih lambat saat skor menurun. Opsi interpolasi ini tidak diizinkan dalam fungsi penilaian tag.

ScoringProfile

Objek

Menentukan parameter untuk indeks pencarian yang memengaruhi penilaian dalam kueri pencarian.

Nama	Jenis	Deskripsi
functionAggregation	ScoringFunctionAggregation	Nilai yang menunjukkan bagaimana hasil fungsi penilaian individu harus digabungkan. Default ke "Jumlah". Diabaikan jika tidak ada fungsi penilaian.
functions	ScoringFunction[]: DistanceScoringFunction[] FreshnessScoringFunction[] MagnitudeScoringFunction[] TagScoringFunction[]	Pengumpulan fungsi yang mempengaruhi penilaian dokumen.
name	string	Nama profil penilaian.
text	TextWeights	Parameter yang meningkatkan penilaian berdasarkan kecocokan teks di bidang indeks tertentu.

SearchField

Objek

Mewakili bidang dalam definisi indeks, yang menjelaskan nama, jenis data, dan perilaku pencarian bidang.

Nama	Jenis	Deskripsi
analyzer	LexicalAnalyzerName	Nama penganalisis yang digunakan untuk bidang . Opsi ini hanya dapat digunakan dengan bidang yang dapat dicari dan tidak dapat diatur bersama dengan searchAnalyzer atau indexAnalyzer. Setelah penganalisis dipilih, penganalisis tidak dapat diubah untuk bidang . Harus null untuk bidang kompleks.
dimensions	integer (int32) minimum: 2 maximum: 4096	Dimensi bidang vektor.
facetable	boolean	Nilai yang menunjukkan apakah akan mengaktifkan bidang yang akan direferensikan dalam kueri faset. Biasanya digunakan dalam presentasi hasil pencarian yang mencakup jumlah hit berdasarkan kategori (misalnya, mencari kamera digital dan melihat jumlah hit berdasarkan merek, megapiksel, harga, dan sebagainya). Properti ini harus null untuk bidang kompleks. Bidang tipe Edm.GeographyPoint atau Collection(Edm.GeographyPoint) tidak dapat difaset. Default berlaku untuk semua bidang sederhana lainnya.
fields	SearchField[]	Daftar sub-bidang jika ini adalah bidang jenis Edm.ComplexType atau Collection(Edm.ComplexType). Harus null atau kosong untuk bidang sederhana.
filterable	boolean	Nilai yang menunjukkan apakah akan mengaktifkan bidang yang akan direferensikan dalam kueri $filter. dapat difilter berbeda dari yang dapat dicari dalam bagaimana string ditangani. Bidang tipe Edm.String atau Collection(Edm.String) yang dapat difilter tidak mengalami pemecahan kata, sehingga perbandingan hanya untuk kecocokan yang tepat. Misalnya, jika Anda mengatur bidang f seperti itu ke "hari cerah", $filter=f eq 'cerah' tidak akan menemukan kecocokan, tetapi $filter=f eq 'hari cerah' akan. Properti ini harus null untuk bidang kompleks. Default adalah true untuk bidang sederhana dan null untuk bidang kompleks.
indexAnalyzer	LexicalAnalyzerName	Nama penganalisis yang digunakan pada waktu pengindeksan untuk bidang . Opsi ini hanya dapat digunakan dengan bidang yang dapat dicari. Ini harus diatur bersama dengan searchAnalyzer dan tidak dapat diatur bersama dengan opsi penganalisis. Properti ini tidak dapat diatur ke nama penganalisis bahasa; gunakan properti penganalisis sebagai gantinya jika Anda memerlukan penganalisis bahasa. Setelah penganalisis dipilih, penganalisis tidak dapat diubah untuk bidang . Harus null untuk bidang kompleks.
key	boolean	Nilai yang menunjukkan apakah bidang secara unik mengidentifikasi dokumen dalam indeks. Tepat satu bidang tingkat atas di setiap indeks harus dipilih sebagai bidang kunci dan harus berjenis Edm.String. Bidang kunci dapat digunakan untuk mencari dokumen secara langsung dan memperbarui atau menghapus dokumen tertentu. Default adalah false untuk bidang sederhana dan null untuk bidang kompleks.
name	string	Nama bidang, yang harus unik dalam kumpulan bidang indeks atau bidang induk.
normalizer	LexicalNormalizerName	Nama normalizer yang akan digunakan untuk lapangan. Opsi ini hanya dapat digunakan dengan bidang dengan diaktifkan yang dapat difilter, dapat diurutkan, atau dapat disesuaikan. Setelah normalizer dipilih, itu tidak dapat diubah untuk bidang. Harus null untuk bidang kompleks.
retrievable	boolean	Nilai yang menunjukkan apakah bidang dapat dikembalikan dalam hasil pencarian. Anda dapat menonaktifkan opsi ini jika Anda ingin menggunakan bidang (misalnya, margin) sebagai mekanisme filter, pengurutan, atau penilaian tetapi tidak ingin bidang terlihat oleh pengguna akhir. Properti ini harus benar untuk bidang kunci, dan harus null untuk bidang kompleks. Properti ini dapat diubah pada bidang yang ada. Mengaktifkan properti ini tidak menyebabkan peningkatan persyaratan penyimpanan indeks. Default adalah true untuk bidang sederhana, false untuk bidang vektor, dan null untuk bidang kompleks.
searchAnalyzer	LexicalAnalyzerName	Nama penganalisis yang digunakan pada waktu pencarian untuk bidang . Opsi ini hanya dapat digunakan dengan bidang yang dapat dicari. Ini harus diatur bersama dengan indexAnalyzer dan tidak dapat diatur bersama dengan opsi penganalisis. Properti ini tidak dapat diatur ke nama penganalisis bahasa; gunakan properti penganalisis sebagai gantinya jika Anda memerlukan penganalisis bahasa. Penganalisis ini dapat diperbarui pada bidang yang ada. Harus null untuk bidang kompleks.
searchable	boolean	Nilai yang menunjukkan apakah bidang dapat dicari teks lengkap. Ini berarti ia akan menjalani analisis seperti pemecahan kata selama pengindeksan. Jika Anda mengatur bidang yang dapat dicari ke nilai seperti "hari cerah", secara internal akan dibagi menjadi token individu "cerah" dan "hari". Ini memungkinkan pencarian teks lengkap untuk istilah-istilah ini. Bidang tipe Edm.String atau Collection(Edm.String) dapat dicari secara default. Properti ini harus false untuk bidang sederhana dari tipe data non-string lainnya, dan harus null untuk bidang kompleks. Catatan: bidang yang dapat dicari menggunakan ruang ekstra dalam indeks Anda untuk mengakomodasi versi token tambahan dari nilai bidang untuk pencarian teks lengkap. Jika Anda ingin menghemat ruang dalam indeks Dan Anda tidak memerlukan bidang untuk disertakan dalam pencarian, atur dapat dicari ke false.
sortable	boolean	Nilai yang menunjukkan apakah akan mengaktifkan bidang yang akan direferensikan dalam ekspresi $orderby. Secara default, mesin pencari mengurutkan hasil menurut skor, tetapi dalam banyak pengalaman pengguna akan ingin mengurutkan menurut bidang dalam dokumen. Bidang sederhana hanya dapat diurutkan jika bernilai tunggal (memiliki nilai tunggal dalam cakupan dokumen induk). Bidang koleksi sederhana tidak dapat diurutkan, karena bernilai multinilai. Sub-bidang sederhana dari koleksi kompleks juga multinilai, dan karenanya tidak dapat diurutkan. Ini berlaku baik untuk bidang induk langsung maupun bidang leluhur yang merupakan kumpulan kompleks. Bidang kompleks tidak dapat diurutkan dan properti yang dapat diurutkan harus null untuk bidang tersebut. Default untuk dapat diurutkan adalah true untuk bidang sederhana bernilai tunggal, false untuk bidang sederhana multi-nilai, dan null untuk bidang kompleks.
stored	boolean	Nilai yang tidak dapat diubah yang menunjukkan apakah bidang akan disimpan secara terpisah pada disk yang akan dikembalikan dalam hasil pencarian. Anda dapat menonaktifkan opsi ini jika Anda tidak berencana mengembalikan konten bidang dalam respons pencarian untuk disimpan di overhead penyimpanan. Ini hanya dapat diatur selama pembuatan indeks dan hanya untuk bidang vektor. Properti ini tidak dapat diubah untuk bidang yang ada atau diatur sebagai false untuk bidang baru. Jika properti ini diatur sebagai false, properti 'retrievable' juga harus diatur ke false. Properti ini harus benar atau tidak diatur untuk bidang kunci, untuk bidang baru, dan untuk bidang non-vektor, dan harus null untuk bidang kompleks. Menonaktifkan properti ini akan mengurangi persyaratan penyimpanan indeks. Defaultnya adalah true untuk bidang vektor.
synonymMaps	string[]	Daftar nama peta sinonim untuk dikaitkan dengan bidang ini. Opsi ini hanya dapat digunakan dengan bidang yang dapat dicari. Saat ini hanya satu peta sinonim per bidang yang didukung. Menetapkan peta sinonim ke suatu bidang memastikan bahwa istilah kueri yang menargetkan bidang tersebut diperluas selama waktu kueri dengan menggunakan aturan yang terdapat dalam peta sinonim. Atribut ini dapat diubah pada bidang yang ada. Harus null atau koleksi kosong untuk bidang kompleks.
type	SearchFieldDataType	Jenis data bidang.
vectorEncoding	VectorEncodingFormat	Format pengodean untuk menginterpretasikan konten bidang.
vectorSearchProfile	string	Nama profil pencarian vektor yang menentukan algoritma dan vektorizer untuk digunakan saat mencari bidang vektor.

SearchFieldDataType

Enumerasi

Menentukan jenis data bidang dalam indeks pencarian.

Nilai	Deskripsi
Edm.String	Menunjukkan bahwa bidang berisi string.
Edm.Int32	Menunjukkan bahwa bidang berisi bilangan bulat bertanda tangan 32-bit.
Edm.Int64	Menunjukkan bahwa bidang berisi bilangan bulat bertanda tangan 64-bit.
Edm.Double	Menunjukkan bahwa bidang berisi nomor titik mengambang presisi ganda IEEE.
Edm.Boolean	Menunjukkan bahwa bidang berisi nilai Boolean (benar atau salah).
Edm.DateTimeOffset	Menunjukkan bahwa bidang berisi nilai tanggal/waktu, termasuk informasi zona waktu.
Edm.GeographyPoint	Menunjukkan bahwa bidang berisi lokasi geografis dalam hal garis bujur dan lintang.
Edm.ComplexType	Menunjukkan bahwa bidang berisi satu atau beberapa objek kompleks yang pada gilirannya memiliki sub-bidang jenis lain.
Edm.Single	Menunjukkan bahwa bidang berisi angka titik mengambang presisi tunggal. Ini hanya valid ketika digunakan dengan Collection(Edm.Single).
Edm.Half	Menunjukkan bahwa bidang berisi angka titik mengambang setengah presisi. Ini hanya valid ketika digunakan dengan Collection(Edm.Half).
Edm.Int16	Menunjukkan bahwa bidang berisi bilangan bulat bertanda 16-bit. Ini hanya valid ketika digunakan dengan Collection(Edm.Int16).
Edm.SByte	Menunjukkan bahwa bidang berisi bilangan bulat bertanda tangan 8-bit. Ini hanya valid ketika digunakan dengan Collection(Edm.SByte).
Edm.Byte	Menunjukkan bahwa bidang berisi bilangan bulat yang tidak ditandatangani 8-bit. Ini hanya valid ketika digunakan dengan Collection(Edm.Byte).

SearchIndex

Objek

Mewakili definisi indeks pencarian, yang menjelaskan bidang dan perilaku pencarian indeks.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.etag	string	ETag indeks.
analyzers	LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] PatternAnalyzer[] StopAnalyzer[]	Penganalisis untuk indeks.
charFilters	CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	Karakter memfilter indeks.
corsOptions	CorsOptions	Opsi untuk mengontrol Berbagi Sumber Daya Lintas Asal (CORS) untuk indeks.
defaultScoringProfile	string	Nama profil penilaian yang akan digunakan jika tidak ada yang ditentukan dalam kueri. Jika properti ini tidak diatur dan tidak ada profil penilaian yang ditentukan dalam kueri, maka penilaian default (tf-idf) akan digunakan.
description	string	Deskripsi indeks.
encryptionKey	SearchResourceEncryptionKey	Deskripsi kunci enkripsi yang Anda buat di Azure Key Vault. Kunci ini digunakan untuk memberikan tingkat enkripsi tambahan untuk data Anda saat Anda menginginkan jaminan penuh bahwa tidak ada seorang pun, bahkan Microsoft, yang dapat mendekripsi data Anda. Setelah Anda mengenkripsi data Anda, data tersebut akan selalu tetap dienkripsi. Layanan pencarian akan mengabaikan upaya untuk mengatur properti ini ke null. Anda dapat mengubah properti ini sesuai kebutuhan jika Anda ingin memutar kunci enkripsi; Data Anda tidak akan terpengaruh. Enkripsi dengan kunci yang dikelola pelanggan tidak tersedia untuk layanan pencarian gratis, dan hanya tersedia untuk layanan berbayar yang dibuat pada atau setelah 1 Januari 2019.
fields	SearchField[]	Bidang indeks.
name	string	Nama indeks.
normalizers	LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	Normalizer untuk indeks.
scoringProfiles	ScoringProfile[]	Profil penilaian untuk indeks.
semantic	SemanticSearch	Menentukan parameter untuk indeks pencarian yang memengaruhi kemampuan semantik.
similarity	SimilarityAlgorithm: BM25SimilarityAlgorithm ClassicSimilarityAlgorithm	Jenis algoritma kesamaan yang akan digunakan saat menilai dan memberi peringkat dokumen yang cocok dengan kueri pencarian. Algoritma kesamaan hanya dapat ditentukan pada waktu pembuatan indeks dan tidak dapat dimodifikasi pada indeks yang ada. Jika null, algoritma ClassicSimilarity digunakan.
suggesters	SearchSuggester[]	Pemberi saran untuk indeks.
tokenFilters	TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	Token memfilter indeks.
tokenizers	LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] MicrosoftLanguageTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] UaxUrlEmailTokenizer[]	Tokenizer untuk indeks.
vectorSearch	VectorSearch	Berisi opsi konfigurasi yang terkait dengan pencarian vektor.

SearchIndexerDataNoneIdentity

Objek

Menghapus properti identitas sumber data.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity	Fragmen URI yang menentukan jenis identitas.

SearchIndexerDataUserAssignedIdentity

Objek

Menentukan identitas untuk sumber data yang akan digunakan.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity	Fragmen URI yang menentukan jenis identitas.
userAssignedIdentity	string	Id sumber daya Azure yang sepenuhnya memenuhi syarat dari identitas terkelola yang ditetapkan pengguna biasanya dalam formulir "/subscriptions/12345678-1234-1234-1234567890ab/resourceGroups/rg/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/myId" yang seharusnya ditetapkan ke layanan pencarian.

SearchResourceEncryptionKey

Objek

Kunci enkripsi yang dikelola pelanggan di Azure Key Vault. Kunci yang Anda buat dan kelola dapat digunakan untuk mengenkripsi atau mendekripsi data-at-rest, seperti indeks dan peta sinonim.

Nama	Jenis	Deskripsi
accessCredentials.applicationId	string	ID Aplikasi AAD yang diberikan izin akses yang diperlukan ke Azure Key Vault yang akan digunakan saat mengenkripsi data Anda tidak aktif. ID Aplikasi tidak boleh bingung dengan ID Objek untuk Aplikasi AAD Anda.
accessCredentials.applicationSecret	string	Kunci autentikasi aplikasi AAD yang ditentukan.
identity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Identitas terkelola eksplisit yang digunakan untuk kunci enkripsi ini. Jika tidak ditentukan dan properti kredensial akses null, identitas terkelola yang ditetapkan sistem akan digunakan. Pada pembaruan ke sumber daya, jika identitas eksplisit tidak ditentukan, identitas tersebut tetap tidak berubah. Jika "tidak ada" ditentukan, nilai properti ini akan dihapus.
keyVaultKeyName	string	Nama kunci Azure Key Vault Anda yang akan digunakan untuk mengenkripsi data Anda saat tidak aktif.
keyVaultKeyVersion	string	Versi kunci Azure Key Vault Anda yang akan digunakan untuk mengenkripsi data Anda saat tidak aktif.
keyVaultUri	string	URI Azure Key Vault Anda, juga disebut sebagai nama DNS, yang berisi kunci yang akan digunakan untuk mengenkripsi data Anda saat tidak aktif. Contoh URI mungkin https://my-keyvault-name.vault.azure.net.

SearchSuggester

Objek

Menentukan bagaimana SUGGEST API harus berlaku untuk sekelompok bidang dalam indeks.

Nama	Jenis	Deskripsi
name	string	Nama penasaran.
searchMode	enum: analyzingInfixMatching	Nilai yang menunjukkan kemampuan pemberan.
sourceFields	string[]	Daftar nama bidang yang diterapkan oleh pemberan. Setiap bidang harus dapat dicari.

SemanticConfiguration

Objek

Menentukan konfigurasi tertentu yang akan digunakan dalam konteks kemampuan semantik.

Nama	Jenis	Deskripsi
name	string	Nama konfigurasi semantik.
prioritizedFields	SemanticPrioritizedFields	Menjelaskan bidang judul, konten, dan kata kunci yang akan digunakan untuk peringkat, keterangan, sorotan, dan jawaban semantik. Setidaknya salah satu dari tiga sub properti (titleField, prioritizedKeywordsFields dan prioritizedContentFields) perlu diatur.
rankingOrder	RankingOrder	Menentukan jenis skor yang akan digunakan untuk urutan pengurutan hasil pencarian.

SemanticField

Objek

Bidang yang digunakan sebagai bagian dari konfigurasi semantik.

Nama	Jenis	Deskripsi
fieldName	string	Nama file

SemanticPrioritizedFields

Objek

Menjelaskan bidang judul, konten, dan kata kunci yang akan digunakan untuk peringkat, keterangan, sorotan, dan jawaban semantik.

Nama	Jenis	Deskripsi
prioritizedContentFields	SemanticField[]	Menentukan bidang konten yang akan digunakan untuk peringkat semantik, teks, sorotan, dan jawaban. Untuk hasil terbaik, bidang yang dipilih harus berisi teks dalam bentuk bahasa alami. Urutan bidang dalam array mewakili prioritasnya. Kolom dengan prioritas yang lebih rendah dapat terpotong jika kontennya panjang.
prioritizedKeywordsFields	SemanticField[]	Menentukan bidang kata kunci yang akan digunakan untuk peringkat semantik, teks, sorotan, dan jawaban. Untuk hasil terbaik, bidang yang dipilih harus berisi daftar kata kunci. Urutan bidang dalam array mewakili prioritasnya. Kolom dengan prioritas yang lebih rendah dapat terpotong jika kontennya panjang.
titleField	SemanticField	Menentukan bidang judul yang akan digunakan untuk peringkat semantik, teks, sorotan, dan jawaban. Jika Anda tidak memiliki kolom judul di indeks, kosongkan kolom ini.

SemanticSearch

Objek

Menentukan parameter untuk indeks pencarian yang memengaruhi kemampuan semantik.

Nama	Jenis	Deskripsi
configurations	SemanticConfiguration[]	Konfigurasi semantik untuk indeks.
defaultConfiguration	string	Memungkinkan Anda mengatur nama konfigurasi semantik default dalam indeks Anda, menjadikannya opsional untuk meneruskannya sebagai parameter kueri setiap saat.

ShingleTokenFilter

Objek

Membuat kombinasi token sebagai token tunggal. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ShingleTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
filterToken	string	_	String yang akan disisipkan untuk setiap posisi di mana tidak ada token. Defaultnya adalah garis bawah ("_").
maxShingleSize	integer (int32) minimum: 2	2	Ukuran shingle maksimum. Nilai default dan minimum adalah 2.
minShingleSize	integer (int32) minimum: 2	2	Ukuran shingle minimum. Nilai default dan minimum adalah 2. Harus kurang dari nilai maxShingleSize.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
outputUnigrams	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah aliran output akan berisi token input (unigram) serta shingle. Nilai default adalah benar.
outputUnigramsIfNoShingles	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan menghasilkan unigram untuk waktu tersebut ketika tidak ada shingle yang tersedia. Properti ini lebih diutamakan ketika outputUnigram diatur ke false. Nilai default adalah false.
tokenSeparator	string		String yang digunakan saat menggabungkan token yang berdekatan untuk membentuk shingle. Defaultnya adalah spasi tunggal (" ").

SnowballTokenFilter

Objek

Filter yang membendung kata-kata menggunakan stemmer yang dihasilkan Snowball. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SnowballTokenFilter	Diskriminator untuk jenis turunan.
language	SnowballTokenFilterLanguage	Bahasa yang digunakan.
name	string	Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

SnowballTokenFilterLanguage

Enumerasi

Bahasa yang akan digunakan untuk filter token Snowball.

Nilai	Deskripsi
armenian	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk bahasa Armenia.
basque	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk Basque.
catalan	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk Catalan.
danish	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Denmark.
dutch	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk bahasa Belanda.
english	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Inggris.
finnish	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk bahasa Finlandia.
french	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Prancis.
german	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Jerman.
german2	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball yang menggunakan algoritma varian Jerman.
hungarian	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Hongaria.
italian	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Italia.
kp	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk bahasa Belanda yang menggunakan algoritma stem Kraaij-Pohlmann.
lovins	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Inggris yang menggunakan algoritma stemming Lovins.
norwegian	Memilih tokenizer batang Lucene Snowball untuk bahasa Norwegia.
porter	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Inggris yang menggunakan algoritma stem Porter.
portuguese	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk bahasa Portugis.
romanian	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk bahasa Rumania.
russian	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Rusia.
spanish	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Spanyol.
swedish	Memilih tokenizer steming Lucene Snowball untuk bahasa Swedia.
turkish	Memilih tokenizer stem Lucene Snowball untuk bahasa Turki.

StemmerOverrideTokenFilter

Objek

Menyediakan kemampuan untuk mengambil alih filter stemming lain dengan stemming berbasis kamus kustom. Istilah apa pun yang bertangkai kamus akan ditandai sebagai kata kunci sehingga tidak akan dibendung dengan stemmer di bawah rantai. Harus ditempatkan sebelum filter stemming. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/StemmerOverrideFilter.html

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerOverrideTokenFilter	Diskriminator untuk jenis turunan.
name	string	Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
rules	string[]	Daftar aturan stemming dalam format berikut: "word => stem", misalnya: "ran => run".

StemmerTokenFilter

Objek

Filter stemming khusus bahasa. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene. Lihat https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerTokenFilter	Diskriminator untuk jenis turunan.
language	StemmerTokenFilterLanguage	Bahasa yang digunakan.
name	string	Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

StemmerTokenFilterLanguage

Enumerasi

Bahasa yang akan digunakan untuk filter token stemmer.

Nilai	Deskripsi
arabic	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Arab.
armenian	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Armenia.
basque	Memilih tokenizer stem Lucene untuk Basque.
brazilian	Memilih tokenizer steming Lucene untuk Portugis (Brasil).
bulgarian	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Bulgaria.
catalan	Memilih tokenizer stem Lucene untuk Catalan.
czech	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Ceko.
danish	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Denmark.
dutch	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Belanda.
dutchKp	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Belanda yang menggunakan algoritma steming Kraaij-Pohlmann.
english	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Inggris.
lightEnglish	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Inggris yang melakukan stem ringan.
minimalEnglish	Memilih token steming Lucene untuk bahasa Inggris yang melakukan stemming.
possessiveEnglish	Memilih penandaan steming Lucene untuk bahasa Inggris yang menghapus posesif trailing dari kata-kata.
porter2	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Inggris yang menggunakan algoritma steming Porter2.
lovins	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Inggris yang menggunakan algoritma steming Lovins.
finnish	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Finlandia.
lightFinnish	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Finlandia yang melakukan stem ringan.
french	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Prancis.
lightFrench	Memilih penandaan steming Lucene untuk bahasa Prancis yang melakukan stem ringan.
minimalFrench	Memilih penandaan steming Lucene untuk bahasa Prancis yang melakukan stemming.
galician	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Galicia.
minimalGalician	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Galicia yang melakukan stemming minimal.
german	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Jerman.
german2	Memilih tokenizer stem Lucene yang menggunakan algoritma varian Jerman.
lightGerman	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Jerman yang melakukan stem ringan.
minimalGerman	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Jerman yang melakukan stemming.
greek	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Yunani.
hindi	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Hindi.
hungarian	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Hongaria.
lightHungarian	Memilih penandaan steming Lucene untuk bahasa Hongaria yang melakukan batang ringan.
indonesian	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Indonesia.
irish	Memilih tokenizer stem Lucene untuk Irlandia.
italian	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Italia.
lightItalian	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Italia yang melakukan stem ringan.
sorani	Memilih tokenizer stem Lucene untuk Sorani.
latvian	Memilih tokenizer batang Lucene untuk bahasa Latvia.
norwegian	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Norwegia (Bokmål).
lightNorwegian	Memilih penandaan steming Lucene untuk bahasa Norwegia (Bokmã¥l) yang melakukan batang ringan.
minimalNorwegian	Memilih tokenizer steming Lucene untuk Norwegian (Bokm¥l) yang melakukan stemming minimal.
lightNynorsk	Memilih penandaan batang Lucene untuk bahasa Norwegia (Nynorsk) yang melakukan penghentian ringan.
minimalNynorsk	Memilih penandaan steming Lucene untuk Norwegia (Nynorsk) yang melakukan stemming.
portuguese	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Portugis.
lightPortuguese	Memilih penandaan batang Lucene untuk bahasa Portugis yang melakukan penghentian ringan.
minimalPortuguese	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Portugis yang melakukan stemming minimal.
portugueseRslp	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Portugis yang menggunakan algoritma stemming RSLP.
romanian	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Rumania.
russian	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Rusia.
lightRussian	Memilih tokenizer batang Lucene untuk bahasa Rusia yang melakukan batang ringan.
spanish	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Spanyol.
lightSpanish	Memilih penandaan batang Lucene untuk bahasa Spanyol yang melakukan penghentian ringan.
swedish	Memilih tokenizer batang Lucene untuk bahasa Swedia.
lightSwedish	Memilih tokenizer stem Lucene untuk bahasa Swedia yang melakukan stem ringan.
turkish	Memilih tokenizer steming Lucene untuk bahasa Turki.

StopAnalyzer

Objek

Membagi teks pada non-huruf; Menerapkan filter token huruf kecil dan stopword. Penganalisis ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopAnalyzer	Diskriminator untuk jenis turunan.
name	string	Nama penganalisis. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
stopwords	string[]	Daftar kata henti.

StopwordsList

Enumerasi

Mengidentifikasi daftar kata henti khusus bahasa yang telah ditentukan sebelumnya.

Nilai	Deskripsi
arabic	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Arab.
armenian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Armenia.
basque	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Basque.
brazilian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Portugis (Brasil).
bulgarian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Bulgaria.
catalan	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Catalan.
czech	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Ceko.
danish	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Denmark.
dutch	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Belanda.
english	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Inggris.
finnish	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Finlandia.
french	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Prancis.
galician	Memilih daftar kata ganti untuk bahasa Galicia.
german	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Jerman.
greek	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Yunani.
hindi	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Hindi.
hungarian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Hongaria.
indonesian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Indonesia.
irish	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Irlandia.
italian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Italia.
latvian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Latvia.
norwegian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Norwegia.
persian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Persia.
portuguese	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Portugis.
romanian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Rumania.
russian	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Rusia.
sorani	Memilih daftar kata henti untuk Sorani.
spanish	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Spanyol.
swedish	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Swedia.
thai	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Thailand.
turkish	Memilih daftar kata henti untuk bahasa Turki.

StopwordsTokenFilter

Objek

Menghapus kata stop dari stream token. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopwordsTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
ignoreCase	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan mengabaikan kasus. Jika true, semua kata dikonversi ke huruf kecil terlebih dahulu. Nilai default adalah false.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
removeTrailing	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah akan mengabaikan istilah pencarian terakhir jika itu adalah kata berhenti. Nilai default adalah benar.
stopwords	string[]		Daftar stopwords. Properti ini dan properti daftar stopwords tidak dapat disetel keduanya.
stopwordsList	StopwordsList	english	Daftar stopword yang telah ditentukan sebelumnya untuk digunakan. Properti ini dan properti stopwords tidak dapat keduanya diatur. Defaultnya adalah bahasa Inggris.

SynonymTokenFilter

Objek

Cocok dengan sinonim tunggal atau multi-kata dalam aliran token. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SynonymTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
expand	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah semua kata dalam daftar sinonim (jika => notasi tidak digunakan) akan memetakan satu sama lain. Jika true, semua kata dalam daftar sinonim (jika => notasi tidak digunakan) akan memetakan satu sama lain. Daftar berikut: luar biasa, luar biasa, luar biasa, luar biasa, luar biasa setara dengan: luar biasa, luar biasa, luar biasa, menakjubkan => luar biasa, luar biasa, luar biasa, luar biasa, luar biasa, luar biasa. Jika false, daftar berikut: luar biasa, luar biasa, luar biasa, luar biasa, luar biasa akan setara dengan: luar biasa, luar biasa, luar biasa, menakjubkan => luar biasa. Nilai default adalah benar.
ignoreCase	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan memasukkan lipatan huruf besar/kecil untuk pencocokan. Nilai default adalah false.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
synonyms	string[]		Daftar sinonim dalam salah satu dari dua format berikut: 1. luar biasa, luar biasa, luar biasa => menakjubkan - semua istilah di sisi kiri = simbol> akan diganti dengan semua istilah di sisi kanannya; 2. luar biasa, tidak dapat dipercaya, luar biasa, menakjubkan - daftar kata-kata yang dipisahkan koma yang setara. Atur perluas opsi untuk mengubah cara daftar ini ditafsirkan.

TagScoringFunction

Objek

Menentukan fungsi yang meningkatkan skor dokumen dengan nilai string yang cocok dengan daftar tag tertentu.

Nama	Jenis	Deskripsi
boost	number (double)	Pengali untuk skor mentah. Harus berupa angka positif yang tidak sama dengan 1,0.
fieldName	string	Nama bidang yang digunakan sebagai input ke fungsi penilaian.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Nilai yang menunjukkan bagaimana peningkatan akan diinterpolasi di seluruh skor dokumen; default ke "Linear".
tag	TagScoringParameters	Nilai parameter untuk fungsi penilaian tag.
type	string: tag	Jenis ScoringFunction.

TagScoringParameters

Objek

Menyediakan nilai parameter ke fungsi penilaian tag.

Nama	Jenis	Deskripsi
tagsParameter	string	Nama parameter yang diteruskan dalam kueri pencarian untuk menentukan daftar tag yang akan dibandingkan dengan bidang target.

TextWeights

Objek

Menentukan bobot pada bidang indeks yang kecocokannya harus meningkatkan penilaian dalam kueri pencarian.

Nama	Jenis	Deskripsi
weights	object	Kamus bobot per bidang untuk meningkatkan penilaian dokumen. Kuncinya adalah nama bidang dan nilainya adalah bobot untuk setiap bidang.

TokenCharacterKind

Enumerasi

Mewakili kelas karakter tempat filter token dapat beroperasi.

Nilai	Deskripsi
letter	Menyimpan huruf dalam token.
digit	Menyimpan digit dalam token.
whitespace	Menyimpan spasi kosong dalam token.
punctuation	Menyimpan tanda baca dalam token.
symbol	Menyimpan simbol dalam token.

TokenFilterName

Enumerasi

Menentukan nama semua filter token yang didukung oleh mesin pencari.

Nilai	Deskripsi
arabic_normalization	Filter token yang menerapkan normalisasi bahasa Arab untuk menormalkan ortografi. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html
apostrophe	Menghapus semua karakter setelah sebuah apostrof, termasuk apostrof itu sendiri. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/tr/ApostropheFilter.html
asciifolding	Mengonversi karakter Unicode alfabet, numerik, dan simbolis yang tidak berada dalam 127 karakter ASCII pertama (blok Unicode "Latin Dasar" ke dalam setara ASCII mereka, jika setara tersebut ada. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html
cjk_bigram	Membentuk bigram istilah CJK yang dihasilkan dari tokenizer standar. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKBigramFilter.html
cjk_width	Menormalkan perbedaan lebar CJK. Melipat varian ASCII lebar penuh menjadi Latin dasar yang setara, dan varian Katakana setengah lebar menjadi Kana yang setara. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKWidthFilter.html
classic	Menghilangkan posesif bahasa Inggris, dan titik-titik dari akronim. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicFilter.html
common_grams	Membuat bigram untuk istilah yang sering muncul saat mengindeks. Istilah tunggal juga masih diindeks, dengan bigram berlapis. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/commongrams/CommonGramsFilter.html
edgeNGram_v2	Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan mulai dari depan atau belakang token input. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenFilter.html
elision	Menghilangkan elision. Misalnya, "l'avion" (bidang) akan dikonversi menjadi "avion" (bidang). Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html
german_normalization	Menormalkan karakter Jerman sesuai dengan heuristik algoritma bola salju Jerman2. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/de/GermanNormalizationFilter.html
hindi_normalization	Menormalkan teks dalam bahasa Hindi untuk menghapus beberapa perbedaan dalam variasi ejaan. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/hi/HindiNormalizationFilter.html
indic_normalization	Menormalkan representasi teks Unicode dalam bahasa India. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/in/IndicNormalizationFilter.html
keyword_repeat	Memancarkan setiap token masuk dua kali, sekali sebagai kata kunci dan sekali sebagai non-kata kunci. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html
kstem	Filter kstem berkinerja tinggi untuk bahasa Inggris. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/en/KStemFilter.html
length	Menghapus kata-kata yang terlalu panjang atau terlalu pendek. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LengthFilter.html
limit	Membatasi jumlah token saat mengindeks. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LimitTokenCountFilter.html
lowercase	Menormalkan teks token ke huruf kecil. Lihat https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html
nGram_v2	Menghasilkan n-gram dari ukuran yang diberikan. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenFilter.html
persian_normalization	Menerapkan normalisasi untuk bahasa Persia. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/fa/PersianNormalizationFilter.html
phonetic	Membuat token untuk kecocokan fonetik. Lihat https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-phonetic/org/apache/lucene/analysis/phonetic/package-tree.html
porter_stem	Menggunakan algoritma stemming Porter untuk mengubah aliran token. Lihat http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer
reverse	Membalikkan urutan token. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html
scandinavian_normalization	Menormalkan penggunaan karakter Skandinavia yang dapat dipertukarkan. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianNormalizationFilter.html
scandinavian_folding	Melipat karakter Skandinavia Ã¥Ã... äæÃ"Æ->a dan öÖà ̧à ̃-o>. Ini juga mendiskriminasi penggunaan vokal ganda aa, ae, ao, oe dan oo, hanya meninggalkan yang pertama. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html
shingle	Membuat kombinasi token sebagai token tunggal. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html
snowball	Filter yang membendung kata-kata menggunakan stemmer yang dihasilkan Snowball. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballFilter.html
sorani_normalization	Menormalkan representasi Unicode dari teks Sorani. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ckb/SoraniNormalizationFilter.html
stemmer	Filter stemming khusus bahasa. Lihat https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
stopwords	Menghapus kata stop dari stream token. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html
trim	Menghapus spasi kosong depan dan belakang dari token. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TrimFilter.html
truncate	Memotong istilah ke panjang tertentu. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TruncateTokenFilter.html
unique	Memfilter token yang memiliki teks sama dengan token sebelumnya. Lihat http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/RemoveDuplicatesTokenFilter.html
uppercase	Menormalkan teks token ke huruf kapital. Lihat https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html
word_delimiter	Membagi kata menjadi subkata dan melakukan transformasi opsional pada grup subkata.

TruncateTokenFilter

Objek

Memotong istilah ke panjang tertentu. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.TruncateTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
length	integer (int32) maximum: 300	300	Panjang istilah yang akan dipotong. Default dan maksimum adalah 300.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

UaxUrlEmailTokenizer

Objek

Tokenisasi url dan email sebagai satu token. Tokenizer ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UaxUrlEmailTokenizer		Diskriminator untuk jenis turunan.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Panjang token maksimum. Defaultnya adalah 255. Token yang lebih panjang dari panjang maksimum dipecah. Panjang token maksimum yang dapat digunakan adalah 300 karakter.
name	string		Nama tokenizer. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.

UniqueTokenFilter

Objek

Memfilter token yang memiliki teks sama dengan token sebelumnya. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UniqueTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
onlyOnSamePosition	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah akan menghapus duplikat hanya pada posisi yang sama. Nilai default adalah false.

VectorEncodingFormat

Enumerasi

Format pengkodean untuk menafsirkan konten bidang vektor.

Nilai	Deskripsi
packedBit	Format pengodean yang mewakili bit yang dikemas ke dalam jenis data yang lebih luas.

VectorSearch

Objek

Berisi opsi konfigurasi yang terkait dengan pencarian vektor.

Nama	Jenis	Deskripsi
algorithms	VectorSearchAlgorithmConfiguration[]: ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration[] HnswAlgorithmConfiguration[]	Berisi opsi konfigurasi khusus untuk algoritme yang digunakan selama pengindeksan atau kueri.
compressions	VectorSearchCompression[]: BinaryQuantizationCompression[] ScalarQuantizationCompression[]	Berisi opsi konfigurasi khusus untuk metode pemadatan yang digunakan selama pengindeksan atau kueri.
profiles	VectorSearchProfile[]	Menentukan kombinasi konfigurasi yang akan digunakan dengan pencarian vektor.
vectorizers	VectorSearchVectorizer[]: AMLVectorizer[] AzureOpenAIVectorizer[] WebApiVectorizer[]	Berisi opsi konfigurasi tentang cara mem-vektorisasi kueri vektor teks.

VectorSearchAlgorithmKind

Enumerasi

Algoritma yang digunakan untuk pengindeksan dan kueri.

Nilai	Deskripsi
hnsw	HNSW (Hierarkis Navigable Small World), jenis sekitar algoritma tetangga terdekat.
exhaustiveKnn	Algoritma KNN lengkap yang akan melakukan pencarian brute-force.

VectorSearchAlgorithmMetric

Enumerasi

Metrik kesamaan yang digunakan untuk perbandingan vektor. Disarankan untuk memilih metrik kesamaan yang sama dengan model penyematan yang dilatih.

Nilai	Deskripsi
cosine	Mengukur sudut antara vektor untuk mengukur kesamaannya, mengabaikan besaran. Semakin kecil sudutnya, semakin dekat kesamaannya.
euclidean	Menghitung jarak garis lurus antara vektor dalam ruang multidimensi. Semakin kecil jaraknya, semakin dekat kesamaannya.
dotProduct	Menghitung jumlah produk yang bijaksana elemen untuk mengukur keselarasan dan kesamaan besar. Semakin besar dan lebih positif, semakin dekat kesamaannya.
hamming	Hanya berlaku untuk jenis data biner yang dikemas bit. Menentukan perbedaan dengan menghitung posisi yang berbeda dalam vektor biner. Semakin sedikit perbedaan, semakin dekat kesamaannya.

VectorSearchCompressionKind

Enumerasi

Metode kompresi yang digunakan untuk pengindeksan dan kueri.

Nilai	Deskripsi
scalarQuantization	Kuantisasi Skalar, jenis metode kompresi. Dalam kuantisasi skalar, nilai vektor asli dikompresi ke jenis yang lebih sempit dengan membedakan dan mewakili setiap komponen vektor menggunakan sekumpulan nilai terkuantisasi yang dikurangi, sehingga mengurangi ukuran data keseluruhan.
binaryQuantization	Kuantisasi Biner, jenis metode pemadatan. Dalam kuantisasi biner, nilai vektor asli dikompresi ke jenis biner yang lebih sempit dengan membedakan dan mewakili setiap komponen vektor menggunakan nilai biner, sehingga mengurangi ukuran data keseluruhan.

VectorSearchCompressionTarget

Enumerasi

Jenis data terkuantisasi dari nilai vektor terkompresi.

Nilai	Deskripsi
int8	Bilangan bulat bertanda tangan 8-bit.

VectorSearchProfile

Objek

Menentukan kombinasi konfigurasi yang akan digunakan dengan pencarian vektor.

Nama	Jenis	Deskripsi
algorithm	string	Nama konfigurasi algoritma pencarian vektor yang menentukan algoritme dan parameter opsional.
compression	string	Nama konfigurasi metode kompresi yang menentukan metode kompresi dan parameter opsional.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan profil pencarian vektor khusus ini.
vectorizer	string	Nama vektorisasi yang sedang dikonfigurasi untuk digunakan dengan pencarian vektor.

VectorSearchVectorizerKind

Enumerasi

Metode vektorisasi yang akan digunakan selama waktu kueri.

Nilai	Deskripsi
azureOpenAI	Buat penyematan menggunakan sumber daya Azure OpenAI pada waktu kueri.
customWebApi	Buat penyematan menggunakan titik akhir web kustom pada waktu kueri.
aiServicesVision	Buat penyematan untuk input gambar atau teks pada waktu kueri menggunakan AZURE AI Services Vision Vectorize API.
aml	Hasilkan penyematan menggunakan titik akhir Azure Machine Learning yang disebarkan melalui Katalog Model Azure AI Foundry pada waktu kueri.

WebApiVectorizer

Objek

Menentukan vektorizer yang ditentukan pengguna untuk menghasilkan penyematan vektor string kueri. Integrasi vektorizer eksternal dicapai menggunakan antarmuka API Web kustom dari set keterampilan.

Nama	Jenis	Deskripsi
customWebApiParameters	WebApiVectorizerParameters	Menentukan properti vektor yang ditentukan pengguna.
kind	string: customWebApi	Jenis VectorSearchVectorizer.
name	string	Nama yang akan dikaitkan dengan metode vektorisasi khusus ini.

WebApiVectorizerParameters

Objek

Menentukan properti untuk menyambungkan ke vektorizer yang ditentukan pengguna.

Nama	Jenis	Deskripsi
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Identitas terkelola yang ditetapkan pengguna yang digunakan untuk koneksi keluar. Jika authResourceId disediakan dan tidak ditentukan, identitas terkelola yang ditetapkan sistem akan digunakan. Pada pembaruan pengindeks, jika identitas tidak ditentukan, nilainya tetap tidak berubah. Jika diatur ke "none", nilai properti ini akan dihapus.
authResourceId	string	Berlaku untuk titik akhir kustom yang tersambung ke kode eksternal dalam fungsi Azure atau beberapa aplikasi lain yang menyediakan transformasi. Nilai ini harus berupa ID aplikasi yang dibuat untuk fungsi atau aplikasi saat terdaftar di Azure Active Directory. Saat ditentukan, vektorisasi terhubung ke fungsi atau aplikasi menggunakan ID terkelola (baik sistem atau yang ditetapkan pengguna) dari layanan pencarian dan token akses fungsi atau aplikasi, menggunakan nilai ini sebagai ID sumber daya untuk membuat cakupan token akses.
httpHeaders	object	Header yang diperlukan untuk membuat permintaan HTTP.
httpMethod	string	Metode untuk permintaan HTTP.
timeout	string (duration)	Batas waktu yang diinginkan untuk permintaan. Secara default, waktunya adalah 30 detik.
uri	string (uri)	URI API Web yang menyediakan vektorisasi.

WordDelimiterTokenFilter

Objek

Membagi kata menjadi subkata dan melakukan transformasi opsional pada grup subkata. Filter token ini diimplementasikan menggunakan Apache Lucene.

Nama	Jenis	Nilai default	Deskripsi
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.WordDelimiterTokenFilter		Diskriminator untuk jenis turunan.
catenateAll	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah semua bagian subkata akan diukur. Misalnya, jika ini diatur ke true, "Azure-Search-1" menjadi "AzureSearch1". Nilai default adalah false.
catenateNumbers	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah eksekusi maksimum bagian angka akan di catenated. Misalnya, jika ini diatur ke true, "1-2" menjadi "12". Nilai default adalah false.
catenateWords	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah eksekusi maksimum bagian kata akan diukur. Misalnya, jika ini diatur ke true, "Azure-Search" menjadi "AzureSearch". Nilai default adalah false.
generateNumberParts	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah akan menghasilkan subkata angka. Nilai default adalah benar.
generateWordParts	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah akan menghasilkan kata-kata bagian. Jika diatur, menyebabkan bagian kata dihasilkan; misalnya "AzureSearch" menjadi "Azure" "Search". Nilai default adalah benar.
name	string		Nama filter token. Ini hanya boleh berisi huruf, digit, spasi, tanda hubung atau garis bawah, hanya dapat dimulai dan diakhir dengan karakter alfanumerik, dan dibatasi hingga 128 karakter.
preserveOriginal	boolean	False	Nilai yang menunjukkan apakah kata asli akan dipertahankan dan ditambahkan ke daftar subkata. Nilai default adalah false.
protectedWords	string[]		Daftar token yang akan dilindungi agar tidak dibatasi.
splitOnCaseChange	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah akan membagi kata pada caseChange. Misalnya, jika ini diatur ke true, "AzureSearch" menjadi "Azure" "Search". Nilai default adalah benar.
splitOnNumerics	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah akan memisahkan angka. Misalnya, jika ini diatur ke true, "Azure1Search" menjadi "Azure" "1" "Search". Nilai default adalah benar.
stemEnglishPossessive	boolean	True	Nilai yang menunjukkan apakah akan menghapus "'s" berikutnya untuk setiap subkata. Nilai default adalah benar.