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Informazioni sugli aggiornamenti più recenti di funzionamento, documentazione e campioni di Azure AI Search.
Nota
Le funzionalità di anteprima vengono annunciate qui, ma viene mantenuto anche un elenco delle funzionalità di anteprima in modo da poterle trovare in un'unica posizione.
Maggio 2025
Elemento | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
Recupero agenziale (anteprima) | Quesito | Creare un'esperienza di ricerca conversazionale basata su modelli di linguaggio di grandi dimensioni e i dati proprietari. Il recupero agentico suddivide le query utente complesse in sottoquery, esegue le sottoquery in parallelo ed estrae i dati di base dai documenti indicizzati in Ricerca di intelligenza artificiale di Azure. L'output è destinato agli agenti e alle soluzioni di chat personalizzate. In questa anteprima è stato introdotto un nuovo oggetto knowledge agent . Il payload della risposta è progettato per essere utilizzato da modelli di chat e agenti a valle, con trasparenza completa del piano di query e dei dati di riferimento. Per iniziare nel portale, consulta Avvio rapido: Recupero agentico. |
Supporto multivetore (anteprima) | Indicizzazione | Indicizzare più vettori figlio all'interno di un singolo campo documento. È ora possibile usare tipi di vettore in campi annidati di raccolte complesse, consentendo in modo efficace l'associazione di più vettori a un singolo documento. |
Profili di punteggio con classificazione semantica (anteprima) | Pertinenza | Il ranker semantico aggiunge un nuovo campo, @search.rerankerBoostedScore , per mantenere una rilevanza coerente e un maggiore controllo sui risultati finali della classificazione nella pipeline di ricerca. |
Integrazione di Azure Logic Apps (anteprima) | Indicizzazione | Creare una pipeline di indicizzazione automatizzata che recupera i contenuti usando un workflow di app logica. Usare la procedura guidata Importa e vettorizza dati nel portale di Azure per creare una pipeline di indicizzazione basata sull'integrazione di App per la logica di Azure. |
Controllo di accesso a livello di documento (anteprima) | Sicurezza | Propagare i permessi di livello documento dai BLOB in Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 ai documenti ricercabili in un indice. Le query possono ora filtrare i risultati in base all'identità utente per le origini dati selezionate. |
Ricerca multifunzionale (anteprima) | Indicizzazione, query | Inserire, comprendere e recuperare documenti contenenti testo e immagini, consentendo di eseguire ricerche che combinano diverse modalità, ad esempio l'esecuzione di query con testo per trovare informazioni incorporate nelle immagini complesse pertinenti. Per il supporto della procedura guidata del portale, vedere Guida introduttiva: Cerca contenuto multimodale e per un approccio code-first, vedere Demo RAG di Ricerca Multimodale di Azure AI. |
Competenza richiesta GenAI (anteprima) | Competenze | Una nuova competenza che si connette a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per ottenere informazioni, usando una richiesta che fornisci. Con questa competenza, è possibile popolare un campo ricercabile usando il contenuto di un LLM. Un caso d'uso principale per questa competenza è la verbalizzazione delle immagini, usando un LLM per descrivere le immagini e inviare la descrizione a un campo ricercabile nell'indice. |
Competenza Layout documento (anteprima) | Competenze | I nuovi parametri sono disponibili per questa competenza se si usa la versione dell'API 2025-05-01-preview. I nuovi parametri supportano i metadati di offset delle immagini che migliorano l'esperienza di ricerca delle immagini. |
Miglioramenti all'importazione e alla vettorizzazione guidata dei dati | Portale | Questa procedura guidata fornisce due percorsi per la creazione e il popolamento di indici vettoriali: Recupero di generazione aumentata (RAG) e RAG multimodale. L'integrazione delle applicazioni logiche avviene tramite il percorso RAG. |
Supporto dell'indice "description" (anteprima) | RIPOSO | L'API di anteprima più recente aggiunge una descrizione a un indice. Si consideri un server MCP (Model Context Protocol) che deve selezionare l'indice corretto in fase di esecuzione. La decisione può essere basata sulla descrizione anziché solo sul nome dell'indice. La descrizione deve essere leggibile e inferiore a quattromila caratteri. |
Anteprima 2025-05-01 | RIPOSO | Nuova versione dell'API REST dell'anteprima del piano dati che fornisce l'accesso a livello di codice alle funzionalità di anteprima annunciate in questa versione. |
Aprile 2025
Elemento | Tipo | Descrizione |
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Percorso di tempo RAG | Codice demo | Dimostrazioni di codice e video dei flussi di lavoro RAG (Retrieval Augmented Generation) che utilizzano Azure AI Search. I segmenti includono concetti fondamentali, modelli e casi d'uso, indicizzazione vettoriale su larga scala e ricerca agentic in cui si usa un agente per valutare un risultato e generare una risposta migliore. |
Marzo 2025
Elemento | Tipo | Descrizione |
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Aggiornamento del servizio (anteprima) | Servizio | Aggiornare il servizio di ricerca a limiti di archiviazione superiori nell'area. Con un aggiornamento monouso non è più necessario ricreare il servizio. Disponibile in Upgrade Service (2025-02-01-preview) e nel portale di Azure. |
Modifica del piano tariffario (anteprima) | Servizio | Modificare il piano tariffario del servizio di ricerca. Ciò offre flessibilità per ridimensionare l'archiviazione, aumentare la velocità effettiva delle richieste e ridurre la latenza in base alle esigenze. In questa anteprima è possibile cambiare solo tra i livelli Basic e Standard (S1, S2 e S3). Disponibile in Update Service (2025-02-01-preview) e nel portale di Azure. |
Gerarchie facet, aggregazioni e filtri facet (anteprima) | Interrogazioni | I nuovi parametri di query facet supportano facet annidati. Per i campi facettabili numerici, puoi sommare i valori di ciascun campo. È anche possibile specificare filtri in base a un facet per aggiungere criteri di inclusione o esclusione. Disponibile in Documenti di ricerca (2025-03-01-preview) e nel portale di Azure. |
Query vettoriali di ricalcolo dei punteggi sulla quantizzazione binaria eseguite usando vettori di massima precisione (anteprima) | Interrogazioni | Per gli indici vettoriali che contengono la quantizzazione binaria, è possibile ricalcolare il punteggio dei risultati della query usando una query vettoriale con precisione completa. Il motore di query utilizza il prodotto punto degli incorporamenti binari e della query vettoriale per il ricalcolo dei punteggi, migliorando la qualità dei risultati delle ricerche. Impostare enableRescoring e discardOriginals per usare questa funzionalità e chiamare la versione più recente dell'API di anteprima nella richiesta. |
Modelli di versione preliminare del ranker semantico (anteprima) | Indice | Acconsentire esplicitamente all'uso di modelli di classificazione semantica non definitiva se ne è disponibile uno nella propria area. Disponibile in Create or Update Index (2025-03-01-preview). |
REST Servizio di Ricerca 2025-03-01-preview | RIPOSO | Versione di anteprima pubblica delle API REST per le operazioni del piano dati. Aggiunge il supporto per incorporamenti a più vettori, facet gerarchici, aggregazioni facet e filtri facet. |
Gestione della Ricerca 2025-02-01-preview | RIPOSO | Versione di revisione pubblica delle API REST per le operazioni del piano di controllo. Aggiunge il supporto per l'aggiornamento sul posto a partizioni di capacità più elevate, l'aggiornamento sul posto ai livelli più elevati e il calcolo riservato di Azure. |
Febbraio 2025
Elemento | Tipo | Descrizione |
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Supporto per chiavi gestite dal cliente per HSM gestito | Sicurezza | Usare Azure Key Vault o Il modulo di protezione hardware gestito di Azure Key Vault per archiviare chiavi gestite dal cliente per la crittografia aggiuntiva del contenuto sensibile. |
Annunci 2024
Mese | Tipo | Annuncio |
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Dicembre | Modello | Chat RAG con Azure AI Search e Python Modello di applicazione di intelligenza artificiale per la creazione di una soluzione RAG con Ricerca di intelligenza artificiale di Azure e Python. |
novembre | Sicurezza | Perimetro di sicurezza di rete. Aggiungere un servizio di ricerca a un perimetro di sicurezza di rete per controllare l'accesso alla rete al servizio di ricerca. È possibile usare il portale di Azure e le API REST di gestione nell'anteprima 2024-06-01-preview per visualizzare e riconciliare le configurazioni del perimetro di sicurezza di rete. |
novembre | Sicurezza | Supporto di collegamenti privati condivisi per le connessioni al servizio di intelligenza artificiale di Azure. Le connessioni ad Azure AI per l'elaborazione delle competenze integrate possono ora essere private tramite un collegamento privato condiviso sulla connessione. |
novembre | Pertinenza | Opzioni di ricalcolo per vettori compressi. È possibile impostare opzioni per ricalcolare i punteggi utilizzando vettori originali anziché vettori compressi. Si applica agli algoritmi HNSW e a vettori KNN completi, usando la compressione binaria e scalare. Disponibile in Create or Update Index (2024-11-01-preview), nel portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
novembre | Ricerca vettoriale | Archiviare un numero minore di istanze vettoriali. Negli scenari di compressione vettoriale, è possibile omettere l'archiviazione di vettori a precisione completa se non sono necessari per la riponderazione. Disponibile in Create or Update Index (2024-11-01-preview), nel portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
novembre | Pertinenza | Riscrittura della query nel riordinatore semantico. È possibile impostare opzioni su una query semantica per modificare l'input della query in una versione rivista o ampliata per ottenere risultati più pertinenti dal classificatore L2. Disponibile nei documenti di ricerca (2024-11-01-preview), nel portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
novembre | Pertinenza | Nuovi modelli di classificazione semantica. Il classificatore semantico viene eseguito con modelli migliorati in tutte le aree supportate. Non sono state apportate modifiche alle API o all'esperienza del portale di Azure. |
novembre | Intelligenza artificiale applicata (competenze) | Competenza di Layout del documento. Nuova competenza usata per analizzare un documento per la struttura e fornire la suddivisione in blocchi con riconoscimento della struttura (paragrafo). Questa competenza chiama Document Intelligence e usa il modello di layout di Document Intelligence. Disponibile nelle aree selezionate tramite il set di competenze di creazione o aggiornamento (2024-11-01-preview), il portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
novembre | Intelligenza artificiale applicata (competenze) | Fatturazione senza utilizzo di chiave per l'elaborazione delle funzionalità AI di Azure. È ora possibile usare un'identità gestita e i ruoli per una connessione senza chiave ai servizi di intelligenza artificiale di Azure per l'elaborazione predefinita delle competenze. Questa funzionalità rimuove le restrizioni per avere sia i servizi di ricerca che di intelligenza artificiale nella stessa area. Disponibile nel set di competenze di creazione o aggiornamento (2024-11-01-preview), nel portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
novembre | Origine dati dell'indicizzatore | Modalità di analisi Markdown. Con questa modalità di analisi, gli indicizzatori possono generare documenti di ricerca uno a uno o uno a molti dai file Markdown in Azure Storage e OneLake. Disponibile in Creare o aggiornare l'indicizzatore (2024-11-01-preview) e nel portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
novembre | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | 2024-11-01-preview. Versione di anteprima delle API REST per la riscrittura delle query, competenza Layout del documento, fatturazione keyless per l'elaborazione delle competenze, modalità di analisi Markdown e opzioni di ricalcolo dei punteggi per i vettori compressi. |
novembre | Funzionalità | Supporto del portale per i dati strutturati. La procedura guidata Importa e vettorizza dati supporta ora Azure SQL, Azure Cosmos DB e Archiviazione tabelle di Azure. |
ottobre | Funzionalità |
Abbassare i requisiti di dimensione per i modelli di incorporamento di testo addestrati con MRL su Azure OpenAI. La formazione di text-embedding-3-small e Text-embedding-3-large viene eseguita utilizzando il Matryoshka Representation Learning (MRL). In questo modo è possibile troncare i vettori di incorporamento in un minor numero di dimensioni e regolare il bilanciamento tra l'utilizzo delle dimensioni dell'indice vettoriale e la qualità del recupero. Una nuova truncationDimension nella versione 2024-09-01-preview abilita l’accesso alla compressione MRL nei modelli di incorporamento del testo. Questa opzione può essere configurata solo per i nuovi campi vettoriali. |
ottobre | Funzionalità |
Decomprimere @search.score per visualizzare i caratteri di sottolineatura nei risultati della ricerca ibrida. È possibile esaminare i risultati classificati RRF (Reciprocal Rank Fusion) visualizzando i singoli sottopunteggi delle query del risultato finale combinato e valutato. Una nuova debug proprietà analizza il punteggio di ricerca.
QueryResultDocumentSubscores , QueryResultDocumentRerankerInput e QueryResultDocumentSemanticField forniscono i dettagli aggiuntivi. Queste definizioni sono disponibili nella versione 2024-09-01-preview. |
ottobre | Funzionalità |
Filtri di destinazione in una ricerca ibrida solo per le query vettoriali. Un filtro per una query ibrida comporta tutte le sottoquery nella richiesta, indipendentemente dal tipo. È possibile eseguire l'override del filtro globale per definire l'ambito del filtro in una sottoquery specifica. Il nuovo filterOverride parametro è disponibile nelle query ibride usando 2024-09-01-preview. |
ottobre | Intelligenza artificiale applicata (competenze) |
Competenza di suddivisione del testo (suddivisione in blocchi di token). Questa competenza include nuovi parametri che migliorano la suddivisione in blocchi dei dati per i modelli di incorporamento. Un nuovo unit parametro consente di specificare la suddivisione in blocchi dei token. È ora possibile suddividere in blocchi in base alla lunghezza del token, impostando la lunghezza su un valore appropriato per il modello di incorporamento. È anche possibile specificare il tokenizer e tutti i token che non devono essere suddivisi durante la suddivisione in blocchi dei dati. Le nuove definizioni di punteggi parziali di query e parametri unit sono incluse in 2024-09-01-preview. |
ottobre | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | 2024-09-01-preview. Versione di anteprima delle API REST per dimensioni troncate nei modelli text-embedding-3, filtro vettoriale di destinazione per query ibride, dettagli del punteggio parziale RRF per il debug e suddivisione in blocchi di token per la competenza Suddivisione testo. |
ottobre | Funzionalità | Supporto del portale per la crittografia della chiave gestita dal cliente (CMK). Quando si creano nuovi oggetti nel portale di Azure, è ora possibile specificare la crittografia CMK e selezionare un Azure Key Vault per fornire la chiave. |
agosto | Funzionalità | Miglioramenti della sessione di debug. Ci sono due importanti miglioramenti. In primo luogo, è ora possibile eseguire il debug di carichi di lavoro di vettorizzazione e suddivisione in blocchi di dati integrati. In secondo luogo, le sessioni di debug sono riprogettate per una presentazione più semplificata delle competenze e delle mappature. È possibile selezionare un oggetto nel flusso e visualizzarne o modificarne i dettagli in un pannello laterale. Il layout a schede precedente viene completamente sostituito con informazioni più sensibili al contesto nella pagina. |
agosto | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | 2024-07-01. Rilascio stabile delle API REST per i tipi di dati vettoriali disponibili a livello generale, la compressione vettoriale e la vettorizzazione integrata durante l'indicizzazione e le query. |
agosto | Funzionalità | Vettorizzazione integrata, annuncio della disponibilità generale. Suddivisione in blocchi e incorporamento dei dati basati sulle competenze durante l'indicizzazione. |
agosto | Funzionalità | Vettorizzatori. Annuncio della disponibilità generale. Conversione da testo a vettore durante l'esecuzione di query. I vettorizzatori OpenAI di Azure e l'API Web personalizzata sono disponibili a livello generale. |
agosto | Funzionalità | Competenza AzureOpenAIEmbedding. Annuncio della disponibilità generale. Tipo di competenza che chiama un modello di incorporamento OpenAI di Azure per generare incorporamenti durante l'indicizzazione. |
agosto | Funzionalità | Proiezioni di indici. Annuncio della disponibilità generale. Componente di una definizione del set di competenze che definisce la forma di un indice secondario, supportando un modello di indice uno-a-molti, in cui il contenuto di una pipeline di arricchimento può avere come destinazione più indici. |
agosto | Funzionalità | Quantizzazione binaria e scalare. Annuncio della disponibilità generale. Comprimere le dimensioni dell'indice vettoriale in memoria e su disco usando la quantizzazione scalare predefinita. |
agosto | Funzionalità | Tipi di dati ristretti. Annuncio della disponibilità generale. Assegnare un tipo di dati più piccolo nei campi vettoriali, presupponendo che i dati in ingresso siano di quel tipo di dati. |
agosto | Funzionalità | Procedura guidata per importare e vettorizzare i dati. Annuncio della disponibilità generale. Procedura guidata che crea una pipeline di indicizzazione completa che include la suddivisione in blocchi e la vettorializzazione dei dati. La procedura guidata crea tutti gli oggetti e le configurazioni necessari. Questa versione aggiunge il supporto della configurazione guidata per Azure Data Lake in Azure Storage. |
agosto | Funzionalità | proprietà archiviata. Annuncio della disponibilità generale. Valore booleano che riduce l'archiviazione degli indici vettoriali senza archiviare i vettori recuperabili. |
agosto | Funzionalità | Proprietà vectorQueries.Weight. Annuncio della disponibilità generale. Specificare il peso relativo di ogni query vettoriale in un'operazione di ricerca. |
Luglio | Acceleratore | Chatta con i tuoi dati. Acceleratore di soluzioni per il modello RAG in esecuzione su Azure, utilizzando Azure AI Search per il recupero e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni di Azure OpenAI per creare esperienze di ricerca conversazionali. Il codice con dati di esempio è disponibile per scenari di casi d'uso quali consulente finanziario e revisione del contratto e riepilogo. |
Luglio | Acceleratore | Miniera di conoscenza conversazionale. Un acceleratore di soluzioni basato su Ricerca di intelligenza artificiale di Azure, Riconoscimento vocale di Azure e Azure OpenAI che consente ai clienti di estrarre informazioni dettagliate interattive dalle conversazioni post-contatto. |
Luglio | Acceleratore | Creare un copilota personalizzato. Creare una soluzione copilota personalizzata che consenta a Client Advisor di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale generativa nei dati strutturati e non strutturati. Aiutare i nostri clienti a ottimizzare le attività quotidiane e promuovere interazioni migliori con più clienti. |
Giugno | Funzionalità | Ricerca di immagini nel portale di Azure. Esploratore di ricerca ora supporta la ricerca di immagini. In un indice vettoriale con contenuto delle immagini vettoriale è possibile trascinare le immagini in Esplora ricerche per eseguire una query e trovare una corrispondenza. |
Maggio | Limiti del servizio |
Maggiore capacità e più quote vettoriali a ogni livello (stessa tariffa di fatturazione). Per la maggior parte delle aree, le dimensioni delle partizioni sono ora ancora più elevate per Standard 2 (S2), Standard 3 (S3) e Standard 3 High Density (S3 HD) per tutti i servizi creati dopo il 3 aprile 2024. Per ottenere le partizioni più grandi, creare un nuovo servizio in un'area che fornisce un'infrastruttura più recente. Anche i livelli ottimizzati per l'archiviazione (L1 e L2) hanno più capacità. I clienti L1 e L2 devono creare un nuovo servizio per poter beneficiare della capacità più elevata. Al momento, non è disponibile alcun aggiornamento in loco. La capacità aggiuntiva è ora disponibile in più aree: Germania settentrionale, Germania centro-occidentale, Sudafrica settentrionale, Svizzera occidentale e Azure per enti pubblici (Texas, Arizona e Virginia). |
Maggio | Funzionalità | Integrazione di OneLake (anteprima). Nuovo indicizzatore per i file OneLake e i collegamenti a OneLake. Se si utilizza Microsoft Fabric e OneLake per l'accesso ai dati da Amazon Web Services (AWS) e origini dati Google, utilizzare questo indicizzatore per importare dati esterni in un indice di ricerca. Questo indicizzatore è disponibile tramite il portale di Azure, l'API REST 2024-05-01-preview e i pacchetti beta di Azure SDK. |
Maggio | Funzionalità |
Rilevanza vettoriale pertinenza delle query ibride. Quattro ottimizzazioni migliorano la pertinenza della ricerca vettoriale e ibrida. È prima di tutto possibile impostare soglie sui risultati della ricerca vettoriale per escludere i risultati con punteggio basso. In secondo luogo, le modifiche all'architettura di query applicano i profili di valutazione alla fine della pipeline per ogni tipo di richiesta. L'aumento del livello di priorità dei documenti è un profilo di punteggio comune e ora funziona come previsto nelle query vettoriali e ibride. In terzo luogo, è possibile impostare MaxTextRecallSize e countAndFacetMode nelle query ibride per controllare la quantità di risultati della ricerca con classificazione BM25 che passano al modello di classificazione ibrida. In quarto luogo, per la ricerca vettoriale e ibrida, è possibile ponderare una query vettoriale per aumentarne o diminuirne l’importanza in una richiesta con più query. |
Maggio | Funzionalità |
Supporto dei vettori binari.
Collection(Edm.Byte) è un nuovo tipo di dati supportato. Questo tipo di dati apre l'integrazione con i modelli di incorporamento binario Cohere v3 e la quantizzazione binaria personalizzata. I tipi di dati ridotti abbassano il costo dei set di dati vettoriali di grandi dimensioni. Per altre informazioni, vedere Indicizzare i dati binari per la ricerca vettoriale . |
Maggio | Competenza | Competenza incorporamenti multimodali di Visione di Azure AI (anteprima). Nuova competenza associata all'API Incorporamenti multimodali di Visione di Azure AI. È possibile generare incorporamenti per testo o immagini durante l'indicizzazione. Questa competenza è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. |
Maggio | Vettorizzatore | Vectorizzatore Azure AI Vision (anteprima). Un vectorizzatore si connette a una risorsa di Azure AI Vision usando l'API di incorporamenti multimodali per generare incorporamenti durante l'elaborazione delle query. Questo vettorizzatore è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. |
Maggio | Vettorizzatore |
Vettore del catalogo dei modelli di Azure AI Foundry (anteprima). Il nuovo vettorizzatore si connette a un modello di embedding dispiegato dal catalogo dei modelli di Azure AI Foundry. Questo vettorizzatore è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. Come implementare la vettorizzazione integrata usando modelli di Azure AI Foundry. |
Maggio | Competenza |
La funzionalità AzureOpenAIEmbedding (anteprima) supporta più modelli su Azure OpenAI. Supporta ora text-embedding-3-large e text-embedding-3-small, insieme a text-embedding-ada-002 dall'aggiornamento precedente. Le nuove proprietà dimensions e modelName consentono di specificare i vari modelli di incorporamento in Azure OpenAI. In precedenza, i limiti delle dimensioni erano fissi a 1.536 dimensioni, applicabili solo a text-embedding-ada-002. La competenza aggiornata è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. |
Maggio | Portale |
La procedura guidata Importa e vettorizza dati supporta ora gli indicizzatori OneLake come origine dati. Per gli incorporamenti, supporta anche le connessioni a Visione di Azure AI, il catalogo modelli di Fonderia Azure AI e altri modelli di incorporamento in Azure OpenAI. Quando si aggiunge un campo a un indice, è possibile scegliere un tipo di dati binario. Esploratore di ricerca ora predefinisce la versione 2024-05-01-preview e supporta le nuove funzionalità di anteprima per le query vettoriali e ibride. |
Maggio | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | 2024-05-01-preview. La nuova versione di anteprima delle API REST di ricerca offre nuove competenze e vettorizzatori, un nuovo tipo di dati binario, indicizzatori di file OneLake e nuovi parametri di query per risultati ancora più pertinenti. Vedere Aggiornare le API REST se si dispone di codice esistente scritto in base all'anteprima 2023-07-01 ed è necessario eseguire la migrazione a questa versione. |
Maggio | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | Pacchetti beta di Azure SDK. Esaminare i log delle modifiche dei pacchetti beta di Azure SDK seguenti per il supporto di nuove funzionalità: Azure SDK per Python, Azure SDK per .NET, Azure SDK per Java |
Maggio | Esempi | Esempi di codice Python. I nuovi esempi end-to-end illustrano l'integrazione con Cohere Embed v3, l'integrazione con OneLake e le piattaforme dati cloud su Google e AWS e l'integrazione con le APImultidimensionali di Visione artificiale di Azure. |
Aprile | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | Aggiornamento della sicurezza che punta alla divulgazione delle informazioni. Le risposte GET non restituiscono più stringhe di connessione o chiavi. Applicabile a GET Skillset, GET Index e GET Indexer. Questa modifica consente di proteggere gli asset di Azure integrati con Azure AI Search da accessi non autorizzati. |
Aprile | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | API REST Ricerca 2024-03-01-preview |
Aprile | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | API REST Gestione 2024-03-01-preview |
Aprile | API (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni) | Annuncio di deprecazione 2023-07-01-preview. Questa versione non è più supportata a partire dall'8 luglio 2024. Le versioni più recenti dell'API hanno una configurazione vettoriale diversa. È consigliabile eseguire la migrazione a una versione più recente il prima possibile. |
Aprile | Limiti del servizio | I livelli Basic e Standard offrono più spazio di archiviazione per partizione, con la stessa tariffa di fatturazione per partizione. La capacità aggiuntiva è soggetta alla disponibilità a livello di area e si applica ai nuovi servizi di ricerca creati dopo il 3 aprile 2024. Basic supporta ora fino a tre partizioni e tre repliche. |
Aprile | Limiti del servizio | Le quote vettoriali sono superiori per i nuovi servizi creati dopo il 3 aprile 2024 nelle aree selezionate. |
Aprile | Funzionalità |
Quantizzazione vettoriale, tipi di dati vettoriali stretti e una nuova stored proprietà (anteprima). Complessivamente, queste tre funzionalità riducono al minimo lo spazio di archiviazione e i costi. |
Febbraio | Funzionalità | Nuovi limiti di dimensione per i campi vettoriali. I limiti massimi delle dimensioni sono ora 3072 , fino a 2048 . |
Annunci dell'anno precedente
Rebrand del servizio
Nel corso degli anni, questo servizio ha avuto diversi nomi. Sono elencati di seguito in ordine cronologico inverso:
- Ricerca di intelligenza artificiale di Azure (novembre 2023) Rinominata per allinearsi ai servizi di intelligenza artificiale di Azure e alle aspettative dei clienti.
- Ricerca cognitiva di Azure (ottobre 2019) Rinominata per riflettere l'uso espanso (ancora facoltativo) delle competenze cognitive e dell'elaborazione dell'intelligenza artificiale nelle operazioni del servizio.
- Ricerca di Azure (marzo 2015) Nome originale.
Aggiornamenti del servizio
Gli annunci di aggiornamento del servizio per Ricerca intelligenza artificiale di Azure sono disponibili nel sito Web di Azure.
Ridenominazione delle funzionalità
La ricerca semantica è stata rinominata semantic ranker nel novembre 2023 per descrivere meglio la funzionalità, che fornisce la classificazione L2 di un set di risultati esistente.