Esempi REST per Azure AI Search

Informazioni sugli esempi di API REST che illustrano le funzionalità e il flusso di lavoro di una soluzione ricerca di intelligenza artificiale di Azure. Questi esempi usano le API REST del servizio di ricerca.

REST è l'interfaccia di programmazione definitiva per Ricerca di intelligenza artificiale di Azure, che offre un modo indipendente dal linguaggio per interagire con il servizio. Per questo motivo, la maggior parte degli esempi nella documentazione usa le API REST per illustrare e spiegare concetti importanti.

È possibile utilizzare qualsiasi client che supporti le chiamate HTTP. Per informazioni su come formulare la richiesta HTTP usando Visual Studio Code con l'estensione client REST, vedere la parte REST di Avvio rapido: Ricerca full-text.

Esempi di documentazione

Gli esempi di codice del team di Ricerca intelligenza artificiale di Azure illustrano funzionalità e flussi di lavoro. Gli esempi seguenti sono referiti in esercitazioni, guide introduttive e in articoli pratici. Questi esempi sono disponibili in Azure-Samples/azure-search-rest-samples in GitHub.

Sample	Article	Descrizione
Avvio rapido	Guida introduttiva: Ricerca a testo completo	Creare, caricare ed eseguire query su un indice di ricerca usando dati di esempio.
quickstart-agentic-retrieval	Guida introduttiva: recupero agentico	Integrare il ranking semantico con la pianificazione delle query e la generazione delle risposte supportate da LLM.
quickstart-semantic-search	Guida introduttiva: Classificazione semantica	Aggiungere la classificazione semantica a uno schema di indice ed eseguire query semantiche.
quickstart-vectors	Guida introduttiva: Ricerca vettoriale	Indicizzare e interrogare il contenuto vettoriale.
Acl	Applicazione dell'elenco di controllo di accesso e del controllo degli accessi in base al ruolo in fase di query	Implementare il controllo di accesso in fase di query usando il controllo degli accessi in base al ruolo e gli elenchi di controllo di accesso (ACL).
analizzatori personalizzati	Esercitazione: Creare un analizzatore personalizzato per i numeri di telefono	Usare un analizzatore per mantenere i modelli e i caratteri speciali nel contenuto ricercabile.
sessioni di debug	Esercitazione: Correggere un set di competenze usando sessioni di debug	Creare oggetti di ricerca di cui eseguire il debug in un secondo momento nel portale di Azure.
index-json-blobs	Esercitazione: Indicizzare BLOB JSON da Archiviazione di Azure	Creare un indicizzatore, un'origine dati e un indice per JSON annidato all'interno di una matrice JSON. Illustra il modello di analisi jsonArray e i parametri documentRoot.
Knowledge Store	Creare un archivio conoscenze con REST	Popolare un archivio conoscenze per i flussi di lavoro di estrazione delle conoscenze.
Proiezioni	Definire le proiezioni in un archivio conoscenze	Specificare le strutture di dati fisici in un repository di conoscenze.
skillset-tutorial	Esercitazione: Contenuto ricercabile generato dall'intelligenza artificiale dai BLOB di Azure	Creare un set di competenze che esegue l'iterazione sui BLOB di Azure per estrarre informazioni e dedurre la struttura.

Altri esempi

Gli esempi seguenti vengono pubblicati anche dal team di Ricerca di intelligenza artificiale di Azure, ma non fanno riferimento alla documentazione. I file README associati forniscono istruzioni sull'utilizzo.

Sample	Descrizione
azure-search-classic-rag	RAG a singolo colpo utilizzando il motore di ricerca classico come dati di base dalla Ricerca AI di Azure, con un modello di completamento chat di Azure OpenAI.

Suggerimento

Usare il browser degli esempi per cercare esempi di codice Microsoft in GitHub. È possibile filtrare la ricerca in base a prodotto, servizio e lingua.