@azure/search-documents package

Classi

AzureKeyCredential	Credenziali basate su chiavi statiche che supportano l'aggiornamento del valore della chiave sottostante.
GeographyPoint	Rappresenta un punto geografico nelle coordinate globali.
IndexDocumentsBatch	Classe usata per eseguire operazioni batch con più documenti nell'indice.
KnowledgeRetrievalClient	Classe utilizzata per eseguire operazioni su una base di conoscenza.
SearchClient	Classe usata per eseguire operazioni su un indice di ricerca, inclusa l'esecuzione di query sui documenti nell'indice, nonché l'aggiunta, l'aggiornamento e la rimozione di tali documenti.
SearchIndexClient	Classe per eseguire operazioni per gestire (creare, aggiornare, elencare/eliminare) indici, & mapping sinonimi.
SearchIndexerClient	Classe per eseguire operazioni per gestire (creare, aggiornare, elencare/eliminare) indicizzatori, origini dati & set di competenze.
SearchIndexingBufferedSender	Classe usata per eseguire operazioni memorizzate nel buffer su un indice di ricerca, tra cui l'aggiunta, l'aggiornamento e la rimozione.

Interfacce

AIServices	Parametri per i servizi di IA.
AIServicesAccountIdentity	L'account multi-regione di una risorsa di servizio AI Azure collegata a un set di competenze.
AIServicesAccountKey	La chiave account di una risorsa di servizio AI di Azure che è collegata a un set di competenze, da usare con il sottodominio della risorsa.
AnalyzeRequest	Specifica alcuni componenti di testo e analisi usati per suddividere il testo in token.
AnalyzeResult	Risultato del test di un analizzatore sul testo.
AnalyzedTokenInfo	Informazioni su un token restituito da un analizzatore.
AsciiFoldingTokenFilter	Converte caratteri Unicode alfabetici, numerici e simbolici che non si trovano nei primi 127 caratteri ASCII (blocco Unicode "Latino di base") nei rispettivi equivalenti ASCII, se tali equivalenti esistono. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
AutocompleteItem	Risultato delle richieste di completamento automatico.
AutocompleteRequest	Parametri per la corrispondenza fuzzy e altri comportamenti di query di completamento automatico.
AutocompleteResult	Risultato della query di completamento automatico.
AzureActiveDirectoryApplicationCredentials	Credenziali di un'applicazione registrata creata per il servizio di ricerca, usata per l'accesso autenticato alle chiavi di crittografia archiviate in Azure Key Vault.
AzureBlobKnowledgeSource	Configurazione per l'origine della conoscenza di Archiviazione BLOB di Azure.
AzureBlobKnowledgeSourceParameters	Parametri per l'origine della conoscenza di Archiviazione BLOB di Azure.
AzureBlobKnowledgeSourceParams	Specifica i parametri di runtime per un'origine della conoscenza BLOB di Azure
AzureMachineLearningVectorizer	Specifica un endpoint Azure Machine Learning distribuito tramite Azure AI Foundry Model Catalog per generare l'embedding vettoriale di una query string.
AzureOpenAIEmbeddingSkill	Consente di generare un'incorporamento vettoriale per un input di testo specificato usando la risorsa OpenAI di Azure.
AzureOpenAIParameters	Specifica i parametri per la connessione alla risorsa OpenAI di Azure.
AzureOpenAIVectorizer	Contiene i parametri specifici dell'uso di un servizio Azure Open AI per la vettorizzazione in fase di query.
BM25Similarity	Funzione di classificazione basata sull'algoritmo di somiglianza okapi BM25. BM25 è un algoritmo simile a TF-IDF che include la normalizzazione della lunghezza (controllata dal parametro 'b'), nonché la saturazione della frequenza dei termini (controllata dal parametro 'k1').
BaseAzureMachineLearningVectorizerParameters	Specifica le proprietà comuni tra tutti i tipi di autenticazione del vettore AML.
BaseCharFilter	Tipo di base per i filtri di caratteri.
BaseCognitiveServicesAccount	Tipo di base per descrivere qualsiasi risorsa del servizio di intelligenza artificiale di Azure collegata a un set di competenze.
BaseDataChangeDetectionPolicy	Tipo di base per i criteri di rilevamento delle modifiche dei dati.
BaseDataDeletionDetectionPolicy	Tipo di base per i criteri di rilevamento dell'eliminazione dei dati.
BaseKnowledgeBaseActivityRecord	Tipo di base per i record di attività. Traccia dettagli di esecuzione, tempi ed errori per le operazioni della base di conoscenza.
BaseKnowledgeBaseMessageContent	Specifica il tipo di contenuto del messaggio.
BaseKnowledgeBaseModel	Specifica i parametri di connessione che il modello deve utilizzare per la pianificazione delle query.
BaseKnowledgeBaseReference	Tipo di base per i riferimenti.
BaseKnowledgeRetrievalReasoningEffort	Tipo base per lo sforzo di ragionamento.
BaseKnowledgeSource	Rappresenta la definizione di un'origine della conoscenza.
BaseKnowledgeSourceParams	Tipo base per i parametri di runtime della sorgente della conoscenza.
BaseKnowledgeSourceVectorizer	Specifica il metodo di vettorizzazione da utilizzare per il modello di incorporamento della sorgente di conoscenza.
BaseLexicalAnalyzer	Tipo di base per gli analizzatori.
BaseLexicalNormalizer	Tipo di base per i normalizzatori.
BaseLexicalTokenizer	Tipo di base per i tokenizer.
BaseScoringFunction	Tipo di base per le funzioni che possono modificare i punteggi del documento durante la classificazione.
BaseSearchIndexerDataIdentity	Tipo di base astratto per le identità dei dati.
BaseSearchIndexerSkill	Tipo di base per le competenze.
BaseSearchRequestOptions	Parametri per il filtro, l'ordinamento, il facet, il paging e altri comportamenti delle query di ricerca.
BaseSimilarityAlgorithm	Tipo di base per algoritmi di somiglianza. Gli algoritmi di somiglianza vengono usati per calcolare i punteggi che collegano le query ai documenti. Maggiore è il punteggio, più rilevante è il documento relativo a tale query specifica. Questi punteggi vengono usati per classificare i risultati della ricerca.
BaseTokenFilter	Tipo di base per i filtri di token.
BaseVectorQuery	Parametri di query per le query di ricerca ibrida e vettoriali.
BaseVectorSearchAlgorithmConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche dell'algoritmo utilizzato durante l'indicizzazione e/o l'esecuzione di query.
BaseVectorSearchCompression	Contiene opzioni di configurazione specifiche del metodo di compressione utilizzato durante l'indicizzazione o l'esecuzione di query.
BaseVectorSearchVectorizer	Contiene dettagli specifici per un metodo di vettorizzazione da usare durante il tempo di query.
BinaryQuantizationCompression	Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione della quantizzazione binaria usato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
ChatCompletionResponseFormat	Determina la modalità di serializzazione della risposta del modello di linguaggio. Il valore predefinito è 'text'.
ChatCompletionResponseFormatJsonSchemaProperties	Proprietà per il formato di risposta dello schema JSON.
ChatCompletionSchema	Oggetto che definisce lo schema personalizzato che il modello utilizzerà per strutturare l'output.
ChatCompletionSkill	Una competenza che chiama un modello linguistico tramite l'endpoint Chat Completions di Azure AI Foundry.
CjkBigramTokenFilter	Forma bigrams dei termini CJK generati dal tokenizer standard. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
ClassicSimilarity	Algoritmo di somiglianza legacy che usa l'implementazione lucene TFIDFSimilarity di TF-IDF. Questa variazione di TF-IDF introduce la normalizzazione statica della lunghezza del documento, nonché fattori di coordinamento che penalizzano i documenti che corrispondono solo parzialmente alle query sottoposte a ricerca.
ClassicTokenizer	Tokenizzatore basato su grammatica adatto per l'elaborazione della maggior parte dei documenti in lingua europea. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
CognitiveServicesAccountKey	Chiave dell'account in più aree di una risorsa del servizio azure per intelligenza artificiale collegata a un set di competenze.
CommonGramTokenFilter	Costruisci bigram per i termini che si verificano di frequente durante l'indicizzazione. Anche i termini singoli sono indicizzati, con bigrams sovrapposti. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
CommonModelParameters	Parametri del modello linguistico comune per i completamenti della chat. Se omesso, vengono utilizzati i valori predefiniti.
CompletedSynchronizationState	Rappresenta lo stato completato dell'ultima sincronizzazione.
ComplexField	Rappresenta un campo in una definizione di indice, che descrive il nome, il tipo di dati e il comportamento di ricerca di un campo.
ConditionalSkill	Competenza che consente scenari che richiedono un'operazione booleana per determinare i dati da assegnare a un output.
ContentUnderstandingSkill	Una competenza che sfrutta Azure AI Content Understanding per elaborare ed estrarre insight strutturati dai documenti, consentendo contenuti arricchiti e ricercabili per un'indicizzazione e un recupero migliorati dei documenti.
ContentUnderstandingSkillChunkingProperties	Controlla la cardinalità per la suddivisione in blocchi del contenuto.
CorsOptions	Definisce le opzioni per controllare la condivisione di risorse tra le origini (CORS) per un indice.
CreateKnowledgeBaseOptions
CreateKnowledgeSourceOptions
CreateOrUpdateAliasOptions	Opzioni per l'operazione di creazione o aggiornamento dell'alias.
CreateOrUpdateIndexOptions	Opzioni per l'operazione di creazione/aggiornamento dell'indice.
CreateOrUpdateKnowledgeBaseOptions
CreateOrUpdateKnowledgeSourceOptions
CreateOrUpdateSkillsetOptions	Opzioni per l'operazione di creazione/aggiornamento del set di competenze.
CreateOrUpdateSynonymMapOptions	Opzioni per l'operazione create/update synonymmap.
CreateorUpdateDataSourceConnectionOptions	Opzioni per l'operazione di creazione/aggiornamento dell'origine dati.
CreateorUpdateIndexerOptions	Opzioni per l'operazione di creazione/aggiornamento dell'indicizzatore.
CustomAnalyzer	Consente di assumere il controllo del processo di conversione del testo in token indicizzabili/ricercabili. Si tratta di una configurazione definita dall'utente costituita da un singolo tokenizzatore predefinito e uno o più filtri. Il tokenizer è responsabile dell'interruzione del testo nei token e dei filtri per la modifica dei token generati dal tokenizer.
CustomEntity	Oggetto che contiene informazioni sulle corrispondenze trovate e sui metadati correlati.
CustomEntityAlias	Oggetto complesso che può essere usato per specificare ortografia o sinonimi alternativi per il nome dell'entità radice.
CustomEntityLookupSkill	Una competenza cerca testo da un elenco personalizzato definito dall'utente di parole e frasi.
CustomLexicalNormalizer	Consente di configurare la normalizzazione per i campi filtrabili, ordinabili e facetable, che per impostazione predefinita operano con corrispondenza rigorosa. Si tratta di una configurazione definita dall'utente costituita da almeno uno o più filtri, che modificano il token archiviato.
DefaultCognitiveServicesAccount	Oggetto vuoto che rappresenta la risorsa predefinita del servizio di intelligenza artificiale di Azure per un set di competenze.
DeleteAliasOptions	Opzioni per l'operazione di eliminazione dell'alias.
DeleteDataSourceConnectionOptions	Opzioni per l'operazione di eliminazione dell'origine dati.
DeleteIndexOptions	Opzioni per l'operazione di eliminazione dell'indice.
DeleteIndexerOptions	Opzioni per l'operazione di eliminazione dell'indicizzatore.
DeleteKnowledgeBaseOptions
DeleteKnowledgeSourceOptions
DeleteSkillsetOptions	Opzioni per eliminare l'operazione del set di competenze.
DeleteSynonymMapOptions	Opzioni per l'operazione delete synonymmap.
DictionaryDecompounderTokenFilter	Scompone parole composte presenti in molte lingue germaniche. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
DistanceScoringFunction	Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base alla distanza da una posizione geografica.
DistanceScoringParameters	Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi della distanza.
DocumentDebugInfo	Contiene informazioni di debug che possono essere usate per esplorare ulteriormente i risultati della ricerca.
DocumentExtractionSkill	Competenza che estrae il contenuto da un file all'interno della pipeline di arricchimento.
DocumentIntelligenceLayoutSkill	Competenza che estrae informazioni sul contenuto e sul layout (come markdown), tramite Servizi di intelligenza artificiale di Azure, dai file all'interno della pipeline di arricchimento.
DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingProperties	Controlla la cardinalità per la suddivisione in blocchi del contenuto.
EdgeNGramTokenFilter	Genera n-grammi delle dimensioni specificate a partire dalla parte anteriore o posteriore di un token di input. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
EdgeNGramTokenizer	Tokenzza l'input da un bordo in n-grammi delle dimensioni specificate. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
ElisionTokenFilter	Rimuove le elisioni. Ad esempio, "l'avion" (il piano) verrà convertito in "avion" (piano). Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
EntityLinkingSkill	Usando l'API Analisi del testo, estrae le entità collegate dal testo.
EntityRecognitionSkill	Riconoscimento delle entità di Analisi del testo.
EntityRecognitionSkillV3	Usando l'API Analisi del testo, estrae entità di tipi diversi dal testo.
ExhaustiveKnnParameters	Contiene i parametri specifici dell'algoritmo KNN completo.
ExtractiveQueryAnswer	Estrae i candidati di risposta dal contenuto dei documenti restituiti in risposta a una query espressa come domanda in linguaggio naturale.
ExtractiveQueryCaption	Estrae le didascalie dai documenti corrispondenti che contengono passaggi rilevanti per la query di ricerca.
FacetResult	Un singolo bucket di un risultato della query facet. Segnala il numero di documenti con un valore di campo compreso in un determinato intervallo o con un determinato valore o intervallo.
FieldMapping	Definisce un mapping tra un campo in un'origine dati e un campo di destinazione in un indice.
FieldMappingFunction	Rappresenta una funzione che trasforma un valore da un'origine dati prima dell'indicizzazione.
FreshnessScoringFunction	Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base al valore di un campo di data e ora.
FreshnessScoringParameters	Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi di aggiornamento.
GenerativeQueryRewrites	Generare termini di query alternativi per aumentare il richiamo di una richiesta di ricerca.
GetDocumentOptions	Opzioni per il recupero di un singolo documento.
GetKnowledgeBaseOptions
GetKnowledgeSourceOptions
GetKnowledgeSourceStatusOptions
HighWaterMarkChangeDetectionPolicy	Definisce un criterio di rilevamento delle modifiche dei dati che acquisisce le modifiche in base al valore di una colonna di contrassegno di acqua elevata.
HnswParameters	Contiene i parametri specifici dell'algoritmo hnsw.
ImageAnalysisSkill	Competenza che analizza i file di immagine. Estrae un set completo di funzionalità visive in base al contenuto dell'immagine.
IndexDocumentsClient	Client di documenti dell'indice
IndexDocumentsOptions	Opzioni per l'operazione di modifica batch dell'indice.
IndexDocumentsResult	Risposta contenente lo stato delle operazioni per tutti i documenti nella richiesta di indicizzazione.
IndexedOneLakeKnowledgeSource	Configurazione per l'origine della conoscenza OneLake.
IndexedOneLakeKnowledgeSourceParameters	Parametri per l'origine della conoscenza OneLake.
IndexedOneLakeKnowledgeSourceParams	Specifica i parametri di runtime per un'origine della conoscenza OneLake indicizzata
IndexerExecutionResult	Rappresenta il risultato di una singola esecuzione dell'indicizzatore.
IndexingParameters	Rappresenta i parametri per l'esecuzione dell'indicizzatore.
IndexingParametersConfiguration	Dizionario di proprietà di configurazione specifiche dell'indicizzatore. Ogni nome è il nome di una proprietà specifica. Ogni valore deve essere di un tipo primitivo.
IndexingResult	Stato di un'operazione di indicizzazione per un singolo documento.
IndexingSchedule	Rappresenta una pianificazione per l'esecuzione dell'indicizzatore.
InputFieldMappingEntry	Mapping dei campi di input per una competenza.
KeepTokenFilter	Filtro di token che mantiene solo i token con testo contenuto in un elenco specificato di parole. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
KeyAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	Specifica le proprietà per la connessione a un vettore AML con una chiave di autenticazione.
KeyPhraseExtractionSkill	Competenza che usa l'analisi del testo per l'estrazione di frasi chiave.
KeywordMarkerTokenFilter	Contrassegna i termini come parole chiave. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
KeywordTokenizer	Genera l'intero input come singolo token. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
KnowledgeBase
KnowledgeBaseAgenticReasoningActivityRecord	Rappresenta un record di attività di ragionamento agentico.
KnowledgeBaseAzureBlobReference	Rappresenta un riferimento al documento di Archiviazione BLOB di Azure.
KnowledgeBaseAzureOpenAIModel	Specifica la risorsa Azure OpenAI usata per eseguire la pianificazione delle query.
KnowledgeBaseErrorAdditionalInfo	Informazioni aggiuntive sull'errore di gestione delle risorse.
KnowledgeBaseErrorDetail	Dettagli dell'errore.
KnowledgeBaseIndexedOneLakeReference	Rappresenta un riferimento indicizzato a un documento OneLake.
KnowledgeBaseMessage	L'oggetto stile del messaggio in linguaggio naturale.
KnowledgeBaseMessageImageContent	Tipo di messaggio immagine.
KnowledgeBaseMessageImageContentImage	Contenuto delle immagini.
KnowledgeBaseMessageTextContent	Tipo di messaggio di testo.
KnowledgeBaseModelWebSummarizationActivityRecord	Rappresenta un record di attività di riassunto web LLM.
KnowledgeBaseRetrievalRequest	Contratto di input per la richiesta di recupero.
KnowledgeBaseRetrievalResponse	Contratto di output per la risposta di recupero.
KnowledgeBaseSearchIndexReference	Rappresenta un riferimento al documento di Ricerca di Azure.
KnowledgeBaseWebReference	Rappresenta un riferimento a un documento Web.
KnowledgeRetrievalClientOptions	Opzioni client usate per configurare le richieste dell'API Ricerca cognitiva.
KnowledgeRetrievalIntent	Una query pensata per essere eseguita senza pianificazione delle query del modello.
KnowledgeRetrievalMinimalReasoningEffort	Esegui il recupero delle conoscenze con il minimo sforzo di ragionamento.
KnowledgeRetrievalSemanticIntent	Un'intenzione di interrogazione semantica.
KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer	Specifica la risorsa Azure OpenAI usata per vettorializzare una stringa di query.
KnowledgeSourceIngestionParameters	Consolida tutte le impostazioni generali di acquisizione per le fonti di conoscenza.
KnowledgeSourceReference	Riferimento a una fonte di conoscenza.
KnowledgeSourceStatistics	Informazioni statistiche sulla cronologia di sincronizzazione dell'origine della conoscenza.
KnowledgeSourceStatus	Rappresenta lo stato e la cronologia di sincronizzazione di un'origine della conoscenza.
KnowledgeSourceSynchronizationError	Rappresenta un errore di indicizzazione a livello di documento riscontrato durante un'esecuzione di sincronizzazione della sorgente di conoscenza.
LanguageDetectionSkill	Competenza che rileva la lingua del testo di input e segnala un singolo codice linguistico per ogni documento inviato nella richiesta. Il codice della lingua è associato a un punteggio che indica l'attendibilità dell'analisi.
LengthTokenFilter	Rimuove parole troppo lunghe o troppo brevi. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
LimitTokenFilter	Limita il numero di token durante l'indicizzazione. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
ListKnowledgeBasesOptions
ListKnowledgeSourcesOptions
ListSearchResultsPageSettings	Argomenti per il recupero della pagina successiva dei risultati della ricerca.
LuceneStandardAnalyzer	Analizzatore Apache Lucene standard; Composto dal tokenizer standard, dal filtro minuscolo e dal filtro di arresto.
LuceneStandardTokenizer	Interrompe il testo seguendo le regole di segmentazione del testo Unicode. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
MagnitudeScoringFunction	Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base alla grandezza di un campo numerico.
MagnitudeScoringParameters	Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi di grandezza.
MappingCharFilter	Filtro di caratteri che applica i mapping definiti con l'opzione mapping. La corrispondenza è greedy (criteri di ricerca più lunghi in un determinato punto vince). La sostituzione può essere la stringa vuota. Questo filtro di caratteri viene implementato tramite Apache Lucene.
MergeSkill	Competenza per unire due o più stringhe in una singola stringa unificata, con un delimitatore facoltativo definito dall'utente che separa ogni parte del componente.
MicrosoftLanguageStemmingTokenizer	Divide il testo usando regole specifiche della lingua e riduce le parole alle relative forme di base.
MicrosoftLanguageTokenizer	Divide il testo usando regole specifiche della lingua.
NGramTokenFilter	Genera n-grammi delle dimensioni specificate. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
NGramTokenizer	Tokenzza l'input in n-grammi delle dimensioni specificate. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
NativeBlobSoftDeleteDeletionDetectionPolicy	Definisce un criterio di rilevamento dell'eliminazione dei dati che usa la funzionalità di eliminazione temporanea nativa di Archiviazione BLOB di Azure per il rilevamento dell'eliminazione.
NoAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	Specifica le proprietà per la connessione a un vettore AML senza autenticazione.
OcrSkill	Competenza che estrae testo dai file di immagine.
OutputFieldMappingEntry	Mapping dei campi di output per una competenza.
PIIDetectionSkill	Usando l'API Analisi del testo, estrae informazioni personali da un testo di input e offre la possibilità di mascherarla.
PageSettings	Opzioni per il metodo byPage
PagedAsyncIterableIterator	Interfaccia che consente l'iterazione iterabile asincrona sia al completamento che alla pagina.
PathHierarchyTokenizer	Tokenizer per gerarchie simili al percorso. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
PatternAnalyzer	Separa in modo flessibile il testo in termini tramite un criterio di espressione regolare. Questo analizzatore viene implementato usando Apache Lucene.
PatternCaptureTokenFilter	Usa espressioni regolari Java per generare più token, uno per ogni gruppo di acquisizione in uno o più modelli. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
PatternReplaceCharFilter	Filtro di caratteri che sostituisce i caratteri nella stringa di input. Usa un'espressione regolare per identificare le sequenze di caratteri da mantenere e un criterio di sostituzione per identificare i caratteri da sostituire. Ad esempio, dato il testo di input "aa bb aa bb", pattern "(aa)\s+(bb)" e sostituzione "$1#$2", il risultato sarà "aa#bb aa#bb". Questo filtro di caratteri viene implementato tramite Apache Lucene.
PatternReplaceTokenFilter	Filtro di caratteri che sostituisce i caratteri nella stringa di input. Usa un'espressione regolare per identificare le sequenze di caratteri da mantenere e un criterio di sostituzione per identificare i caratteri da sostituire. Ad esempio, dato il testo di input "aa bb aa bb", pattern "(aa)\s+(bb)" e sostituzione "$1#$2", il risultato sarà "aa#bb aa#bb". Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
PatternTokenizer	Tokenizer che usa criteri regex corrispondenti per costruire token distinti. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
PhoneticTokenFilter	Creare token per corrispondenze fonetiche. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
QueryAnswerResult	Una risposta è un passaggio di testo estratto dal contenuto dei documenti più rilevanti che corrispondono alla query. Le risposte vengono estratte dai primi risultati della ricerca. I candidati alle risposte vengono assegnati punteggi e vengono selezionate le risposte principali.
QueryCaptionResult	Le didascalie sono i passaggi più rappresentativi del documento relativamente alla query di ricerca. Vengono spesso usati come riepilogo dei documenti. Le didascalie vengono restituite solo per le query di tipo semantic.
QueryResultDocumentSemanticField	Descrizione dei campi inviati al processo di arricchimento semantico, nonché del modo in cui sono stati usati
QueryResultDocumentSubscores	Suddivisione dei caratteri di sottolineatura tra i componenti di query di testo e vettore della query di ricerca per questo documento. Ogni query vettoriale viene visualizzata come oggetto separato nello stesso ordine in cui sono stati ricevuti.
RescoringOptions	Contiene le opzioni per la registrazione.
ResourceCounter	Rappresenta l'utilizzo e la quota di una risorsa.
RetrieveOptions
ScalarQuantizationCompression	Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione della quantizzazione scalare usato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
ScalarQuantizationParameters	Contiene i parametri specifici della quantizzazione scalare.
ScoringProfile	Definisce i parametri per un indice di ricerca che influisce sul punteggio nelle query di ricerca.
SearchAlias	Rappresenta un alias di indice, che descrive un mapping dal nome alias a un indice. Il nome alias può essere usato al posto del nome dell'indice per le operazioni supportate.
SearchClientOptions	Opzioni client utilizzate per configurare le richieste dell'API di ricerca AI.
SearchDocumentsPageResult	Risposta contenente i risultati della pagina di ricerca da un indice.
SearchDocumentsResult	Risposta contenente i risultati della ricerca da un indice.
SearchDocumentsResultBase	Risposta contenente i risultati della ricerca da un indice.
SearchIndex	Rappresenta una definizione di indice di ricerca, che descrive i campi e il comportamento di ricerca di un indice.
SearchIndexClientOptions	Opzioni client utilizzate per configurare le richieste dell'API di ricerca AI.
SearchIndexFieldReference	Riferimento di campo per un indice di ricerca.
SearchIndexKnowledgeSource	Origine conoscenza destinata a un indice di ricerca.
SearchIndexKnowledgeSourceParameters	Parametri per l'origine della conoscenza dell'indice di ricerca.
SearchIndexKnowledgeSourceParams	Specifica i parametri di runtime per un'origine conoscenza dell'indice di ricerca
SearchIndexStatistics	Statistiche per un determinato indice. Le statistiche vengono raccolte periodicamente e non sono sempre up-to-date.
SearchIndexer	Rappresenta un indicizzatore.
SearchIndexerClientOptions	Opzioni client utilizzate per configurare le richieste dell'API di ricerca AI.
SearchIndexerDataContainer	Rappresenta informazioni sull'entità, ad esempio la tabella SQL di Azure o la raccolta CosmosDB, che verranno indicizzate.
SearchIndexerDataNoneIdentity	Cancella la proprietà Identity di un'origine dati.
SearchIndexerDataSourceConnection	Rappresenta una definizione di origine dati, che può essere utilizzata per configurare un indicizzatore.
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Specifica l'identità di un'origine dati da usare.
SearchIndexerError	Rappresenta un errore di indicizzazione a livello di elemento o documento.
SearchIndexerIndexProjection	Definizione di proiezioni aggiuntive agli indici di ricerca secondari.
SearchIndexerIndexProjectionParameters	Dizionario delle proprietà di configurazione specifiche della proiezione dell'indice. Ogni nome è il nome di una proprietà specifica. Ogni valore deve essere di un tipo primitivo.
SearchIndexerIndexProjectionSelector	Descrizione dei dati da archiviare nell'indice di ricerca designato.
SearchIndexerKnowledgeStore	Definizione di proiezioni aggiuntive per BLOB, tabelle o file di azure di dati arricchiti.
SearchIndexerKnowledgeStoreBlobProjectionSelector	Classe astratta per condividere le proprietà tra selettori concreti.
SearchIndexerKnowledgeStoreFileProjectionSelector	Definizione di proiezione per i dati da archiviare in File di Azure.
SearchIndexerKnowledgeStoreObjectProjectionSelector	Definizione di proiezione per i dati da archiviare nel BLOB di Azure.
SearchIndexerKnowledgeStoreParameters	Dizionario delle proprietà di configurazione specifiche dell'archivio conoscenze. Ogni nome è il nome di una proprietà specifica. Ogni valore deve essere di un tipo primitivo.
SearchIndexerKnowledgeStoreProjection	Oggetto contenitore per vari selettori di proiezione.
SearchIndexerKnowledgeStoreProjectionSelector	Classe astratta per condividere le proprietà tra selettori concreti.
SearchIndexerKnowledgeStoreTableProjectionSelector	Descrizione dei dati da archiviare nelle tabelle di Azure.
SearchIndexerLimits	Rappresenta i limiti che possono essere applicati a un indicizzatore.
SearchIndexerSkillset	Elenco di competenze.
SearchIndexerStatus	Rappresenta lo stato corrente e la cronologia di esecuzione di un indicizzatore.
SearchIndexerWarning	Rappresenta un avviso a livello di elemento.
SearchIndexingBufferedSenderOptions	Opzioni per SearchIndexingBufferedSender.
SearchResourceEncryptionKey	Una chiave di crittografia gestita dal cliente in Azure Key Vault. Le chiavi create e gestite dall'utente possono essere usate per crittografare o decrittografare i dati inattivi in Ricerca per intelligenza artificiale di Azure, ad esempio indici e mappe di sinonimi.
SearchServiceStatistics	Risposta da una richiesta di recupero delle statistiche del servizio. In caso di esito positivo, include contatori e limiti a livello di servizio.
SemanticConfiguration	Definisce una configurazione specifica da usare nel contesto delle funzionalità semantiche.
SemanticDebugInfo	Opzioni di debug per le query di ricerca semantica.
SemanticField	Campo utilizzato come parte della configurazione semantica.
SemanticPrioritizedFields	Descrive i campi titolo, contenuto e parole chiave da usare per la classificazione semantica, le didascalie, le evidenziazioni e le risposte.
SemanticSearch	Definisce i parametri per un indice di ricerca che influisce sulle funzionalità semantiche.
SemanticSearchOptions	Definisce le opzioni per le query di ricerca semantica
SentimentSkill	Analisi del testo analisi del sentiment positivo negativo, con un punteggio come valore a virgola mobile in un intervallo compreso tra zero e 1.
SentimentSkillV3	Usando l'API Analisi del testo, valuta il testo non strutturato e per ogni record, fornisce etichette del sentiment (ad esempio "negative", "neutral" e "positive") in base al punteggio di attendibilità più alto trovato dal servizio a livello di frase e documento.
ServiceCounters	Rappresenta i contatori e le quote delle risorse a livello di servizio.
ServiceLimits	Rappresenta vari limiti a livello di servizio.
ShaperSkill	Competenza per la ridevisione degli output. Crea un tipo complesso per supportare i campi compositi (noti anche come campi multipart).
ShingleTokenFilter	Crea combinazioni di token come singolo token. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
SimpleField	Rappresenta un campo in una definizione di indice, che descrive il nome, il tipo di dati e il comportamento di ricerca di un campo.
SingleVectorFieldResult	Risultato di un singolo campo vettoriale. Entrambi
SnowballTokenFilter	Filtro che deriva le parole usando uno stemmer generato da Snowball. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
SoftDeleteColumnDeletionDetectionPolicy	Definisce un criterio di rilevamento dell'eliminazione dei dati che implementa una strategia di eliminazione temporanea. Determina se un elemento deve essere eliminato in base al valore di una colonna "eliminazione temporanea" designata.
SplitSkill	Competenza per suddividere una stringa in blocchi di testo.
SqlIntegratedChangeTrackingPolicy	Definisce un criterio di rilevamento delle modifiche dei dati che acquisisce le modifiche usando la funzionalità Rilevamento modifiche integrato del database SQL di Azure.
StemmerOverrideTokenFilter	Consente di eseguire l'override di altri filtri di stemming con stemming basato su dizionario personalizzato. Tutti i termini con stemmy-stemming verranno contrassegnati come parole chiave in modo che non vengano stemmati lungo la catena. Deve essere posizionato prima di qualsiasi filtro di stemming. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/StemmerOverrideFilter.html
StemmerTokenFilter	Filtro di stemming specifico della lingua. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene. Fare riferimento a https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
StopAnalyzer	Divide il testo in corrispondenza di lettere non; Applica i filtri di token minuscoli e non significative. Questo analizzatore viene implementato usando Apache Lucene.
StopwordsTokenFilter	Rimuove le parole non significative da un flusso di token. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html
SuggestDocumentsResult	Risposta contenente i risultati della query di suggerimento da un indice.
SuggestRequest	Parametri per il filtro, l'ordinamento, la corrispondenza fuzzy e altri comportamenti di query di suggerimenti.
Suggester	Definisce il modo in cui l'API Suggerisci deve essere applicata a un gruppo di campi nell'indice.
SynchronizationState	Rappresenta lo stato corrente di una sincronizzazione in corso che si estende su più esecuzioni dell'indicizzatore.
SynonymMap	Rappresenta una definizione di mappa sinonimo.
SynonymTokenFilter	Trova la corrispondenza con sinonimi singoli o con più parole in un flusso di token. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
TagScoringFunction	Definisce una funzione che aumenta i punteggi dei documenti con valori stringa corrispondenti a un determinato elenco di tag.
TagScoringParameters	Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi di tag.
TextResult	Punteggio BM25 o Classico per la parte di testo della query.
TextTranslationSkill	Competenza per tradurre testo da una lingua a un'altra.
TextWeights	Definisce i pesi nei campi di indice per i quali le corrispondenze devono aumentare il punteggio nelle query di ricerca.
TokenAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	Specifica le proprietà per la connessione a un vettore AML con un'identità gestita.
TruncateTokenFilter	Tronca i termini a una lunghezza specifica. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
UaxUrlEmailTokenizer	Tokenzza url e messaggi di posta elettronica come un token. Questo tokenizer viene implementato tramite Apache Lucene.
UniqueTokenFilter	Filtra i token con lo stesso testo del token precedente. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.
VectorSearch	Contiene le opzioni di configurazione correlate alla ricerca vettoriale.
VectorSearchOptions	Definisce le opzioni per le query di ricerca vettoriale
VectorSearchProfile	Definisce una combinazione di configurazioni da usare con la ricerca vettoriale.
VectorizableImageBinaryQuery	Parametri di query da usare per la ricerca vettoriale quando viene fornito un file binario con codifica base 64 di un'immagine che deve essere vettorializzata.
VectorizableImageUrlQuery	Parametri di query da usare per la ricerca vettoriale quando viene fornito un URL che rappresenta un valore di immagine che deve essere vettorializzato.
VectorizableTextQuery	Parametri di query da usare per la ricerca vettoriale quando viene fornito un valore di testo che deve essere vettorializzato.
VectorizedQuery	Parametri di query da usare per la ricerca vettoriale quando viene specificato un valore di vettore non elaborato.
VectorsDebugInfo	"Contiene informazioni di debug specifiche per la ricerca vettoriale e ibrida.")
WebApiParameters	Specifica le proprietà per la connessione a un vettore definito dall'utente.
WebApiSkill	Una competenza che può chiamare un endpoint API Web, consentendo di estendere un set di competenze tramite la chiamata al codice personalizzato.
WebApiVectorizer	Specifica un vettore definito dall'utente per generare l'incorporamento del vettore di una stringa di query. L'integrazione di un vettore esterno viene ottenuta usando l'interfaccia API Web personalizzata di un set di competenze.
WebKnowledgeSource	Risultati Web di targeting della Knowledge Source.
WebKnowledgeSourceDomain	Configurazione per il dominio di origine della conoscenza Web.
WebKnowledgeSourceDomains	Configurazione del dominio che consente/blocca per l'origine della conoscenza Web.
WebKnowledgeSourceParameters	Parametri per la fonte di conoscenza web.
WebKnowledgeSourceParams	Specifica i parametri di runtime per un'origine della conoscenza Web
WordDelimiterTokenFilter	Suddivide le parole in parole secondarie ed esegue trasformazioni facoltative nei gruppi di sottoword. Questo filtro di token viene implementato usando Apache Lucene.

Alias tipo

AIFoundryModelCatalogName	Il nome del modello di embedding dal Azure AI Foundry Catalog sarà chiamato. KnownAIFoundryModelCatalogName può essere utilizzato in modo intercambiabile con AIFoundryModelCatalogName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32: OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 OpenAI-CLIP-Immagine-Inserzioni-Testo-ViT-Grande-Patch14-336: OpenAI-CLIP-Immagine-Inserzioni-Testo-ViT-Grande-Patch14-336 Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base: Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base Facebook-DinoV2-Immagini-Embeddings-ViT-Giant: Facebook-DinoV2-Immagini-Embeddings-ViT-Giant Cohere-embed-v3-english: Cohere-embed-v3-english Cohere-embed-v3-multilingue: Cohere-embed-v3-multilingue Cohere-embed-v4: modello Cohere embed v4 per la generazione di incorporamenti da testo e immagini.
AliasIterator	Iteratore per elencare gli alias esistenti nel servizio di ricerca. In questo modo le richieste verranno eseguite in base alle esigenze durante l'iterazione. Usare .byPage() per effettuare una richiesta al server per iterazione.
AnalyzeTextOptions	Opzioni per l'operazione di analisi del testo.
AutocompleteMode	Specifica la modalità per il completamento automatico. Il valore predefinito è 'oneTerm'. Utilizzare 'twoTerms' per ottenere le tegole e 'oneTermWithContext' per utilizzare il contesto corrente nella produzione di termini di completamento automatico.
AutocompleteOptions	Opzioni per il recupero del testo di completamento per un oggetto searchText parziale.
AzureMachineLearningVectorizerParameters	Specifica le proprietà per la connessione a un vettore AML.
AzureOpenAIModelName	Nome del modello Azure Open AI che verrà chiamato. KnownAzureOpenAIModelName può essere usato in modo intercambiabile con AzureOpenAIModelName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio text-embedding-ada-002: modello TextEmbeddingAda002. text-embedding-3-large: TextEmbedding3Large modello. text-embedding-3-small: TextEmbedding3Small modello. gpt-5-mini: modello Gpt5Mini. gpt-5-nano: modello Gpt5Nano. gpt-5.4-mini: modello Gpt54Mini. gpt-5.4-nano: modello Gpt54Nano.
BaseKnowledgeRetrievalIntent	Alias per KnowledgeRetrievalIntentUnion
BlobIndexerDataToExtract
BlobIndexerImageAction
BlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm
BlobIndexerParsingMode
CharFilter	Contiene i casi possibili per CharFilter.
CharFilterName	Definisce i nomi di tutti i filtri carattere supportati dal motore di ricerca. <xref:KnownCharFilterName> può essere usato in modo intercambiabile con CharFilterName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio html_strip: filtro di caratteri che tenta di rimuovere i costrutti HTML. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html
ChatCompletionExtraParametersBehavior	Specifica come gli 'extraParameters' dovrebbero essere gestiti da Azure AI Foundry. Il valore predefinito è 'error'. KnownChatCompletionExtraParametersBehavior può essere utilizzato in modo intercambiabile con ChatCompletionExtraParametersBehavior, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio passThrough: passa eventuali parametri aggiuntivi direttamente al modello. drop: Elimina tutti i parametri extra. error: genera un errore se è presente un parametro aggiuntivo.
ChatCompletionResponseFormatType	Specifica il modo in cui l'LLM deve formattare la risposta. KnownChatCompletionResponseFormatType può essere usato in modo intercambiabile con ChatCompletionResponseFormatType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio testo: formato di risposta in testo semplice. jsonObject: Formato arbitrario di risposta JSON a oggetti. jsonSchema: Formato di risposta JSON che aderisce allo schema.
CjkBigramTokenFilterScripts	Script che possono essere ignorati da CjkBigramTokenFilter.
CognitiveServicesAccount	Contiene i casi possibili per CognitiveServicesAccount.
ComplexDataType	Definisce i valori per ComplexDataType. I valori possibili includono: 'Edm.ComplexType', 'Collection(Edm.ComplexType)'
ContentUnderstandingSkillChunkingUnit	Controlla la cardinalità dell'unità chunk. Il predefinito è 'characters' KnownContentUnderstandingSkillChunkingUnit può essere usato in modo intercambiabile con ContentSkillChunkingUnit, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio characters: specifica il blocco per caratteri.
ContentUnderstandingSkillExtractionOptions	Controlla la cardinalità del contenuto estratto dal documento dalla competenza. KnownContentUnderstandingSkillExtractionOptions può essere usato in modo intercambiabile con ContentUnderstandingSkillExtractionOptions, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio images: Specifica che il contenuto dell'immagine deve essere estratto dal documento. locationMetadata: specificare che i metadati della posizione devono essere estratti dal documento.
ContinuablePage	Interfaccia che descrive una pagina di risultati.
CountDocumentsOptions	Opzioni per l'esecuzione dell'operazione di conteggio sull'indice.
CreateAliasOptions	Opzioni per l'operazione di creazione alias.
CreateDataSourceConnectionOptions	Opzioni per l'operazione di creazione dell'origine dati.
CreateIndexOptions	Opzioni per l'operazione di creazione dell'indice.
CreateIndexerOptions	Opzioni per l'operazione di creazione dell'indicizzatore.
CreateSkillsetOptions	Opzioni per creare un'operazione del set di competenze.
CreateSynonymMapOptions	Opzioni per creare l'operazione synonymmap.
CustomEntityLookupSkillLanguage
DataChangeDetectionPolicy	Contiene i casi possibili per DataChangeDetectionPolicy.
DataDeletionDetectionPolicy	Contiene i casi possibili per DataDeletionDetectionPolicy.
DeleteDocumentsOptions	Opzioni per l'operazione di eliminazione dei documenti.
DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit	Controlla la cardinalità dell'unità chunk. Il predefinito è 'characters' KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit può essere usato in modo intercambiabile con DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio characters: specifica il blocco per caratteri.
DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions	Controlla la cardinalità del contenuto estratto dal documento dalla competenza. KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions può essere usato in modo intercambiabile con DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio images: Specifica che il contenuto dell'immagine deve essere estratto dal documento. locationMetadata: specificare che i metadati della posizione devono essere estratti dal documento.
DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth	Profondità delle intestazioni nell'output markdown. Il valore predefinito è h6. KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth può essere usato in modo intercambiabile con DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio h1: Livello di intestazione 1. h2: Livello di intestazione 2. h3: Livello di intestazione 3. h4: Livello di intestazione 4. h5: Livello di intestazione 5. h6: Livello di intestazione 6.
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat	Controlla la cardinalità del formato di output. Il valore predefinito è 'markdown'. KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat può essere utilizzato in modo intercambiabile con DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio text: Specifica il formato dell'output come testo. markdown: specificare il formato dell'output come markdown.
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode	Controlla la cardinalità dell'output prodotto dalla competenza. Il valore predefinito è "oneToMany". KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode può essere usato in modo intercambiabile con DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio oneToMany: specificare che l'output deve essere analizzato come 'oneToMany'.
EdgeNGramTokenFilterSide	Specifica da quale lato dell'input deve essere generato un n-gram.
EntityCategory	Stringa che indica le categorie di entità da restituire. KnownEntityCategory può essere usato in modo intercambiabile con EntityCategory, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio Posizione: Entità che descrivono una posizione fisica. organizzazione: Entità che descrivono un'organizzazione. persona: Entità che descrivono una persona. quantità: Entità che descrivono una quantità. datatime: Entità che descrivono una data e un'ora. url: Entità che descrivono un URL. email: Entità che descrivono un indirizzo email.
EntityRecognitionSkillLanguage	I codici della lingua supportati per il testo di input da EntityRecognitionSkill. KnownEntityRecognitionSkillLanguage può essere usato in modo intercambiabile con EntityRecognitionSkillLanguage, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio ar: arabo cs: ceco zh-Hans: Chinese-Simplified zh-Hant: Chinese-Traditional da: Danese nl: olandese en: inglese fi: finlandese fr: francese de: tedesco el: greco hu: ungherese it: italiano ja: giapponese ko: Coreano No: Norvegese (Bokmaal) pl: Polacco pt-PT: Portoghese (Portogallo) pt-BR: Portoghese (Brasile) ru: russo es: spagnolo sv: Svedese tr: turco
ExcludedODataTypes
ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche dell'algoritmo KNN completo usato durante l'esecuzione di query, che eseguirà la ricerca di forza bruta nell'intero indice vettoriale.
ExtractDocumentKey
GetAliasOptions	Opzioni per l'operazione get alias.
GetDataSourceConnectionOptions	Opzioni per l'operazione get datasource.
GetIndexOptions	Opzioni per l'operazione get index.
GetIndexStatisticsOptions	Opzioni per l'operazione get index statistics.
GetIndexerOptions	Opzioni per l'operazione get indexer.
GetIndexerStatusOptions	Opzioni per l'operazione di recupero dello stato dell'indicizzatore.
GetServiceStatisticsOptions	Opzioni per l'operazione di recupero delle statistiche del servizio.
GetSkillSetOptions	Opzioni per l'operazione get skillset.
GetSynonymMapsOptions	Opzioni per l'operazione get synonymmaps.
HnswAlgorithmConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche dell'algoritmo hnsw approssimato vicino usato durante l'indicizzazione.
ImageAnalysisSkillLanguage
ImageDetail
IndexActionType	Operazione da eseguire su un documento in un batch di indicizzazione.
IndexDocumentsAction	Rappresenta un'azione di indice che opera su un documento.
IndexIterator	Iteratore per elencare gli indici esistenti nel servizio di ricerca. Effettuerà richieste in base alle esigenze durante l'iterazione. Usare .byPage() per effettuare una richiesta al server per iterazione.
IndexNameIterator	Iteratore per elencare gli indici esistenti nel servizio di ricerca. Effettuerà richieste in base alle esigenze durante l'iterazione. Usare .byPage() per effettuare una richiesta al server per iterazione.
IndexProjectionMode	Definisce il comportamento delle proiezioni dell'indice in relazione al resto dell'indicizzatore. KnownIndexProjectionMode può essere usato in modo intercambiabile con IndexProjectionMode, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio skipIndexingParentDocuments: il documento di origine verrà ignorato dalla scrittura nell'indice di destinazione dell'indicizzatore. includeIndexingParentDocuments: il documento di origine verrà scritto nell'indice di destinazione dell'indicizzatore. Questo è il modello predefinito.
IndexerExecutionEnvironment
IndexerExecutionStatus	Rappresenta lo stato di una singola esecuzione dell'indicizzatore.
IndexerResyncOption	Opzioni con vari tipi di dati di autorizzazione per l'indicizzazione. KnownIndexerResyncOption può essere usato in modo intercambiabile con IndexerResyncOption, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio autorizzazioni: indicizzatore per inserire nuovamente i dati delle autorizzazioni preselezionate dall'origine dati all'indice.
IndexerStatus	Rappresenta lo stato generale dell'indicizzatore.
KeyPhraseExtractionSkillLanguage
KnowledgeBaseActivityRecord	Alias per KnowledgeBaseActivityRecordUnion
KnowledgeBaseActivityRecordType	Il tipo di record di attività. <xref:KnownKnowledgeBaseActivityRecordType> può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeBaseActivityRecordType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio searchIndex: attività di recupero dell'indice di ricerca. azureBlob: attività di recupero Azure blob. indexedOneLake: Attività di recupero di OneLake indicizzata. web: attività di recupero web. modelWebSummarization: attività di riassunto web LLM. Ragionamento agentico: Attività di ragionamento agentico.
KnowledgeBaseIterator	Un iteratore per elencare le knowledge base esistenti nel servizio di ricerca. Effettuerà richieste in base alle esigenze durante l'iterazione. Usare .byPage() per effettuare una richiesta al server per iterazione.
KnowledgeBaseMessageContent	Alias per KnowledgeBaseMessageContentUnion
KnowledgeBaseMessageContentType	Tipo di contenuto del messaggio. <xref:KnownKnowledgeBaseMessageContentType> può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeBaseMessageContentType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio testo: Contenuto per messaggi di testo. immagine: Immagine messaggio contenuto tipo.
KnowledgeBaseModel
KnowledgeBaseModelKind	Modello di intelligenza artificiale da utilizzare per la pianificazione delle query. KnownKnowledgeBaseModelKind può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeBaseModelKind, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio azureOpenAI: Utilizzare Azure modelli Open AI per la pianificazione delle query.
KnowledgeBaseReference	Alias per KnowledgeBaseReferenceUnion
KnowledgeBaseReferenceType	Tipo di riferimento. <xref:KnownKnowledgeBaseReferenceType> può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeBaseReferenceType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio searchIndex: Ricerca indice riferimento al documento. azureBlob: Azure riferimento al documento Blob. indexedOneLake: Riferimento al documento OneLake indicizzato. web: Riferimento a documenti web.
KnowledgeRetrievalIntentType	Tipo di configurazione della Knowledge Base da utilizzare. <xref:KnownKnowledgeRetrievalIntentType> può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeRetrievalIntentType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio Semantica: Un'intento di interrogazione semantica in linguaggio naturale.
KnowledgeRetrievalReasoningEffortKind	Quantità di sforzo da utilizzare durante il recupero. <xref:KnownKnowledgeRetrievalReasoningEffortKind> può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeRetrievalReasoningEffortKind, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio minimal: Non esegue alcuna selezione di sorgente, pianificazione delle query o ricerca iterativa.
KnowledgeRetrievalReasoningEffortUnion	Alias per RecuperoConoscenzaRagionamentoSforzoUnione
KnowledgeSource
KnowledgeSourceContentExtractionMode	Modalità di estrazione dei contenuti opzionale. Il valore predefinito è 'minimal'. <xref:KnownKnowledgeSourceContentExtractionMode> può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeSourceContentExtractionMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio minimal: estrae solo i metadati essenziali e rimanda la maggior parte dell'elaborazione dei contenuti. standard: Esegue l'intera pipeline predefinita di estrazione dei contenuti.
KnowledgeSourceIterator	Un iteratore per elencare le fonti di conoscenza esistenti nel servizio di ricerca. Effettuerà richieste in base alle esigenze durante l'iterazione. Usare .byPage() per effettuare una richiesta al server per iterazione.
KnowledgeSourceKind	Il tipo di fonte di conoscenza. KnownKnowledgeSourceKind può essere utilizzato in modo intercambiabile con KnowledgeSourceKind, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio searchIndex: un'origine della conoscenza che legge i dati da un indice di ricerca. azureBlob: un'origine della conoscenza che legge e inserisce dati da Archiviazione BLOB di Azure in un indice di ricerca. indexedOneLake: Una fonte di conoscenza che legge dati da OneLake indicizzato. web: Una fonte di conoscenza che legge dati dal web.
KnowledgeSourceParams	Alias per KnowledgeSourceParamsUnion
KnowledgeSourceSynchronizationStatus	Stato di sincronizzazione corrente dell'origine della conoscenza. <xref:KnownKnowledgeSourceSynchronizationStatus> può essere usato in modo intercambiabile con KnowledgeSourceSynchronizationStatus, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio creazione: La fonte di conoscenza viene fornita. attivo: La sorgente di conoscenza è attiva e sono in corso esecuzioni di sincronizzazione. cancellazione: La fonte della conoscenza viene eliminata e la sincronizzazione viene messa in pausa.
KnowledgeSourceVectorizer
LexicalAnalyzer	Contiene i possibili casi per Analyzer.
LexicalAnalyzerName	Definisce i nomi di tutti gli analizzatori di testo supportati dal motore di ricerca. KnownLexicalAnalyzerName può essere utilizzato in modo intercambiabile con LexicalAnalyzerName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio ar.microsoft: Analizzatore Microsoft per l'arabo. ar.lucene: analizzatore Lucene per l'arabo. hy.lucene: analizzatore Lucene per armeno. bn.microsoft: Analizzatore Microsoft per Bangla. eu.lucene: analizzatore Lucene per basco. bg.microsoft: Analizzatore Microsoft per bulgaro. bg.lucene: analizzatore Lucene per bulgaro. ca.microsoft: Analizzatore Microsoft per catalano. ca.lucene: analizzatore Lucene per catalano. zh-Hans.microsoft: Analizzatore Microsoft per il cinese (semplificato). zh-Hans.lucene: analizzatore Lucene per il cinese (semplificato). zh-Hant.microsoft: Analizzatore Microsoft per il cinese (tradizionale). zh-Hant.lucene: analizzatore Lucene per il cinese (tradizionale). hr.microsoft: Analizzatore Microsoft per croato. cs.microsoft: Analizzatore Microsoft per ceco. cs.lucene: analizzatore Lucene per ceco. da.microsoft: Analizzatore Microsoft per danese. da.lucene: analizzatore Lucene per danese. nl.microsoft: Analizzatore Microsoft per olandese. nl.lucene: analizzatore Lucene per olandese. en.microsoft: Analizzatore Microsoft per l'inglese. en.lucene: analizzatore Lucene per l'inglese. et.microsoft: Analizzatore Microsoft per estone. fi.microsoft: Analizzatore Microsoft per il finlandese. fi.lucene: analizzatore Lucene per il finlandese. fr.microsoft: Analizzatore Microsoft per il francese. fr.lucene: analizzatore Lucene per francese. gl.lucene: analizzatore Lucene per la Galizia. de.microsoft: Analizzatore Microsoft per il tedesco. de.lucene: analizzatore Lucene per tedesco. el.microsoft: Analizzatore Microsoft per greco. el.lucene: analizzatore Lucene per greco. gu.microsoft: Analizzatore Microsoft per Gujarati. he.microsoft: Analizzatore Microsoft per l'ebraico. hi.microsoft: Analizzatore Microsoft per Hindi. hi.lucene: analizzatore Lucene per hindi. hu.microsoft: Analizzatore Microsoft per ungherese. hu.lucene: analizzatore Lucene per ungherese. is.microsoft: Analizzatore Microsoft per islandese. id.microsoft: Analizzatore Microsoft per Indonesiano (Bahasa). id.lucene: analizzatore Lucene per indonesiano. ga.lucene: analizzatore Lucene per irlandese. it.microsoft: Analizzatore Microsoft per italiano. it.lucene: analizzatore Lucene per l'italiano. ja.microsoft: Analizzatore Microsoft per il giapponese. ja.lucene: analizzatore Lucene per il giapponese. kn.microsoft: Analizzatore Microsoft per Kannada. ko.microsoft: Analizzatore Microsoft per coreano. ko.lucene: analizzatore Lucene per il coreano. lv.microsoft: Analizzatore Microsoft per lettone. lv.lucene: analizzatore Lucene per lettone. lt.microsoft: Analizzatore Microsoft per lituano. ml.microsoft: Analizzatore Microsoft per Malayalam. ms.microsoft: Analizzatore Microsoft per la malaia (alfabeto latino). mr.microsoft: Analizzatore Microsoft per Marathi. nb. microsoft: Analizzatore Microsoft per il norvegese (Bokmål). no.lucene: analizzatore Lucene per norvegese. fa.lucene: analizzatore Lucene per persiano. pl.microsoft: Analizzatore Microsoft per polacco. pl.lucene: analizzatore Lucene per polacco. pt-BR.microsoft: Analizzatore Microsoft per portoghese (Brasile). pt-BR.lucene: analizzatore Lucene per portoghese (Brasile). pt-PT.microsoft: Analizzatore Microsoft per portoghese (Portogallo). pt-PT.lucene: analizzatore Lucene per portoghese (Portogallo). pa.microsoft: Analizzatore Microsoft per Punjabi. ro.microsoft: Analizzatore Microsoft per romeno. ro.lucene: analizzatore Lucene per romeno. ru.microsoft: analizzatore Microsoft per russo. ru.lucene: analizzatore Lucene per russo. sr-cyrillic.microsoft: Analizzatore Microsoft per serbo (cirillico). sr-latin.microsoft: Analizzatore Microsoft per serbo (alfabeto latino). sk.microsoft: Analizzatore Microsoft per slovacco. sl.microsoft: Analizzatore Microsoft per sloveno. es.microsoft: Analizzatore Microsoft per spagnolo. es.lucene: analizzatore Lucene per spagnolo. sv.microsoft: Analizzatore Microsoft per svedese. sv.lucene: analizzatore Lucene per svedese. ta.microsoft: Analizzatore Microsoft per Il Tamil. te.microsoft: Analizzatore Microsoft per Telugu. th.microsoft: Analizzatore Microsoft per thai. th.lucene: analizzatore Lucene per thai. tr.microsoft: Analizzatore Microsoft per turco. tr.lucene: analizzatore Lucene per turco. uk.microsoft: Analizzatore Microsoft per ucraino. your.microsoft: Analizzatore Microsoft per Urdu. vi.microsoft: Analizzatore Microsoft per vietnamita. standard.lucene: analizzatore Lucene standard. standardasciifolding.lucene: analizzatore Lucene con riduzione standard ASCII. Fare riferimento a https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers parola chiave: considera l'intero contenuto di un campo come un singolo token. Ciò è utile per i dati, ad esempio i codici postali, gli ID e alcuni nomi di prodotto. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html modello: separa in modo flessibile il testo in termini tramite un criterio di espressione regolare. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html semplice: divide il testo in lettere non e li converte in lettere minuscole. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/SimpleAnalyzer.html stop: divide il testo in corrispondenza di non lettere; Applica i filtri di token minuscoli e non significative. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html spazi vuoti: analizzatore che usa il tokenizzatore di spazi vuoti. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html
LexicalNormalizer	Contiene i possibili case per LexicalNormalizer.
LexicalNormalizerName	Definisce i nomi di tutti i normalizzatori di testo supportati dal motore di ricerca. KnownLexicalNormalizerName può essere utilizzato in modo intercambiabile con LexicalNormalizerName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio asciifolding: converte caratteri Unicode alfabetici, numerici e simbolici che non sono nei primi 127 caratteri ASCII (blocco Unicode "Latino di base") nei rispettivi equivalenti ASCII, se tali equivalenti esistono. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html l'elisione: rimuove le elisioni. Ad esempio, "l'avion" (il piano) verrà convertito in "avion" (piano). Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html minuscolo: normalizza il testo del token in minuscolo. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html standard: normalizzatore standard, costituito da lettere minuscole e asciifolding. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html maiuscolo: normalizza il testo del token in maiuscolo. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html
LexicalTokenizer	Contiene i casi possibili per Tokenizer.
LexicalTokenizerName	Definisce i nomi di tutti i tokenizzatori supportati dal motore di ricerca. <xref:KnownLexicalTokenizerName> può essere usato in modo intercambiabile con LexicalTokenizerName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio classico: tokenizzatore basato su grammatica adatto per l'elaborazione della maggior parte dei documenti in lingua europea. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html edgeNGram: tokenzza l'input da un bordo in n grammi delle dimensioni specificate. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenizer.html keyword_v2: genera l'intero input come singolo token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html lettera: divide il testo in corrispondenza di lettere non. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html minuscolo: divide il testo in lettere non maiuscole e le converte in lettere minuscole. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseTokenizer.html microsoft_language_tokenizer: divide il testo usando regole specifiche della lingua. microsoft_language_stemming_tokenizer: divide il testo usando regole specifiche della lingua e riduce le parole nelle relative forme di base. nGram: tokenzza l'input in n-grammi delle dimensioni specificate. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenizer.html path_hierarchy_v2: tokenizzatore per gerarchie simili al percorso. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html modello: tokenizer che usa criteri regex corrispondenti per costruire token distinti. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/pattern/PatternTokenizer.html standard_v2: analizzatore Lucene standard; Composto dal tokenizer standard, dal filtro minuscolo e dal filtro di arresto. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html uax_url_email: tokenzza url e messaggi di posta elettronica come un token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html spazi vuoti: divide il testo in corrispondenza degli spazi vuoti. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html
ListAliasesOptions	Opzioni per l'operazione degli alias di elenco.
ListDataSourceConnectionsOptions	Opzioni per un'operazione di elenco delle origini dati.
ListIndexersOptions	Opzioni per un'operazione degli indicizzatori di elenco.
ListIndexesOptions	Opzioni per un'operazione sugli indici di elenco.
ListSkillsetsOptions	Opzioni per un'operazione di set di competenze di elenco.
ListSynonymMapsOptions	Opzioni per un'operazione list synonymMaps.
MarkdownHeaderDepth	Specifica la profondità massima dell'intestazione che verrà considerata durante il raggruppamento del contenuto markdown. Il valore predefinito è h6. KnownMarkdownHeaderDepth può essere usato in modo intercambiabile con MarkdownHeaderDepth, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio h1: indica che le intestazioni fino a un livello di h1 verranno prese in considerazione durante il raggruppamento del contenuto markdown. h2: indica che le intestazioni fino a un livello di h2 verranno prese in considerazione durante il raggruppamento del contenuto markdown. h3: indica che le intestazioni fino a un livello di h3 verranno prese in considerazione durante il raggruppamento del contenuto markdown. h4: indica che le intestazioni fino a un livello di h4 verranno prese in considerazione durante il raggruppamento del contenuto markdown. h5: indica che le intestazioni fino a un livello di h5 verranno prese in considerazione durante il raggruppamento del contenuto markdown. h6: indica che le intestazioni fino a un livello di h6 verranno prese in considerazione durante il raggruppamento del contenuto markdown. Si tratta dell'impostazione predefinita.
MarkdownParsingSubmode	Specifica la modalità secondaria che determinerà se un file markdown verrà analizzato esattamente in uno o più documenti di ricerca. Il valore predefinito è oneToMany. KnownMarkdownParsingSubmode può essere usato in modo intercambiabile con MarkdownParsingSubmode, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio oneToMany: indica che ogni sezione del file markdown (fino a una profondità specificata) verrà analizzata in singoli documenti di ricerca. Ciò può comportare un singolo file markdown che produce più documenti di ricerca. Questa è la modalità secondaria predefinita. oneToOne: indica che ogni file markdown verrà analizzato in un singolo documento di ricerca.
MergeDocumentsOptions	Opzioni per l'operazione di unione dei documenti.
MergeOrUploadDocumentsOptions	Opzioni per l'operazione di unione o caricamento di documenti.
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage	Elenca i linguaggi supportati dal tokenizzatore stemming del linguaggio Microsoft.
MicrosoftTokenizerLanguage	Elenca le lingue supportate dal tokenizzatore di linguaggio Microsoft.
NarrowedModel	Restringe il tipo di modello in modo da includere solo i campi selezionati
OcrLineEnding	Definisce la sequenza di caratteri da utilizzare tra le righe di testo riconosciute dalla competenza OCR. Il valore predefinito è "spazio". KnownOcrLineEnding può essere usato in modo intercambiabile con OcrLineEnding, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio spazio: le righe sono separate da un singolo carattere di spazio. capoReturn: le righe sono separate da un ritorno a capo ('\r'). rigaFeed: le righe sono separate da un singolo avanzamento riga ('\n'). capoReturnLineFeed: le righe sono separate da un ritorno a capo e da un avanzamento riga ('\r\n').
OcrSkillLanguage
PIIDetectionSkillMaskingMode
PhoneticEncoder	Identifica il tipo di codificatore fonetico da utilizzare con un PhoneticTokenFilter.
QueryAnswer	Valore che specifica se le risposte devono essere restituite come parte della risposta di ricerca. Questo parametro è valido solo se il tipo di query è 'semantic'. Se impostato su extractive, la query restituisce le risposte estratte dai passaggi chiave nei documenti classificati più alti.
QueryCaption	Valore che specifica se le didascalie devono essere restituite come parte della risposta di ricerca. Questo parametro è valido solo se il tipo di query è 'semantic'. Se impostata, la query restituisce le didascalie estratte dai passaggi chiave nei documenti classificati più alti. Quando captions è "estratto", l'evidenziazione è abilitata per impostazione predefinita. Il valore predefinito è 'none'.
QueryDebugMode	Abilita uno strumento di debug che può essere utilizzato per esplorare ulteriormente i risultati della ricerca. È possibile abilitare più modalità di debug contemporaneamente separandole con un | carattere, ad esempio: semantic|queryRewrites. KnownQueryDebugMode può essere utilizzato in modo intercambiabile con QueryDebugMode, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio disabilitato: non verranno restituite informazioni di debug della query. semantica: consente all'utente di esplorare ulteriormente i risultati riclassificati. vettore: consente all'utente di esplorare ulteriormente i risultati delle query ibride e vettoriali. queryRewrites: consente all'utente di esplorare l'elenco delle riscritture delle query generate per la richiesta di ricerca. innerHits: consente all'utente di recuperare le informazioni sul punteggio relative ai vettori corrispondenti all'interno di una raccolta di tipi complessi. all: attiva tutte le opzioni di debug.
QueryRewrites	Definisce le opzioni per la riscrittura delle query.
QueryType	Specifica la sintassi della query di ricerca. Il valore predefinito è 'simple'. Utilizzare 'full' se la query utilizza la sintassi della query Lucene e 'semantic' se la sintassi della query non è necessaria. <xref:KnownQueryType> può essere usato in modo intercambiabile con QueryType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio semplice: Usa la sintassi semplice delle query per le ricerche. Il testo di ricerca viene interpretato utilizzando un semplice linguaggio di query che consente l'uso di simboli come +, * e "". Per impostazione predefinita, le query vengono valutate in tutti i campi in cui è possibile eseguire la ricerca, a meno che non venga specificato il parametro searchFields. full: Utilizza la sintassi completa delle query Lucene per le ricerche. Il testo di ricerca viene interpretato utilizzando il linguaggio di query Lucene, che consente ricerche specifiche per campo e ponderate, oltre ad altre funzionalità avanzate. Semantica: Più adatta per query espresse in linguaggio naturale piuttosto che per parole chiave. Migliora la precisione dei risultati di ricerca riclassificando i primi risultati di ricerca utilizzando un modello di classificazione addestrato sul corpus Web.
RankingOrder	Rappresenta il punteggio da utilizzare per l'ordinamento dei documenti. KnownRankingOrder può essere utilizzato in modo intercambiabile con RankingOrder, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio BoostedRerankerScore: Imposta l'ordinamento come BoostedRerankerScore RerankerScore: imposta l'ordinamento come ReRankerScore
RegexFlags
ResetIndexerOptions	Opzioni per reimpostare l'operazione dell'indicizzatore.
RunIndexerOptions	Opzioni per l'esecuzione dell'operazione dell'indicizzatore.
ScoringFunction	Contiene i possibili casi per ScoringFunction.
ScoringFunctionAggregation	Definisce la funzione di aggregazione utilizzata per combinare i risultati di tutte le funzioni di assegnazione dei punteggi in un profilo di punteggio.
ScoringFunctionInterpolation	Definisce la funzione utilizzata per interpolare l'aumento del punteggio in un intervallo di documenti.
ScoringStatistics	Un valore che specifica se si desidera calcolare le statistiche di punteggio (ad esempio la frequenza dei documenti) a livello globale per un punteggio più coerente o a livello locale, per una latenza inferiore. Il valore predefinito è 'locale'. Utilizza "globale" per aggregare le statistiche di punteggio a livello globale prima di segnare. L'uso delle statistiche di punteggio globali può aumentare la latenza delle query di ricerca.
SearchField	Rappresenta un campo in una definizione di indice, che descrive il nome, il tipo di dati e il comportamento di ricerca di un campo.
SearchFieldArray	Se TModel è un oggetto non tipizzato, una matrice di stringhe non tipizzata In caso contrario, i campi delimitati da barre di TModel.
SearchFieldDataType	Definisce i valori per SearchFieldDataType. Valori noti supportati dal servizio: Edm.String: indica che un campo contiene una stringa. Edm.Int32: indica che un campo contiene un intero con segno a 32 bit. Edm.Int64: indica che un campo contiene un intero con segno a 64 bit. Edm.Double: indica che un campo contiene un numero a virgola mobile a precisione doppia IEEE. Edm.Boolean: indica che un campo contiene un valore booleano (true o false). Edm.DateTimeOffset: indica che un campo contiene un valore di data/ora, incluse le informazioni sul fuso orario. Edm.GeographyPoint: indica che un campo contiene una posizione geografica in termini di longitudine e latitudine. Edm.ComplexType: indica che un campo contiene uno o più oggetti complessi che a loro volta hanno sottocampi di altri tipi. Edm.Single: indica che un campo contiene un numero a virgola mobile a precisione singola. Questa proprietà è valida solo se utilizzata come parte di un tipo di raccolta, ad esempio Collection(Edm.Single). Edm.Half: indica che un campo contiene un numero a virgola mobile a metà precisione. Questa proprietà è valida solo se utilizzata come parte di un tipo di raccolta, ad esempio Collection(Edm.Half). Edm.Int16: indica che un campo contiene un intero con segno a 16 bit. Questa proprietà è valida solo se utilizzata come parte di un tipo di raccolta, ad esempio Collection(Edm.Int16). Edm.SByte: indica che un campo contiene un intero con segno a 8 bit. Questa proprietà è valida solo se utilizzata come parte di un tipo di raccolta, ad esempio Collection(Edm.SByte). Edm.Byte: indica che un campo contiene un intero senza segno a 8 bit. Questa opzione è valida solo se utilizzata come parte di un tipo di raccolta, ad esempio Collection(Edm.Byte).
SearchIndexAlias	Oggetto Alias di ricerca.
SearchIndexerDataIdentity	Contiene i possibili casi per SearchIndexerDataIdentity.
SearchIndexerDataSourceType
SearchIndexerSkill	Contiene i possibili casi per Skill.
SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocumentsOptions	Opzioni per SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderFlushDocumentsOptions	Opzioni per SearchIndexingBufferedSenderFlushDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderMergeDocumentsOptions	Opzioni per SearchIndexingBufferedSenderMergeDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocumentsOptions	Opzioni per SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocuments.
SearchIndexingBufferedSenderUploadDocumentsOptions	Opzioni per SearchIndexingBufferedSenderUploadDocuments.
SearchIterator	Iteratore per i risultati della ricerca di una query paticolare. Effettuerà richieste in base alle esigenze durante l'iterazione. Usare .byPage() per effettuare una richiesta al server per iterazione.
SearchMode	Specifica se è necessario trovare una corrispondenza tra uno o tutti i termini di ricerca per poter conteggiare il documento come corrispondenza.
SearchOptions	Opzioni per il commit di una richiesta di ricerca completa.
SearchPick	Seleziona in profondità i campi di T utilizzando percorsi di $select OData di ricerca AI validi.
SearchRequestOptions	Parametri per il filtro, l'ordinamento, il facet, il paging e altri comportamenti delle query di ricerca.
SearchRequestQueryTypeOptions
SearchResult	Contiene un documento trovato da una query di ricerca, oltre ai metadati associati.
SelectFields	Produce un'unione di percorsi di $select OData di ricerca AI validi per T utilizzando un attraversamento post-ordine dell'albero del campo radicato in T.
SemanticErrorMode
SemanticErrorReason
SemanticSearchResultsType	Tipo di risposta parziale restituita per una richiesta di classificazione semantica. KnowSemanticSearchResultsType può essere usato in modo intercambiabile con SemanticSearchResultsType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio baseResults: Risultati senza alcun arricchimento semantico o riclassificazione. rerankedResults: I risultati sono stati riclassificati con il modello reranker e includeranno didascalie semantiche. Non includeranno alcuna risposta, evidenziazione delle risposte o evidenziazione delle didascalie.
SentimentSkillLanguage	I codici lingua supportati per il testo di input da SentimentSkill. KnownSentimentSkillLanguage può essere usato in modo intercambiabile con SentimentSkillLanguage, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio da: Danese nl: olandese en: inglese fi: finlandese fr: francese de: tedesco el: greco it: italiano No: Norvegese (Bokmaal) pl: Polacco pt-PT: Portoghese (Portogallo) ru: russo es: spagnolo sv: Svedese tr: turco
Similarity	Alias per SimilarityAlgorithmUnion
SimilarityAlgorithm	Contiene i possibili casi di somiglianza.
SnowballTokenFilterLanguage	Lingua da utilizzare per un filtro token Snowball.
SplitSkillLanguage
StemmerTokenFilterLanguage	Linguaggio da utilizzare per un filtro token stemmer.
StopwordsList	Identifica un elenco predefinito di parole non significative specifiche della lingua.
SuggestNarrowedModel
SuggestOptions	Opzioni per il recupero di suggerimenti in base a searchText.
SuggestResult	Risultato contenente un documento trovato da una query di suggerimento, oltre ai metadati associati.
TextSplitMode
TextTranslationSkillLanguage
TokenCharacterKind	Rappresenta le classi di caratteri su cui può operare un filtro token.
TokenFilter	Contiene i casi possibili per TokenFilter.
TokenFilterName	Definisce i nomi di tutti i filtri token supportati dal motore di ricerca. <xref:KnownTokenFilterName> può essere usato in modo intercambiabile con TokenFilterName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio arabic_normalization: filtro token che applica il normalizzatore arabo per normalizzare l'ortografia. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html apostrofo: rimuove tutti i caratteri dopo un apostrofo (incluso l'apostrofo stesso). Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/tr/ApostropheFilter.html asciifolding: converte caratteri Unicode alfabetici, numerici e simbolici che non sono nei primi 127 caratteri ASCII (blocco Unicode "Latino di base") nei rispettivi equivalenti ASCII, se tali equivalenti esistono. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html cjk_bigram: forma bigram dei termini CJK generati dal tokenizer standard. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKBigramFilter.html cjk_width: normalizza le differenze di larghezza CJK. Piega varianti ASCII a piena larghezza nell'equivalente latino di base, e le varianti Katakana a mezza larghezza nell'equivalente Kana. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKWidthFilter.html classico: rimuove i possessivi inglesi e i punti dagli acronimi. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicFilter.html common_grams: costruisci bigram per i termini che si verificano di frequente durante l'indicizzazione. Anche i termini singoli sono indicizzati, con bigrams sovrapposti. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/commongrams/CommonGramsFilter.html edgeNGram_v2: genera n-grammi delle dimensioni specificate a partire dalla parte anteriore o posteriore di un token di input. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenFilter.html l'elisione: rimuove le elisioni. Ad esempio, "l'avion" (il piano) verrà convertito in "avion" (piano). Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html german_normalization: normalizza i caratteri tedeschi in base all'euristica dell'algoritmo german2 snowball. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/de/GermanNormalizationFilter.html hindi_normalization: normalizza il testo in hindi per rimuovere alcune differenze nelle varianti ortografiche. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/hi/HindiNormalizationFilter.html indic_normalization: normalizza la rappresentazione Unicode del testo nelle lingue indiane. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/in/IndicNormalizationFilter.html keyword_repeat: genera ogni token in ingresso due volte, una volta come parola chiave e una volta come parola chiave non. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html kstem: filtro kstem ad alte prestazioni per l'inglese. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/en/KStemFilter.html lunghezza: rimuove le parole troppo lunghe o troppo brevi. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LengthFilter.html limite: limita il numero di token durante l'indicizzazione. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LimitTokenCountFilter.html minuscolo: normalizza il testo del token in lettere minuscole. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html nGram_v2: genera n-grammi delle dimensioni specificate. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenFilter.html persian_normalization: applica la normalizzazione per il persiano. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/fa/PersianNormalizationFilter.html fonetico: creare token per corrispondenze fonetiche. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-phonetic/org/apache/lucene/analysis/phonetic/package-tree.html porter_stem: usa l'algoritmo stemming Porter per trasformare il flusso del token. Fare riferimento a http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer inverso: inverte la stringa del token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html scandinavian_normalization: normalizza l'uso dei caratteri scandinavi intercambiabili. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianNormalizationFilter.html scandinavian_folding: Folds Scandinavi Characters Ã¥Ã... äæÃ"Æ->a e öÖà ̧à ̃-o>. Inoltre discrimina l'uso di vocali doppie aa, ae, ao, oe e oo, lasciando solo il primo. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html : crea combinazioni di token come token singolo. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html palla di neve: filtro che deriva le parole usando uno stemmer generato da Snowball. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballFilter.html sorani_normalization: normalizza la rappresentazione Unicode del testo Sorani. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ckb/SoraniNormalizationFilter.html stemmer: filtro stemming specifico del linguaggio. Fare riferimento a https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters parole non significative: rimuove le parole non significative da un flusso di token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html tagliare: taglia gli spazi vuoti iniziali e finali dai token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TrimFilter.html tronca: tronca i termini a una lunghezza specifica. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TruncateTokenFilter.html univoci: filtra i token con lo stesso testo del token precedente. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/RemoveDuplicatesTokenFilter.html maiuscole: normalizza il testo del token in lettere maiuscole. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html word_delimiter: suddivide le parole in parole secondarie ed esegue trasformazioni facoltative nei gruppi di sottoword.
UnionToIntersection
UploadDocumentsOptions	Opzioni per l'operazione di caricamento dei documenti.
VectorEncodingFormat	Formato di codifica per l'interpretazione del contenuto del campo vettoriale. KnownVectorEncodingFormat può essere usato in modo intercambiabile con VectorEncodingFormat, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio packedBit: formato di codifica che rappresenta i bit compressi in un tipo di dati più ampio.
VectorFilterMode
VectorQuery	Parametri di query per le query di ricerca ibrida e vettoriali.
VectorQueryKind
VectorSearchAlgorithmConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche dell'algoritmo utilizzato durante l'indicizzazione e/o l'esecuzione di query.
VectorSearchAlgorithmKind
VectorSearchAlgorithmMetric
VectorSearchCompression	Contiene opzioni di configurazione specifiche del metodo di compressione utilizzato durante l'indicizzazione o l'esecuzione di query.
VectorSearchCompressionKind	Metodo di compressione utilizzato per l'indicizzazione e l'esecuzione di query. KnownVectorSearchCompressionKind può essere usato in modo intercambiabile con VectorSearchCompressionKind, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio scalarQuantization: Quantizzazione scalare, un tipo di metodo di compressione. Nella quantizzazione scalare, i valori dei vettori originali vengono compressi in un tipo più stretto discretizzando e rappresentando ogni componente di un vettore usando un set ridotto di valori quantizzati, riducendo così le dimensioni complessive dei dati. binaryQuantization: Quantizzazione binaria, un tipo di metodo di compressione. Nella quantizzazione binaria, i valori dei vettori originali vengono compressi nel tipo binario più ristretto discretizzando e rappresentando ogni componente di un vettore usando valori binari, riducendo così le dimensioni complessive dei dati.
VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	Metodo di archiviazione per i vettori originali a precisione completa utilizzati per il rescoring e le operazioni di indicizzazione interna. KnownVectorSearchCompressionRescoreStorageMethod può essere utilizzato in modo intercambiabile con VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio preserveOriginals: questa opzione conserva i vettori originali a precisione completa. Scegliere questa opzione per la massima flessibilità e la massima qualità dei risultati della ricerca compressi. Questo usa più spazio di archiviazione, ma consente di eseguire la riscoring e l'overcampionamento. discardOriginals: questa opzione elimina i vettori originali a precisione completa. Scegliere questa opzione per risparmiare al massimo spazio di archiviazione. Poiché questa opzione non consente la riesercitura e l'overcampionamento, spesso causerà una leggera riduzione moderata della qualità.
VectorSearchCompressionTarget	Tipo di dati quantizzati dei valori vettoriali compressi. KnownVectorSearchCompressionTarget può essere usato in modo intercambiabile con VectorSearchCompressionTarget, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio int8: intero con segno a 8 bit.
VectorSearchVectorizer	Contiene opzioni di configurazione su come vettorizzare le query vettoriali di testo.
VectorSearchVectorizerKind	Metodo di vettorizzazione da utilizzare durante la fase di query. KnownVectorSearchVectorizerKind può essere usato in modo intercambiabile con VectorSearchVectorizerKind, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio. Valori noti supportati dal servizio azureOpenAI: generare incorporamenti usando una risorsa OpenAI di Azure in fase di query. customWebApi: generare incorporamenti usando un endpoint Web personalizzato in fase di query. aiServicesVision: generare incorporamenti per un'immagine o un input di testo in fase di query usando l'API Vettorizzazione di Visione di Azure AI Services. aml: generare incorporamenti usando un endpoint di Azure Machine Learning distribuito tramite il catalogo dei modelli di Azure AI Foundry in fase di query.
VisualFeature
WebApiSkills

Enumerazioni

KnownAIFoundryModelCatalogName	Il nome del modello di embedding dal Azure AI Foundry Catalog sarà chiamato.
KnownAnalyzerNames	Definisce i valori per AnalyzerName. Fare riferimento a https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Language-support
KnownAzureOpenAIModelName	Nome del modello Azure Open AI che verrà chiamato.
KnownBlobIndexerDataToExtract	Specifica i dati da estrarre dall'archivio BLOB di Azure e indica all'indicizzatore quali dati estrarre dal contenuto dell'immagine quando "imageAction" è impostato su un valore diverso da "none". Questo vale per il contenuto di immagini incorporate in un .PDF o in un'altra applicazione o per i file di immagine, ad esempio .jpg e .png, nei BLOB di Azure.
KnownBlobIndexerImageAction	Determina come elaborare le immagini incorporate e i file di immagine nell'archivio BLOB di Azure. L'impostazione della configurazione "imageAction" su qualsiasi valore diverso da "none" richiede che un set di competenze sia collegato anche a tale indicizzatore.
KnownBlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm	Determina l'algoritmo per l'estrazione del testo dai file PDF nell'archivio BLOB di Azure.
KnownBlobIndexerParsingMode	Rappresenta la modalità di analisi per l'indicizzazione da un'origine dati BLOB di Azure.
KnownCharFilterNames	Definisce i valori per CharFilterName.
KnownChatCompletionExtraParametersBehavior	Specifica come gli 'extraParameters' dovrebbero essere gestiti da Azure AI Foundry. Il valore predefinito è 'error'.
KnownChatCompletionResponseFormatType	Specifica il modo in cui l'LLM deve formattare la risposta.
KnownContentUnderstandingSkillChunkingUnit	Controlla la cardinalità dell'unità chunk. Il valore predefinito è 'characters'
KnownContentUnderstandingSkillExtractionOptions	Controlla la cardinalità del contenuto estratto dal documento dalla competenza.
KnownCustomEntityLookupSkillLanguage	I codici lingua supportati per il testo di input da CustomEntityLookupSkill.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit	Controlla la cardinalità dell'unità chunk. Il valore predefinito è 'characters'
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions	Controlla la cardinalità del contenuto estratto dal documento dalla competenza.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth	Profondità delle intestazioni nell'output markdown. Il valore predefinito è h6.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat	Controlla la cardinalità del formato di output. Il valore predefinito è 'markdown'.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode	Controlla la cardinalità dell'output prodotto dalla competenza. Il valore predefinito è "oneToMany".
KnownEntityCategory	Stringa che indica le categorie di entità da restituire.
KnownEntityRecognitionSkillLanguage	I codici della lingua supportati per il testo di input da EntityRecognitionSkill.
KnownImageAnalysisSkillLanguage	Codici della lingua supportati per l'input da ImageAnalysisSkill.
KnownImageDetail	Stringa che indica i dettagli specifici del dominio da restituire.
KnownIndexProjectionMode	Definisce il comportamento delle proiezioni dell'indice in relazione al resto dell'indicizzatore.
KnownIndexerExecutionEnvironment	Specifica l'ambiente in cui deve essere eseguito l'indicizzatore.
KnownIndexerResyncOption	Opzioni con vari tipi di dati di autorizzazione per l'indicizzazione.
KnownKeyPhraseExtractionSkillLanguage	I codici della lingua supportati per il testo di input da KeyPhraseExtractionSkill.
KnownKnowledgeBaseModelKind	Modello di intelligenza artificiale da utilizzare per la pianificazione delle query.
KnownKnowledgeSourceKind	Il tipo di fonte di conoscenza.
KnownLexicalAnalyzerName	Definisce i nomi di tutti gli analizzatori di testo supportati dal motore di ricerca.
KnownLexicalNormalizerName	Definisce i nomi di tutti i normalizzatori di testo supportati dal motore di ricerca.
KnownMarkdownHeaderDepth	Specifica la profondità massima dell'intestazione che verrà considerata durante il raggruppamento del contenuto markdown. Il valore predefinito è h6.
KnownMarkdownParsingSubmode	Specifica la modalità secondaria che determinerà se un file markdown verrà analizzato esattamente in uno o più documenti di ricerca. Il valore predefinito è oneToMany.
KnownOcrLineEnding	Definisce la sequenza di caratteri da utilizzare tra le righe di testo riconosciute dalla competenza OCR. Il valore predefinito è "spazio".
KnownOcrSkillLanguage	I codici lingua supportati per l'input da OcrSkill.
KnownPIIDetectionSkillMaskingMode	Stringa che indica il metodo maskingMode da utilizzare per mascherare le informazioni personali rilevate nel testo di input.
KnownQueryDebugMode	Abilita uno strumento di debug che può essere utilizzato per esplorare ulteriormente i risultati della ricerca. È possibile abilitare più modalità di debug contemporaneamente separandole con un | carattere, ad esempio: semantic|queryRewrites.
KnownRankingOrder	Rappresenta il punteggio da utilizzare per l'ordinamento dei documenti.
KnownRegexFlags	Definisce un flag di espressione regolare che può essere utilizzato nell'analizzatore di pattern e nel tokenizzatore di pattern.
KnownSearchAudience	Valori noti per il gruppo di destinatari di ricerca
KnownSearchFieldDataType	Definisce il tipo di dati di un campo in un indice di ricerca.
KnownSearchIndexerDataSourceType	Definisce il tipo di un'origine dati.
KnownSemanticErrorMode	Permette all'utente di scegliere se una chiamata semantica fallisca completamente o di restituire risultati parziali.
KnownSemanticErrorReason	Motivo per cui è stata restituita una risposta parziale per una richiesta di classificazione semantica.
KnownSemanticSearchResultsType	Tipo di risposta parziale restituita per una richiesta di classificazione semantica.
KnownSentimentSkillLanguage	I codici lingua supportati per il testo di input da SentimentSkill.
KnownSplitSkillLanguage	I codici lingua supportati per il testo di input da SplitSkill.
KnownTextSplitMode	Valore che indica la modalità di divisione da eseguire.
KnownTextTranslationSkillLanguage	Codici lingua supportati per il testo di input da TextTranslationSkill.
KnownTokenFilterNames	Definisce i valori per TokenFilterName.
KnownTokenizerNames	Definisce i valori per TokenizerName.
KnownVectorEncodingFormat	Formato di codifica per l'interpretazione del contenuto del campo vettoriale.
KnownVectorFilterMode	Determina se i filtri vengono applicati prima o dopo l'esecuzione della ricerca vettoriale.
KnownVectorQueryKind	Tipo di query vettoriale eseguita.
KnownVectorSearchAlgorithmKind	Algoritmo utilizzato per l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
KnownVectorSearchAlgorithmMetric	La metrica di somiglianza da utilizzare per i confronti vettoriali. Si consiglia di scegliere la stessa metrica di somiglianza su cui è stato addestrato il modello di incorporamento.
KnownVectorSearchCompressionKind	Metodo di compressione utilizzato per l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
KnownVectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	Metodo di archiviazione per i vettori originali a precisione completa utilizzati per il rescoring e le operazioni di indicizzazione interna.
KnownVectorSearchCompressionTarget	Tipo di dati quantizzati dei valori vettoriali compressi.
KnownVectorSearchVectorizerKind	Metodo di vettorizzazione da utilizzare durante la fase di query.
KnownVisualFeature	Stringhe che indicano i tipi di funzionalità visive da restituire.

Funzioni

createSynonymMapFromFile(string, string)

Metodo helper per creare un oggetto SynonymMap. Si tratta di un metodo solo NodeJS.

odata(TemplateStringsArray, unknown[])

Esegue l'escape di un'espressione di filtro odata per evitare errori con valori letterali stringa tra virgolette. Esempio di utilizzo: import { odata } from "@azure/search-documents"; const baseRateMax = 200; const ratingMin = 4; const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`; Per altre informazioni sulla sintassi supportata, vedere: https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter

Variabili

DEFAULT_BATCH_SIZE	Dimensione predefinita del lotto
DEFAULT_FLUSH_WINDOW	Intervallo predefinito di flush della finestra
DEFAULT_RETRY_COUNT	Numero predefinito di volte per riprovare.

Dettagli funzione

createSynonymMapFromFile(string, string)

Metodo helper per creare un oggetto SynonymMap. Si tratta di un metodo solo NodeJS.

function createSynonymMapFromFile(name: string, filePath: string): Promise<SynonymMap>

Parametri

name

string

Nome dell'oggetto SynonymMap.

filePath

string

Percorso del file che contiene i sinonimi (separati da nuove righe)

Valori restituiti

Promise<SynonymMap>

Oggetto SynonymMap

odata(TemplateStringsArray, unknown[])

Esegue l'escape di un'espressione di filtro odata per evitare errori con valori letterali stringa tra virgolette. Esempio di utilizzo:

import { odata } from "@azure/search-documents";

const baseRateMax = 200;
const ratingMin = 4;
const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`;

Per altre informazioni sulla sintassi supportata, vedere: https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter

function odata(strings: TemplateStringsArray, values: unknown[]): string

Parametri

strings

TemplateStringsArray

Matrice di stringhe per l'espressione

values

unknown[]

Matrice di valori per l'espressione

Valori restituiti

string

Dettagli delle variabili

DEFAULT_BATCH_SIZE

Dimensione predefinita del lotto

DEFAULT_BATCH_SIZE: number

Tipo

number

DEFAULT_FLUSH_WINDOW

Intervallo predefinito di flush della finestra

DEFAULT_FLUSH_WINDOW: number

Tipo

number

DEFAULT_RETRY_COUNT

Numero predefinito di volte per riprovare.

DEFAULT_RETRY_COUNT: number

Tipo

number