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Indicizzatori in Ricerca di intelligenza artificiale di Azure

Un indicizzatore in Ricerca di intelligenza artificiale di Azure è un crawler che estrae dati testuali dalle origini dati cloud e popola un indice di ricerca usando mapping da campo a campo tra i dati di origine e un indice di ricerca. Questo approccio viene talvolta definito "modello pull" perché il servizio di ricerca esegue il pull dei dati in senza dover scrivere codice che aggiunge dati a un indice.

Gli indicizzatori guidano anche l'esecuzione del set di competenze e l'arricchimento tramite intelligenza artificiale, in cui è possibile configurare le competenze per integrare l'elaborazione aggiuntiva del contenuto instradamento a un indice. Alcuni esempi sono OCR su file di immagine, competenza di suddivisione del testo per la suddivisione in blocchi di dati, traduzione testuale per più lingue.

Gli indicizzatori hanno come destinazione origini dati supportate. Una configurazione dell'indicizzatore specifica un'origine dati (origine) e un indice di ricerca (destinazione). Diverse origini, ad esempio Archiviazione BLOB di Azure, hanno più proprietà di configurazione specifiche per quel tipo di contenuto.

È possibile eseguire indicizzatori su richiesta o su una pianificazione dell'aggiornamento dati ricorrente che viene eseguita ogni cinque minuti. Gli aggiornamenti più frequenti richiedono un "modello push" che aggiorna contemporaneamente i dati sia in Ricerca di intelligenza artificiale di Azure che nell'origine dati esterna.

Un servizio di ricerca esegue un processo indicizzatore per ogni unità di ricerca. Se è necessaria l'elaborazione simultanea, assicurarsi di disporre di repliche sufficienti. Gli indicizzatori non vengono eseguiti in background, quindi è possibile rilevare una limitazione delle query maggiore del solito se il servizio è sotto pressione.

Scenari di indicizzatore e casi d'uso

È possibile usare un indicizzatore come unico mezzo per l'inserimento dei dati o in combinazione con altre tecniche. La tabella seguente riepiloga gli scenari principali.

Scenario Strategia
Singola origine dati Questo modello è il più semplice: un'origine dati è l'unico provider di contenuti per un indice di ricerca. La maggior parte delle origini dati supportate fornisce una forma di rilevamento delle modifiche in modo che l'indicizzatore successivo esegua la differenza quando il contenuto viene aggiunto o aggiornato nell'origine.
Più origini dati Una specifica dell'indicizzatore può avere una sola origine dati, ma l'indice di ricerca stesso può accettare il contenuto da più origini, in cui ogni esecuzione dell'indicizzatore porta nuovo contenuto da un provider di dati diverso. Ogni origine può contribuire alla condivisione di documenti completi o popolare i campi selezionati in ogni documento. Per un'analisi più dettagliata di questo scenario, vedere Esercitazione: Indicizzare da più origini dati.
Più indicizzatori Più origini dati sono in genere associate a più indicizzatori se è necessario variare i parametri di runtime, la pianificazione o i mapping dei campi.

La scalabilità orizzontale tra aree di Ricerca intelligenza artificiale di Azure è un altro scenario. È possibile che siano presenti copie dello stesso indice di ricerca in aree diverse. Per sincronizzare il contenuto dell'indice di ricerca, è possibile eseguire il pull di più indicizzatori dalla stessa origine dati, in cui ogni indicizzatore è destinato a un indice di ricerca diverso in ogni area.

L'indicizzazione parallela di set di dati di grandi dimensioni richiede anche una strategia multi-indicizzatore, in cui ogni indicizzatore è destinato a un subset dei dati.
Trasformazione del contenuto Gli indicizzatori guidano l'esecuzione del set di competenze e l'arricchimento tramite intelligenza artificiale. Le trasformazioni del contenuto vengono definite in un set di competenze associato all'indicizzatore. È possibile usare le competenze per incorporare la suddivisione in blocchi di dati e la vettorializzazione.

È consigliabile pianificare la creazione di un indicizzatore per ogni combinazione di indice di destinazione e origine dati. È possibile avere più indicizzatori che svolgono operazioni di scrittura nello stesso indice e riutilizzare la stessa origine dati per più indicizzatori. Tuttavia, un indicizzatore può utilizzare solo un'origine dati alla volta e può scrivere solo su un singolo indice. Come illustrato nell'immagine seguente, un'origine dati fornisce l'input a un indicizzatore, che quindi popola un singolo indice:

Diagram of indexer workflow.

Sebbene sia possibile usare un solo indicizzatore alla volta, le risorse possono essere usate in combinazioni diverse. L'illustrazione principale consiste nel notare che un'origine dati può essere associata a più indicizzatori e più indicizzatori possono scrivere nello stesso indice.

Diagram of multiple combinations of data sources, indexers, and indexes.

Origini dati supportate

Gli indicizzatori eseguono la ricerca per indicizzazione negli archivi dati in Azure e all'esterno di Azure.

Azure Cosmos DB per Cassandra non è supportato.

Gli indicizzatori accettano set di righe bidimensionati, ad esempio una tabella o una vista, o elementi in un contenitore o in una cartella. Nella maggior parte dei casi, crea un documento di ricerca per riga, record o elemento.

Le connessioni indicizzate a origini dati remote possono essere effettuate usando connessioni Internet standard (pubbliche) o connessioni private crittografate quando si usa un collegamento privato condiviso. È anche possibile configurare le connessioni per l'autenticazione usando un'identità gestita. Per altre informazioni sulle connessioni sicure, vedere Accesso dell'indicizzatore al contenuto protetto dalle funzionalità di sicurezza di rete di Azure e Connessione a un'origine dati usando un'identità gestita.

Fasi dell'indicizzazione

In un'esecuzione iniziale, quando l'indice è vuoto, un indicizzatore leggerà tutti i dati forniti nella tabella o nel contenitore. Nelle esecuzioni successive, l'indicizzatore può in genere rilevare e recuperare solo i dati modificati. Per i dati BLOB, il rilevamento delle modifiche è automatico. Per altre origini dati come Azure SQL o Azure Cosmos DB, è necessario abilitare il rilevamento delle modifiche.

Per ogni documento ricevuto, un indicizzatore implementa o coordina più passaggi, dal recupero di documenti a un motore di ricerca finale "handoff" per l'indicizzazione. Facoltativamente, un indicizzatore determina anche l'esecuzione e gli output del set di competenze, presupponendo che sia definito un set di competenze.

Diagram of indexer stages.

Fase 1: Creazione di documenti

Il cracking di documenti è il processo di apertura dei file ed estrazione del contenuto. Il contenuto basato su testo può essere estratto da file in un servizio, righe in una tabella o elementi in un contenitore o raccolta. Se si aggiungono competenze e competenze di immagine, il cracking dei documenti può anche estrarre immagini e accodarle per l'elaborazione delle immagini.

A seconda dell'origine dati, l'indicizzatore tenterà operazioni diverse per estrarre contenuto potenzialmente indicizzabile:

  • Quando il documento è un file con immagini incorporate, ad esempio un PDF, l'indicizzatore estrae testo, immagini e metadati. Gli indicizzatori possono aprire file da Archiviazione BLOB di Azure, Azure Data Lake Archiviazione Gen2 e SharePoint.

  • Quando il documento è un record in Azure SQL, l'indicizzatore estrae contenuto non binario da ogni campo in ogni record.

  • Quando il documento è un record in Azure Cosmos DB, l'indicizzatore estrae contenuto non binario da campi e sottocampi dal documento di Azure Cosmos DB.

Fase 2: Mapping dei campi

Un indicizzatore estrae testo da un campo di origine e lo invia a un campo di destinazione in un indice o in un archivio conoscenze. Quando i nomi dei campi e i tipi di dati coincidono, il percorso è chiaro. Tuttavia, potrebbe essere necessario specificare nomi o tipi diversi nell'output, nel qual caso è necessario indicare all'indicizzatore come eseguire il mapping del campo.

Per specificare i mapping dei campi, immettere i campi di origine e di destinazione nella definizione dell'indicizzatore.

Il mapping dei campi si verifica dopo il cracking del documento, ma prima delle trasformazioni, quando l'indicizzatore legge dai documenti di origine. Quando si definisce un mapping dei campi, il valore del campo di origine viene inviato così come è al campo di destinazione senza modifiche.

Fase 3: Esecuzione del set di competenze

L'esecuzione del set di competenze è un passaggio facoltativo che richiama l'elaborazione di intelligenza artificiale predefinita o personalizzata. I set di competenze possono aggiungere il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) o altre forme di analisi delle immagini se il contenuto è binario. I set di competenze possono anche aggiungere l'elaborazione del linguaggio naturale. Ad esempio, è possibile aggiungere la traduzione testuale o l'estrazione di frasi chiave.

Indipendentemente dalla trasformazione, l'esecuzione del set di competenze è la posizione in cui si verifica l'arricchimento. Se un indicizzatore è una pipeline, è possibile considerare un set di competenze come una "pipeline all'interno della pipeline".

Fase 4: Mapping dei campi di output

Se si include un set di competenze, è necessario specificare i mapping dei campi di output nella definizione dell'indicizzatore. L'output di un set di competenze viene visualizzato internamente come struttura ad albero denominata documento arricchito. I mapping dei campi di output consentono di selezionare le parti dell'albero di cui eseguire il mapping nei campi dell'indice.

Nonostante la somiglianza nei nomi, i mapping dei campi di output e i mapping dei campi creano associazioni da origini diverse. I mapping dei campi associano il contenuto del campo di origine a un campo di destinazione in un indice di ricerca. I mapping dei campi di output associano il contenuto di un documento arricchito interno (output delle competenze) ai campi di destinazione nell'indice. A differenza dei mapping dei campi, considerati facoltativi, è necessario un mapping dei campi di output per qualsiasi contenuto trasformato che deve trovarsi nell'indice.

L'immagine successiva mostra una rappresentazione della sessione di debug dell'indicizzatore di esempio delle fasi dell'indicizzatore: creazione di documenti, mapping dei campi, esecuzione del set di competenze e mapping dei campi di output.

Screenshot of a sample debug session.

Flusso di lavoro di base

Gli indicizzatori possono offrire funzionalità univoche per l'origine dati. In questo senso, alcuni aspetti della configurazione dell'indicizzatore o dell'origine dati possono variare a seconda del tipo di indicizzatore. Tutti gli indicizzatori, tuttavia, condividono la stessa composizione e gli stessi requisiti di base. Le procedure comuni a tutti gli indicizzatori sono descritte sotto.

Passaggio 1: Creare un'origine dati

Gli indicizzatori richiedono un oggetto origine dati che fornisce un stringa di connessione ed eventualmente credenziali. Le origini dati sono oggetti indipendenti. Più indicizzatori possono usare lo stesso oggetto origine dati per caricare più indici alla volta.

È possibile creare un'origine dati usando uno di questi approcci:

  • Usando il portale di Azure, nella scheda Origini dati delle pagine del servizio di ricerca selezionare Aggiungi origine dati per specificare la definizione dell'origine dati.
  • Usando il portale di Azure, la procedura guidata Importa dati restituisce un'origine dati.
  • Usando le API REST, chiamare Crea origine dati.
  • Usando Azure SDK per .NET, chiamare la classe SearchIndexerDataSource Connessione ion

Passaggio 2: Creare un indice

Un indicizzatore consente di automatizzare alcune attività relative all'inserimento dei dati, ma la creazione di un indice in genere non fa parte di esse. Come prerequisito, è necessario disporre di un indice predefinito che contiene i campi di destinazione corrispondenti per tutti i campi di origine nell'origine dati esterna. I campi devono corrispondere in base al nome e al tipo di dati. In caso contrario, è possibile definire i mapping dei campi per stabilire l'associazione.

Per altre informazioni, vedere Creare un indice.

Passaggio 3: Creare ed eseguire (o pianificare) l'indicizzatore

Una definizione dell'indicizzatore è costituita da proprietà che identificano in modo univoco l'indicizzatore, specificano l'origine dati e l'indice da usare e forniscono altre opzioni di configurazione che influiscono sui comportamenti di runtime, tra cui se l'indicizzatore viene eseguito su richiesta o in base a una pianificazione.

Eventuali errori o avvisi relativi all'accesso ai dati o alla convalida del set di competenze si verificheranno durante l'esecuzione dell'indicizzatore. Fino all'avvio dell'esecuzione dell'indicizzatore, gli oggetti dipendenti, ad esempio origini dati, indici e set di competenze, sono passivi nel servizio di ricerca.

Per altre informazioni, vedere Creare un indicizzatore

Dopo la prima esecuzione dell'indicizzatore, è possibile rieseguirla su richiesta o configurare una pianificazione.

È possibile monitorare lo stato dell'indicizzatore nel portale o tramite l'API Ottieni stato dell'indicizzatore. È anche consigliabile eseguire query sull'indice per verificare che il risultato sia quello previsto.

Gli indicizzatori non dispongono di risorse di elaborazione dedicate. In base a questo, lo stato degli indicizzatori può essere visualizzato come inattiva prima dell'esecuzione (a seconda di altri processi nella coda) e i tempi di esecuzione potrebbero non essere prevedibili. Altri fattori definiscono anche le prestazioni dell'indicizzatore, ad esempio le dimensioni del documento, la complessità del documento, l'analisi delle immagini, tra le altre.

Passaggi successivi

Dopo aver introdotto gli indicizzatori, un passaggio successivo consiste nell'esaminare le proprietà e i parametri dell'indicizzatore, la pianificazione e il monitoraggio dell'indicizzatore. In alternativa, è possibile tornare all'elenco delle origini dati supportate per altre informazioni su un'origine specifica.