Indexes - Create Or Update

Servizio:

Search Service

Versione API:

2025-09-01

Crea un nuovo indice di ricerca o aggiorna un indice, se già esistente.

PUT {endpoint}/indexes('{indexName}')?api-version=2025-09-01

Con parametri facoltativi:

PUT {endpoint}/indexes('{indexName}')?allowIndexDowntime={allowIndexDowntime}&api-version=2025-09-01

Parametri dell'URI

Nome	In	Necessario	Tipo	Descrizione
endpoint	path	True	string	URL dell'endpoint del servizio di ricerca.
indexName	path	True	string	Definizione dell'indice da creare o aggiornare.
api-version	query	True	string	Versione dell'API client.
allowIndexDowntime	query		boolean	Consente l'aggiunta di nuovi analizzatori, tokenizzatori, filtri token o filtri char a un indice disconnettendo l'indice per almeno alcuni secondi. In questo modo l'indicizzazione e le richieste di query hanno temporaneamente esito negativo. Le prestazioni e la disponibilità di scrittura dell'indice possono essere compromesse per diversi minuti dopo l'aggiornamento dell'indice o più a lungo per indici molto grandi.

Intestazione della richiesta

Nome	Necessario	Tipo	Descrizione
x-ms-client-request-id		string (uuid)	ID di rilevamento inviato con la richiesta di assistenza per il debug.
If-Match		string	Definisce la condizione di If-Match. L'operazione verrà eseguita solo se l'ETag sul server corrisponde a questo valore.
If-None-Match		string	Definisce la condizione If-None-Match. L'operazione verrà eseguita solo se l'ETag sul server non corrisponde a questo valore.
Prefer	True	string	Per le richieste HTTP PUT, indica al servizio di restituire la risorsa creata/aggiornata in caso di esito positivo.

Corpo della richiesta

Nome	Necessario	Tipo	Descrizione
fields	True	SearchField[]	I campi dell'indice.
name	True	string	Nome dell'indice.
@odata.etag		string	L'ETag dell'indice.
analyzers		LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] PatternAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] StopAnalyzer[]	Analizzatori per l'indice.
charFilters		CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	I filtri dei caratteri per l'indice.
corsOptions		CorsOptions	Opzioni per controllare la condivisione di risorse tra le origini (CORS) per l'indice.
defaultScoringProfile		string	Nome del profilo di punteggio da utilizzare se nella query non è specificato alcun profilo. Se questa proprietà non è impostata e nella query non viene specificato alcun profilo di punteggio, verrà utilizzato il punteggio predefinito (tf-idf).
description		string	Descrizione dell'indice.
encryptionKey		SearchResourceEncryptionKey	Descrizione di una chiave di crittografia creata in Azure Key Vault. Questa chiave viene usata per fornire un ulteriore livello di crittografia dei dati inattivi quando si desidera la certezza completa che nessuno, nemmeno Microsoft, possa decrittografare i dati. Una volta crittografati i dati, questi rimarranno sempre crittografati. Il servizio di ricerca ignorerà i tentativi di impostare questa proprietà su null. È possibile modificare questa proprietà in base alle esigenze se si desidera ruotare la chiave di crittografia; I tuoi dati non saranno interessati. La crittografia con chiavi gestite dal cliente non è disponibile per i servizi di ricerca gratuiti ed è disponibile solo per i servizi a pagamento creati a partire dal 1° gennaio 2019.
normalizers		LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	Normalizzatori per l'indice.
scoringProfiles		ScoringProfile[]	Profili di punteggio per l'indice.
semantic		SemanticSettings	Definisce i parametri per un indice di ricerca che influenzano le funzionalità semantiche.
similarity		Similarity: ClassicSimilarity BM25Similarity	Il tipo di algoritmo di somiglianza da utilizzare per l'assegnazione del punteggio e la classificazione dei documenti corrispondenti a una query di ricerca. L'algoritmo di somiglianza può essere definito solo al momento della creazione dell'indice e non può essere modificato negli indici esistenti. Se null, viene utilizzato l'algoritmo ClassicSimilarity.
suggesters		Suggester[]	I suggerimenti per l'indice.
tokenFilters		TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	Il token filtra per l'indice.
tokenizers		LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] MicrosoftLanguageTokenizer[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] UaxUrlEmailTokenizer[]	I tokenizzatori per l'indice.
vectorSearch		VectorSearch	Contiene opzioni di configurazione relative alla ricerca vettoriale.

Risposte

Nome	Tipo	Descrizione
200 OK	SearchIndex
201 Created	SearchIndex
Other Status Codes	ErrorResponse	Risposta di errore.

Esempio

SearchServiceCreateOrUpdateIndex

Esempio di richiesta

HTTP

PUT https://stableexampleservice.search.windows.net/indexes('temp-stable-test')?allowIndexDowntime=&api-version=2025-09-01





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

Risposta di esempio

Codice di stato:

200

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

Codice di stato:

201

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

Definizioni

Nome	Descrizione
AsciiFoldingTokenFilter	Converte i caratteri Unicode alfabetici, numerici e simbolici che non si trovano nei primi 127 caratteri ASCII (il blocco Unicode "Latino di base") nei loro equivalenti ASCII, se tali equivalenti esistono. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
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.
AzureOpenAIEmbeddingSkill	Consente di generare un incorporamento vettoriale per un determinato input di testo usando la risorsa Azure OpenAI.
AzureOpenAIModelName	Nome del modello Azure Open AI che verrà chiamato.
AzureOpenAIParameters	Specifica i parametri per la connessione alla risorsa Azure OpenAI.
AzureOpenAIVectorizer	Specifica la risorsa Azure OpenAI usata per vettorializzare una stringa di query.
BinaryQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione della quantizzazione binaria utilizzato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
BM25Similarity	Funzione di ranking basata sull'algoritmo di similarità Okapi BM25. BM25 è un algoritmo simile a TF-IDF che include la normalizzazione della lunghezza (controllata dal parametro 'b') e la saturazione della frequenza dei termini (controllata dal parametro 'k1').
CharFilterName	Definisce i nomi di tutti i filtri carattere supportati dal motore di ricerca.
CjkBigramTokenFilter	Forma bigrammi di termini CJK generati dal tokenizer standard. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
CjkBigramTokenFilterScripts	Script che possono essere ignorati da CjkBigramTokenFilter.
ClassicSimilarity	Algoritmo di similarità legacy che utilizza l'implementazione Lucene TFIDFSimilarity di TF-IDF. Questa variante di TF-IDF introduce la normalizzazione statica della lunghezza dei documenti e fattori di coordinamento che penalizzano i documenti che corrispondono solo parzialmente alle query cercate.
ClassicTokenizer	Tokenizzatore basato sulla grammatica adatto per l'elaborazione della maggior parte dei documenti in lingua europea. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
CommonGramTokenFilter	Costruisci bigrammi per i termini che ricorrono frequentemente durante l'indicizzazione. Anche i singoli termini sono ancora indicizzati, con i bigrammi sovrapposti. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
CorsOptions	Definisce le opzioni per controllare la condivisione di risorse tra le origini (CORS) per un indice.
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 da uno o più filtri. Il tokenizer è responsabile della suddivisione del testo in token e dei filtri per la modifica dei token emessi dal tokenizer.
CustomNormalizer	Consente di configurare la normalizzazione per i campi filtrabili, ordinabili e con facet, che per impostazione predefinita funzionano con una corrispondenza rigorosa. Si tratta di una configurazione definita dall'utente costituita da almeno uno o più filtri, che modificano il token memorizzato.
DictionaryDecompounderTokenFilter	Decompone le parole composte che si trovano in molte lingue germaniche. Questo filtro token viene implementato utilizzando 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 a distanza.
EdgeNGramTokenFilter	Genera n-grammi delle dimensioni specificate a partire dalla parte anteriore o posteriore di un token di input. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
EdgeNGramTokenFilterSide	Specifica da quale lato dell'input deve essere generato un n-gram.
EdgeNGramTokenFilterV2	Genera n-grammi delle dimensioni specificate a partire dalla parte anteriore o posteriore di un token di input. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
EdgeNGramTokenizer	Tokenizza l'input da un bordo in n-grammi delle dimensioni specificate. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
ElisionTokenFilter	Rimuove le elisioni. Ad esempio, "l'avion" (l'aereo) sarà convertito in "avion" (aereo). Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
ErrorAdditionalInfo	Informazioni aggiuntive sull'errore di gestione delle risorse.
ErrorDetail	Dettagli dell'errore.
ErrorResponse	Risposta di errore
ExhaustiveKnnParameters	Contiene i parametri specifici dell'algoritmo KNN esaustivo.
ExhaustiveKnnVectorSearchAlgorithmConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche per l'algoritmo KNN esaustivo utilizzato durante l'interrogazione, che eseguirà una ricerca di forza bruta sull'intero indice vettoriale.
FreshnessScoringFunction	Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base al valore di un campo data-ora.
FreshnessScoringParameters	Fornisce i valori dei parametri a una funzione di punteggio dell'aggiornamento.
HnswParameters	Contiene i parametri specifici dell'algoritmo HNSW.
HnswVectorSearchAlgorithmConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche per l'algoritmo dei vicini più vicini approssimativi HNSW utilizzato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query. L'algoritmo HNSW offre un compromesso regolabile tra velocità di ricerca e precisione.
InputFieldMappingEntry	Mappatura dei campi di input per una competenza.
KeepTokenFilter	Filtro token che mantiene solo i token con testo contenuto in un elenco di parole specificato. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
KeywordMarkerTokenFilter	Contrassegna i termini come parole chiave. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
KeywordTokenizer	Emette l'intero input come un singolo token. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
KeywordTokenizerV2	Emette l'intero input come un singolo token. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
LengthTokenFilter	Rimuove le parole troppo lunghe o troppo brevi. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
LexicalAnalyzerName	Definisce i nomi di tutti gli analizzatori di testo supportati dal motore di ricerca.
LexicalNormalizerName	Definisce i nomi di tutti i normalizzatori di testo supportati dal motore di ricerca.
LexicalTokenizerName	Definisce i nomi di tutti i tokenizzatori supportati dal motore di ricerca.
LimitTokenFilter	Limita il numero di token durante l'indicizzazione. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
LuceneStandardAnalyzer	Analizzatore Apache Lucene standard; Composto dal tokenizzatore standard, dal filtro minuscolo e dal filtro stop.
LuceneStandardTokenizer	Interrompe il testo seguendo le regole di segmentazione del testo Unicode. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
LuceneStandardTokenizerV2	Interrompe il testo seguendo le regole di segmentazione del testo Unicode. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
MagnitudeScoringFunction	Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base all'entità di un campo numerico.
MagnitudeScoringParameters	Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi di grandezza.
MappingCharFilter	Un filtro caratteri che applica le mappature definite con l'opzione mappature. L'abbinamento è avido (vince l'abbinamento del modello più lungo in un dato punto). La sostituzione può essere la stringa vuota. Questo filtro caratteri viene implementato utilizzando Apache Lucene.
MicrosoftLanguageStemmingTokenizer	Divide il testo utilizzando regole specifiche della lingua e riduce le parole alla loro forma di base.
MicrosoftLanguageTokenizer	Divide il testo utilizzando regole specifiche della lingua.
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage	Elenca le lingue supportate dal tokenizer di derivazione del linguaggio Microsoft.
MicrosoftTokenizerLanguage	Elenca le lingue supportate dal tokenizer di lingua Microsoft.
NGramTokenFilter	Genera n-grammi della dimensione o delle dimensioni specificate. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
NGramTokenFilterV2	Genera n-grammi della dimensione o delle dimensioni specificate. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
NGramTokenizer	Tokenizza l'input in n-grammi delle dimensioni specificate. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
OutputFieldMappingEntry	Mappatura dei campi di output per una competenza.
PathHierarchyTokenizerV2	Tokenizer per gerarchie simili a percorsi. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
PatternAnalyzer	Separa in modo flessibile il testo in termini tramite un modello di espressione regolare. Questo analizzatore viene implementato utilizzando Apache Lucene.
PatternCaptureTokenFilter	Utilizza le espressioni regolari Java per generare più token, uno per ogni gruppo di acquisizione in uno o più modelli. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
PatternReplaceCharFilter	Filtro caratteri che sostituisce i caratteri nella stringa di input. Utilizza un'espressione regolare per identificare le sequenze di caratteri da mantenere e un modello di sostituzione per identificare i caratteri da sostituire. Ad esempio, dato il testo di input "aa bb aa bb", il modello "(aa)\s+(bb)" e la sostituzione "$1#$2", il risultato sarebbe "aa#bb aa#bb". Questo filtro caratteri viene implementato utilizzando Apache Lucene.
PatternReplaceTokenFilter	Filtro caratteri che sostituisce i caratteri nella stringa di input. Utilizza un'espressione regolare per identificare le sequenze di caratteri da mantenere e un modello di sostituzione per identificare i caratteri da sostituire. Ad esempio, dato il testo di input "aa bb aa bb", il modello "(aa)\s+(bb)" e la sostituzione "$1#$2", il risultato sarebbe "aa#bb aa#bb". Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
PatternTokenizer	Tokenizer che utilizza la corrispondenza dei modelli regex per creare token distinti. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
PhoneticEncoder	Identifica il tipo di codificatore fonetico da utilizzare con un PhoneticTokenFilter.
PhoneticTokenFilter	Crea token per le corrispondenze fonetiche. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
PrioritizedFields	Descrive i campi del titolo, del contenuto e delle parole chiave da utilizzare per la classificazione semantica, le didascalie, le evidenziazioni e le risposte.
RankingOrder	Rappresenta il punteggio da utilizzare per l'ordinamento dei documenti.
RegexFlags	Definisce i flag che possono essere combinati per controllare il modo in cui le espressioni regolari vengono utilizzate nell'analizzatore di pattern e nel tokenizer di pattern.
RescoringOptions	Contiene le opzioni per la riassegnazione dei punteggi.
ScalarQuantizationParameters	Contiene i parametri specifici della quantizzazione scalare.
ScalarQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration	Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione della quantizzazione scalare utilizzato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
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.
ScoringProfile	Definisce i parametri per un indice di ricerca che influenzano l'assegnazione dei punteggi nelle 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.
SearchFieldDataType	Definisce il tipo di dati di un campo in un indice di ricerca.
SearchIndex	Rappresenta una definizione dell'indice di ricerca, che descrive i campi e il comportamento di ricerca di un indice.
SearchIndexerDataNoneIdentity	Cancella la proprietà identity di un'origine dati.
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Specifica l'identità da utilizzare per un'origine dati.
SearchResourceEncryptionKey	Una chiave di crittografia gestita dal cliente in Azure Key Vault. Le chiavi create e gestite dall'utente possono essere utilizzate per crittografare o decrittografare i dati inattivi, ad esempio indici e mappe di sinonimi.
SemanticConfiguration	Definisce una configurazione specifica da utilizzare nel contesto delle funzionalità semantiche.
SemanticField	Campo utilizzato come parte della configurazione semantica.
SemanticSettings	Definisce i parametri per un indice di ricerca che influenzano le funzionalità semantiche.
ShingleTokenFilter	Crea combinazioni di token come un singolo token. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
SnowballTokenFilter	Un filtro che suddivide le parole utilizzando uno stemmer generato da Snowball. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
SnowballTokenFilterLanguage	Lingua da utilizzare per un filtro token Snowball.
StemmerOverrideTokenFilter	Offre la possibilità di eseguire l'override di altri filtri di stemming con lo stemming personalizzato basato su dizionario. Tutti i termini con radice del dizionario verranno contrassegnati come parole chiave in modo che non vengano contrassegnati con le radici lungo la catena. Deve essere posizionato prima di qualsiasi filtro di stesura. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
StemmerTokenFilter	Filtro di derivazione specifico della lingua. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
StemmerTokenFilterLanguage	Linguaggio da utilizzare per un filtro token stemmer.
StopAnalyzer	Divide il testo in corrispondenza di non-lettere; Applica i filtri dei token per le lettere minuscole e le parole non significative. Questo analizzatore viene implementato utilizzando Apache Lucene.
StopwordsList	Identifica un elenco predefinito di parole non significative specifiche della lingua.
StopwordsTokenFilter	Rimuove le parole non significative da un flusso di token. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
Suggester	Definisce il modo in cui l'API Suggest deve essere applicata a un gruppo di campi nell'indice.
SuggesterSearchMode	Valore che indica le capacità del suggeritore.
SynonymTokenFilter	Corrisponde a sinonimi di una o più parole in un flusso di token. Questo filtro token viene implementato utilizzando 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 dei tag.
TextWeights	Definisce i pesi nei campi indice per i quali le corrispondenze devono aumentare il punteggio nelle query di ricerca.
TokenCharacterKind	Rappresenta le classi di caratteri su cui può operare un filtro token.
TokenFilterName	Definisce i nomi di tutti i filtri token supportati dal motore di ricerca.
TruncateTokenFilter	Tronca i termini a una lunghezza specifica. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
UaxUrlEmailTokenizer	Tokenizza URL ed e-mail come un unico token. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.
UniqueTokenFilter	Filtra i token con lo stesso testo del token precedente. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.
VectorEncodingFormat	Formato di codifica per l'interpretazione del contenuto del campo vettoriale.
VectorSearch	Contiene opzioni di configurazione relative alla ricerca vettoriale.
VectorSearchAlgorithmKind	Algoritmo utilizzato per l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
VectorSearchAlgorithmMetric	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.
VectorSearchCompressionKind	Metodo di compressione utilizzato per l'indicizzazione e l'esecuzione di query.
VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	Metodo di archiviazione per i vettori originali a precisione completa utilizzati per il rescoring e le operazioni di indicizzazione interna.
VectorSearchCompressionTargetDataType	Tipo di dati quantizzati dei valori vettoriali compressi.
VectorSearchProfile	Definisce una combinazione di configurazioni da utilizzare con la ricerca vettoriale.
VectorSearchVectorizerKind	Metodo di vettorizzazione da utilizzare durante la fase di query.
WebApiParameters	Specifica le proprietà per la connessione a un vettorizzatore definito dall'utente.
WebApiVectorizer	Specifica un vettorizzatore definito dall'utente per la generazione dell'incorporamento vettoriale di una stringa di query. L'integrazione di un vettorizzatore esterno si ottiene utilizzando l'interfaccia API Web personalizzata di un set di competenze.
WordDelimiterTokenFilter	Suddivide le parole in sottoparole ed esegue trasformazioni facoltative sui gruppi di sottoparole. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

AsciiFoldingTokenFilter

Object

Converte i caratteri Unicode alfabetici, numerici e simbolici che non si trovano nei primi 127 caratteri ASCII (il blocco Unicode "Latino di base") nei loro equivalenti ASCII, se tali equivalenti esistono. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
preserveOriginal	boolean	False	Un valore che indica se il token originale verrà mantenuto. Il valore predefinito è false.

AzureActiveDirectoryApplicationCredentials

Object

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.

Nome	Tipo	Descrizione
applicationId	string	Un ID applicazione AAD a cui sono state concesse le autorizzazioni di accesso necessarie per Azure Key Vault che deve essere usato per crittografare i dati inattivi. L'ID applicazione non deve essere confuso con l'ID oggetto per l'applicazione AAD.
applicationSecret	string	Chiave di autenticazione dell'applicazione AAD specificata.

AzureOpenAIEmbeddingSkill

Object

Consente di generare un incorporamento vettoriale per un determinato input di testo usando la risorsa Azure OpenAI.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Skills.Text.AzureOpenAIEmbeddingSkill	Frammento URI che specifica il tipo di competenza.
apiKey	string	Chiave API della risorsa Azure OpenAI designata.
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Identità gestita assegnata dall'utente utilizzata per le connessioni in uscita.
context	string	Rappresenta il livello in cui vengono eseguite le operazioni, ad esempio la radice del documento o il contenuto del documento (ad esempio, /document o /document/content). Il valore predefinito è /document.
deploymentId	string	ID della distribuzione del modello Azure OpenAI nella risorsa designata.
description	string	La descrizione dell'abilità che descrive gli input, gli output e l'utilizzo dell'abilità.
dimensions	integer (int32)	Numero di dimensioni che devono essere presenti negli incorporamenti di output risultanti. Supportato solo nei modelli text-embedding-3 e successivi.
inputs	InputFieldMappingEntry[]	Gli input delle competenze possono essere una colonna nel set di dati di origine o l'output di una competenza a monte.
modelName	AzureOpenAIModelName	Nome del modello di incorporamento distribuito nel percorso deploymentId specificato.
name	string	Il nome della competenza che la identifica in modo univoco all'interno del set di competenze. A un'abilità senza nome definito verrà assegnato un nome predefinito del suo indice in base 1 nell'array di abilità, preceduto dal carattere '#'.
outputs	OutputFieldMappingEntry[]	L'output di una competenza è un campo in un indice di ricerca o un valore che può essere utilizzato come input da un'altra competenza.
resourceUri	string (uri)	URI della risorsa Azure OpenAI.

AzureOpenAIModelName

Enumerazione

Nome del modello Azure Open AI che verrà chiamato.

Valore	Descrizione
text-embedding-ada-002
text-embedding-3-large
text-embedding-3-small

AzureOpenAIParameters

Object

Specifica i parametri per la connessione alla risorsa Azure OpenAI.

Nome	Tipo	Descrizione
apiKey	string	Chiave API della risorsa Azure OpenAI designata.
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Identità gestita assegnata dall'utente utilizzata per le connessioni in uscita.
deploymentId	string	ID della distribuzione del modello Azure OpenAI nella risorsa designata.
modelName	AzureOpenAIModelName	Nome del modello di incorporamento distribuito nel percorso deploymentId specificato.
resourceUri	string (uri)	URI della risorsa Azure OpenAI.

AzureOpenAIVectorizer

Object

Specifica la risorsa Azure OpenAI usata per vettorializzare una stringa di query.

Nome	Tipo	Descrizione
azureOpenAIParameters	AzureOpenAIParameters: AzureOpenAIEmbeddingSkill	Contiene i parametri specifici della vettorizzazione di incorporamento di Azure OpenAI.
kind	string: azureOpenAI	Nome del tipo di metodo di vettorizzazione configurato per l'utilizzo con la ricerca vettoriale.
name	string	Nome da associare a questo particolare metodo di vettorializzazione.

BinaryQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration

Object

Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione della quantizzazione binaria utilizzato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query.

Nome	Tipo	Descrizione
kind	string: binaryQuantization	Nome del tipo di metodo di compressione configurato per l'utilizzo con la ricerca vettoriale.
name	string	Nome da associare a questa particolare configurazione.
rescoringOptions	RescoringOptions	Contiene le opzioni per la riassegnazione dei punteggi.
truncationDimension	integer (int32)	Il numero di dimensioni a cui troncare i vettori. Il troncamento dei vettori riduce le dimensioni dei vettori e la quantità di dati che devono essere trasferiti durante la ricerca. In questo modo è possibile risparmiare sui costi di archiviazione e migliorare le prestazioni di ricerca a scapito del richiamo. Dovrebbe essere utilizzato solo per gli embedding addestrati con Matryoshka Representation Learning (MRL) come OpenAI text-embedding-3-large (small). Il valore predefinito è null, il che significa che non c'è troncamento.

BM25Similarity

Object

Funzione di ranking basata sull'algoritmo di similarità Okapi BM25. BM25 è un algoritmo simile a TF-IDF che include la normalizzazione della lunghezza (controllata dal parametro 'b') e la saturazione della frequenza dei termini (controllata dal parametro 'k1').

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity
b	number (double)	Questa proprietà controlla il modo in cui la lunghezza di un documento influisce sul punteggio di pertinenza. Per impostazione predefinita, viene utilizzato un valore di 0,75. Un valore pari a 0,0 indica che non viene applicata alcuna normalizzazione della lunghezza, mentre un valore pari a 1,0 indica che il punteggio è completamente normalizzato in base alla lunghezza del documento.
k1	number (double)	Questa proprietà controlla la funzione di ridimensionamento tra la frequenza dei termini di ogni termine corrispondente e il punteggio di pertinenza finale di una coppia documento-query. Per impostazione predefinita, viene utilizzato un valore di 1,2. Un valore pari a 0,0 indica che il punteggio non viene scalato con un aumento della frequenza dei termini.

CharFilterName

Enumerazione

Definisce i nomi di tutti i filtri carattere supportati dal motore di ricerca.

Valore	Descrizione
html_strip	Un filtro di caratteri che tenta di eliminare i costrutti HTML. Fare riferimento a https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html

CjkBigramTokenFilter

Object

Forma bigrammi di termini CJK generati dal tokenizer standard. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CjkBigramTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
ignoreScripts	CjkBigramTokenFilterScripts[]		Gli script da ignorare.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
outputUnigrams	boolean	False	Un valore che indica se emettere sia unigrammi che bigrammi (se true) o solo bigrammi (se false). Il valore predefinito è false.

CjkBigramTokenFilterScripts

Enumerazione

Script che possono essere ignorati da CjkBigramTokenFilter.

Valore	Descrizione
han	Ignora la scrittura Han quando formi bigrammi di termini CJK.
hiragana	Ignora la scrittura Hiragana quando formi bigrammi di termini CJK.
katakana	Ignora la scrittura Katakana quando formi bigrammi di termini CJK.
hangul	Ignora la scrittura Hangul quando formi bigrammi di termini CJK.

ClassicSimilarity

Object

Algoritmo di similarità legacy che utilizza l'implementazione Lucene TFIDFSimilarity di TF-IDF. Questa variante di TF-IDF introduce la normalizzazione statica della lunghezza dei documenti e fattori di coordinamento che penalizzano i documenti che corrispondono solo parzialmente alle query cercate.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicSimilarity

ClassicTokenizer

Object

Tokenizzatore basato sulla grammatica adatto per l'elaborazione della maggior parte dei documenti in lingua europea. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Lunghezza massima del token. Il valore predefinito è 255. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi. La lunghezza massima del token che può essere utilizzata è di 300 caratteri.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

CommonGramTokenFilter

Object

Costruisci bigrammi per i termini che ricorrono frequentemente durante l'indicizzazione. Anche i singoli termini sono ancora indicizzati, con i bigrammi sovrapposti. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CommonGramTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
commonWords	string[]		L'insieme delle parole comuni.
ignoreCase	boolean	False	Un valore che indica se la corrispondenza delle parole comuni non farà distinzione tra maiuscole e minuscole. Il valore predefinito è false.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
queryMode	boolean	False	Valore che indica se il filtro token è in modalità query. In modalità query, il filtro token genera bigrammi e quindi rimuove le parole comuni e i singoli termini seguiti da una parola comune. Il valore predefinito è false.

CorsOptions

Object

Definisce le opzioni per controllare la condivisione di risorse tra le origini (CORS) per un indice.

Nome	Tipo	Descrizione
allowedOrigins	string[]	L'elenco delle origini da cui il codice JavaScript avrà accesso all'indice. Può contenere un elenco di host nel formato {protocol}://{nome-dominio-completo}[:{port#}], o un singolo '*' per consentire tutte le origini (non consigliato).
maxAgeInSeconds	integer (int64)	Durata per la quale i browser devono memorizzare nella cache le risposte preliminari CORS. Il valore predefinito è 5 minuti.

CustomAnalyzer

Object

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 da uno o più filtri. Il tokenizer è responsabile della suddivisione del testo in token e dei filtri per la modifica dei token emessi dal tokenizer.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer	Frammento di URI che specifica il tipo di analizzatore.
charFilters	CharFilterName[]	Elenco di filtri caratteri utilizzati per preparare il testo di input prima che venga elaborato dal tokenizer. Ad esempio, possono sostituire determinati caratteri o simboli. I filtri vengono eseguiti nell'ordine in cui sono elencati.
name	string	Nome dell'analizzatore. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
tokenFilters	TokenFilterName[]	Elenco di filtri token utilizzati per filtrare o modificare i token generati da un tokenizer. Ad esempio, è possibile specificare un filtro minuscolo che converte tutti i caratteri in minuscolo. I filtri vengono eseguiti nell'ordine in cui sono elencati.
tokenizer	LexicalTokenizerName	Il nome del tokenizer da utilizzare per dividere il testo continuo in una sequenza di token, ad esempio suddividendo una frase in parole.

CustomNormalizer

Object

Consente di configurare la normalizzazione per i campi filtrabili, ordinabili e con facet, che per impostazione predefinita funzionano con una corrispondenza rigorosa. Si tratta di una configurazione definita dall'utente costituita da almeno uno o più filtri, che modificano il token memorizzato.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer	Frammento URI che specifica il tipo di normalizzatore.
charFilters	CharFilterName[]	Elenco di filtri caratteri utilizzati per preparare il testo di input prima che venga elaborato. Ad esempio, possono sostituire determinati caratteri o simboli. I filtri vengono eseguiti nell'ordine in cui sono elencati.
name	string	Nome del normalizzatore. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri. Non può terminare con '.microsoft' né '.lucene', né essere chiamato 'asciifolding', 'standard', 'minuscolo', 'maiuscolo' o 'elisione'.
tokenFilters	TokenFilterName[]	Elenco di filtri token utilizzati per filtrare o modificare il token di input. Ad esempio, è possibile specificare un filtro minuscolo che converte tutti i caratteri in minuscolo. I filtri vengono eseguiti nell'ordine in cui sono elencati.

DictionaryDecompounderTokenFilter

Object

Decompone le parole composte che si trovano in molte lingue germaniche. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DictionaryDecompounderTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
maxSubwordSize	integer (int32) maximum: 300	15	Dimensione massima della sottoparola. Vengono emesse solo le sottoparole più brevi di questa. L'impostazione predefinita è 15. Il massimo è 300.
minSubwordSize	integer (int32) maximum: 300	2	La dimensione minima della sottoparola. Vengono emesse solo le sottoparole più lunghe di questa. Il valore predefinito è 2. Il massimo è 300.
minWordSize	integer (int32) maximum: 300	5	La dimensione minima della parola. Vengono elaborate solo le parole più lunghe di questa. Il valore predefinito è 5. Il massimo è 300.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
onlyLongestMatch	boolean	False	Valore che indica se aggiungere all'output solo la sottoparola corrispondente più lunga. Il valore predefinito è false.
wordList	string[]		L'elenco delle parole con cui confrontare.

DistanceScoringFunction

Object

Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base alla distanza da una posizione geografica.

Nome	Tipo	Descrizione
boost	number (double)	Un moltiplicatore per il punteggio non elaborato. Deve essere un numero positivo diverso da 1,0.
distance	DistanceScoringParameters	Valori dei parametri per la funzione di punteggio della distanza.
fieldName	string	Nome del campo utilizzato come input per la funzione di punteggio.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Un valore che indica il modo in cui l'aumento verrà interpolato tra i punteggi dei documenti; il valore predefinito è "Lineare".
type	string: distance	Indica il tipo di funzione da utilizzare. I valori validi includono magnitudine, freschezza, distanza e tag. Il tipo di funzione deve essere minuscolo.

DistanceScoringParameters

Object

Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi a distanza.

Nome	Tipo	Descrizione
boostingDistance	number (double)	La distanza in chilometri dalla posizione di riferimento in cui termina l'intervallo di potenziamento.
referencePointParameter	string	Nome del parametro passato nelle query di ricerca per specificare la posizione di riferimento.

EdgeNGramTokenFilter

Object

Genera n-grammi delle dimensioni specificate a partire dalla parte anteriore o posteriore di un token di input. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
maxGram	integer (int32)	2	La lunghezza massima di n-grammi. Il valore predefinito è 2.
minGram	integer (int32)	1	La lunghezza minima di n-grammi. Il valore predefinito è 1. Deve essere inferiore al valore di maxGram.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	Specifica da quale lato dell'input deve essere generato l'n-gram. Il valore predefinito è "front".

EdgeNGramTokenFilterSide

Enumerazione

Specifica da quale lato dell'input deve essere generato un n-gram.

Valore	Descrizione
front	Specifica che l'n-grammo deve essere generato dalla parte anteriore dell'input.
back	Specifica che l'n-grammo deve essere generato dal retro dell'input.

EdgeNGramTokenFilterV2

Object

Genera n-grammi delle dimensioni specificate a partire dalla parte anteriore o posteriore di un token di input. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilterV2		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	La lunghezza massima di n-grammi. Il valore predefinito è 2. Il massimo è 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	La lunghezza minima di n-grammi. Il valore predefinito è 1. Il massimo è 300. Deve essere inferiore al valore di maxGram.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	Specifica da quale lato dell'input deve essere generato l'n-gram. Il valore predefinito è "front".

EdgeNGramTokenizer

Object

Tokenizza l'input da un bordo in n-grammi delle dimensioni specificate. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	La lunghezza massima di n-grammi. Il valore predefinito è 2. Il massimo è 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	La lunghezza minima di n-grammi. Il valore predefinito è 1. Il massimo è 300. Deve essere inferiore al valore di maxGram.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
tokenChars	TokenCharacterKind[]		Classi di personaggi da mantenere nei gettoni.

ElisionTokenFilter

Object

Rimuove le elisioni. Ad esempio, "l'avion" (l'aereo) sarà convertito in "avion" (aereo). Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ElisionTokenFilter	Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
articles	string[]	L'insieme di articoli da rimuovere.
name	string	Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

ErrorAdditionalInfo

Object

Informazioni aggiuntive sull'errore di gestione delle risorse.

Nome	Tipo	Descrizione
info	object	Informazioni aggiuntive.
type	string	Tipo di informazioni aggiuntive.

ErrorDetail

Object

Dettagli dell'errore.

Nome	Tipo	Descrizione
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	Informazioni aggiuntive sull'errore.
code	string	Codice di errore.
details	ErrorDetail[]	Dettagli dell'errore.
message	string	Messaggio di errore.
target	string	Destinazione dell'errore.

ErrorResponse

Object

Risposta di errore

Nome	Tipo	Descrizione
error	ErrorDetail	Oggetto error.

ExhaustiveKnnParameters

Object

Contiene i parametri specifici dell'algoritmo KNN esaustivo.

Nome	Tipo	Descrizione
metric	VectorSearchAlgorithmMetric	La metrica di somiglianza da utilizzare per i confronti vettoriali.

ExhaustiveKnnVectorSearchAlgorithmConfiguration

Object

Contiene opzioni di configurazione specifiche per l'algoritmo KNN esaustivo utilizzato durante l'interrogazione, che eseguirà una ricerca di forza bruta sull'intero indice vettoriale.

Nome	Tipo	Descrizione
exhaustiveKnnParameters	ExhaustiveKnnParameters	Contiene i parametri specifici dell'algoritmo KNN esaustivo.
kind	string: exhaustiveKnn	Nome del tipo di algoritmo configurato per l'utilizzo con la ricerca vettoriale.
name	string	Nome da associare a questa particolare configurazione.

FreshnessScoringFunction

Object

Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base al valore di un campo data-ora.

Nome	Tipo	Descrizione
boost	number (double)	Un moltiplicatore per il punteggio non elaborato. Deve essere un numero positivo diverso da 1,0.
fieldName	string	Nome del campo utilizzato come input per la funzione di punteggio.
freshness	FreshnessScoringParameters	Valori dei parametri per la funzione di punteggio dell'affidabilità.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Un valore che indica il modo in cui l'aumento verrà interpolato tra i punteggi dei documenti; il valore predefinito è "Lineare".
type	string: freshness	Indica il tipo di funzione da utilizzare. I valori validi includono magnitudine, freschezza, distanza e tag. Il tipo di funzione deve essere minuscolo.

FreshnessScoringParameters

Object

Fornisce i valori dei parametri a una funzione di punteggio dell'aggiornamento.

Nome	Tipo	Descrizione
boostingDuration	string (duration)	Periodo di scadenza dopo il quale il potenziamento verrà interrotto per un determinato documento.

HnswParameters

Object

Contiene i parametri specifici dell'algoritmo HNSW.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
efConstruction	integer (int32) minimum: 100 maximum: 1000	400	La dimensione dell'elenco dinamico contenente i vicini più vicini, che viene utilizzato durante il tempo di indicizzazione. L'aumento di questo parametro può migliorare la qualità dell'indice, a scapito di un maggiore tempo di indicizzazione. Ad un certo punto, l'aumento di questo parametro porta a rendimenti decrescenti.
efSearch	integer (int32) minimum: 100 maximum: 1000	500	La dimensione dell'elenco dinamico contenente i vicini più vicini, che viene utilizzato durante il tempo di ricerca. L'aumento di questo parametro può migliorare i risultati della ricerca, a scapito di una ricerca più lenta. Ad un certo punto, l'aumento di questo parametro porta a rendimenti decrescenti.
m	integer (int32) minimum: 4 maximum: 10	4	Il numero di collegamenti bidirezionali creati per ogni nuovo elemento durante la costruzione. L'aumento del valore di questo parametro può migliorare il richiamo e ridurre i tempi di recupero per i set di dati con un'elevata dimensionalità intrinseca a scapito di un maggiore consumo di memoria e di un tempo di indicizzazione più lungo.
metric	VectorSearchAlgorithmMetric		La metrica di somiglianza da utilizzare per i confronti vettoriali.

HnswVectorSearchAlgorithmConfiguration

Object

Contiene opzioni di configurazione specifiche per l'algoritmo dei vicini più vicini approssimativi HNSW utilizzato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query. L'algoritmo HNSW offre un compromesso regolabile tra velocità di ricerca e precisione.

Nome	Tipo	Descrizione
hnswParameters	HnswParameters	Contiene i parametri specifici dell'algoritmo HNSW.
kind	string: hnsw	Nome del tipo di algoritmo configurato per l'utilizzo con la ricerca vettoriale.
name	string	Nome da associare a questa particolare configurazione.

InputFieldMappingEntry

Object

Mappatura dei campi di input per una competenza.

Nome	Tipo	Descrizione
inputs	InputFieldMappingEntry[]	Input ricorsivi utilizzati durante la creazione di un tipo complesso.
name	string	Nome dell'input.
source	string	Origine dell'input.
sourceContext	string	Contesto di origine utilizzato per la selezione degli input ricorsivi.

KeepTokenFilter

Object

Filtro token che mantiene solo i token con testo contenuto in un elenco di parole specificato. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeepTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
keepWords	string[]		L'elenco delle parole da conservare.
keepWordsCase	boolean	False	Un valore che indica se tutte le parole devono essere scritte in minuscolo. Il valore predefinito è false.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

KeywordMarkerTokenFilter

Object

Contrassegna i termini come parole chiave. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordMarkerTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
ignoreCase	boolean	False	Un valore che indica se ignorare le maiuscole/minuscole. Se true, tutte le parole vengono convertite prima in minuscolo. Il valore predefinito è false.
keywords	string[]		Un elenco di parole da contrassegnare come parole chiave.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

KeywordTokenizer

Object

Emette l'intero input come un singolo token. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
bufferSize	integer (int32)	256	Dimensione del buffer di lettura in byte. Il valore predefinito è 256.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

KeywordTokenizerV2

Object

Emette l'intero input come un singolo token. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizerV2		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	256	Lunghezza massima del token. Il valore predefinito è 256. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi. La lunghezza massima del token che può essere utilizzata è di 300 caratteri.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

LengthTokenFilter

Object

Rimuove le parole troppo lunghe o troppo brevi. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LengthTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
max	integer (int32) maximum: 300	300	Lunghezza massima in caratteri. Il valore predefinito e massimo è 300.
min	integer (int32) maximum: 300	0	Lunghezza minima in caratteri. Il valore predefinito è 0. Il massimo è 300. Deve essere inferiore al valore di max.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

LexicalAnalyzerName

Enumerazione

Definisce i nomi di tutti gli analizzatori di testo supportati dal motore di ricerca.

Valore	Descrizione
ar.microsoft	Analizzatore Microsoft per l'arabo.
ar.lucene	Analizzatore di lucene per l'arabo.
hy.lucene	Analizzatore di lucene per l'armeno.
bn.microsoft	Analizzatore Microsoft per il Bangla.
eu.lucene	Analizzatore di lucene per basco.
bg.microsoft	Analizzatore Microsoft per il bulgaro.
bg.lucene	Analizzatore di lucene per bulgaro.
ca.microsoft	Microsoft analyzer for Catalan.
ca.lucene	Analizzatore di lucene per catalano.
zh-Hans.microsoft	Analizzatore Microsoft per il cinese (semplificato).
zh-Hans.lucene	Analizzatore di lucene per il cinese (semplificato).
zh-Hant.microsoft	Analizzatore Microsoft per il cinese (tradizionale).
zh-Hant.lucene	Analizzatore di lucene per cinese (tradizionale).
hr.microsoft	Analizzatore Microsoft per il croato.
cs.microsoft	Microsoft analyzer per il ceco.
cs.lucene	Analizzatore di lucene per il ceco.
da.microsoft	Microsoft analyzer per il danese.
da.lucene	Analizzatore di lucene per danese.
nl.microsoft	Microsoft analyzer per l'olandese.
nl.lucene	Analizzatore di lucene per l'olandese.
en.microsoft	Analizzatore Microsoft per l'inglese.
en.lucene	Analizzatore di lucene per l'inglese.
et.microsoft	Microsoft analyzer per l'estone.
fi.microsoft	Analizzatore Microsoft per il finlandese.
fi.lucene	Analizzatore di lucene per il finlandese.
fr.microsoft	Microsoft analyzer per il francese.
fr.lucene	Analizzatore di lucene per il francese.
gl.lucene	Analizzatore di lucene per il galiziano.
de.microsoft	Analizzatore Microsoft per il tedesco.
de.lucene	Analizzatore di lucene per il tedesco.
el.microsoft	Microsoft analyzer per il greco.
el.lucene	Analizzatore di lucene per greco.
gu.microsoft	Analizzatore Microsoft per il gujarati.
he.microsoft	Analizzatore Microsoft per l'ebraico.
hi.microsoft	Microsoft analyzer per l'hindi.
hi.lucene	Analizzatore di lucene per hindi.
hu.microsoft	Microsoft analyzer per l'ungherese.
hu.lucene	Analizzatore di lucene per l'ungherese.
is.microsoft	Analizzatore Microsoft per l'islandese.
id.microsoft	Analizzatore Microsoft per l'indonesiano (Bahasa).
id.lucene	Analizzatore di lucene per indonesiano.
ga.lucene	Analizzatore di lucene per l'irlandese.
it.microsoft	Analizzatore Microsoft per l'italiano.
it.lucene	Analizzatore di lucene per l'italiano.
ja.microsoft	Analizzatore Microsoft per il giapponese.
ja.lucene	Analizzatore di lucene per il giapponese.
kn.microsoft	Microsoft analyzer for Kannada.
ko.microsoft	Analizzatore Microsoft per il coreano.
ko.lucene	Analizzatore di lucene per coreano.
lv.microsoft	Analizzatore Microsoft per il lettone.
lv.lucene	Analizzatore di lucene per il lettone.
lt.microsoft	Microsoft analyzer per il lituano.
ml.microsoft	Microsoft analyzer for Malayalam.
ms.microsoft	Microsoft analyzer per il malese (latino).
mr.microsoft	Microsoft analyzer for Marathi.
nb.microsoft	Microsoft analyzer for Norwegian (Bokmål).
no.lucene	Analizzatore di lucene per norvegese.
fa.lucene	Analizzatore di lucene per persiano.
pl.microsoft	Analizzatore Microsoft per il polacco.
pl.lucene	Analizzatore di lucene per polacco.
pt-BR.microsoft	Analizzatore Microsoft per il portoghese (Brasile).
pt-BR.lucene	Analizzatore di lucene per il portoghese (Brasile).
pt-PT.microsoft	Analizzatore Microsoft per il portoghese (Portogallo).
pt-PT.lucene	Analizzatore di lucene per il portoghese (Portogallo).
pa.microsoft	Analizzatore Microsoft per il punjabi.
ro.microsoft	Analizzatore Microsoft per il rumeno.
ro.lucene	Analizzatore di lucene per rumeno.
ru.microsoft	Analizzatore Microsoft per il russo.
ru.lucene	Analizzatore di lucene per il russo.
sr-cyrillic.microsoft	Analizzatore Microsoft per il serbo (cirillico).
sr-latin.microsoft	Microsoft analyzer per il serbo (latino).
sk.microsoft	Microsoft analyzer per lo slovacco.
sl.microsoft	Analizzatore Microsoft per lo sloveno.
es.microsoft	Analizzatore Microsoft per lo spagnolo.
es.lucene	Analizzatore Lucene per lo spagnolo.
sv.microsoft	Analizzatore Microsoft per lo svedese.
sv.lucene	Analizzatore di lucene per lo svedese.
ta.microsoft	Analizzatore Microsoft per il tamil.
te.microsoft	Analizzatore Microsoft per il telugu.
th.microsoft	Analizzatore Microsoft per il tailandese.
th.lucene	Analizzatore di lucene per Thai.
tr.microsoft	Microsoft analyzer per il turco.
tr.lucene	Analizzatore di lucene per il turco.
uk.microsoft	Analizzatore Microsoft per l'ucraino.
ur.microsoft	Microsoft analyzer for Urdu.
vi.microsoft	Analizzatore Microsoft per il vietnamita.
standard.lucene	Analizzatore di lucene standard.
standardasciifolding.lucene	Analizzatore ASCII Folding Lucene standard. Fare riferimento a https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers
keyword	Considera l'intero contenuto di un campo come un singolo token. Ciò è utile per dati come codici postali, ID e alcuni nomi di prodotti. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html
pattern	Separa in modo flessibile il testo in termini tramite un modello di espressione regolare. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html
simple	Divide il testo in corrispondenza di elementi non alfabetici e li converte in minuscolo. 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 dei token per le lettere minuscole e le parole non significative. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html
whitespace	Un analizzatore che utilizza il tokenizer degli spazi vuoti. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html

LexicalNormalizerName

Enumerazione

Definisce i nomi di tutti i normalizzatori di testo supportati dal motore di ricerca.

Valore	Descrizione
asciifolding	Converte i caratteri Unicode alfabetici, numerici e simbolici che non si trovano nei primi 127 caratteri ASCII (il blocco Unicode "Latino di base") nei loro 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
elision	Rimuove le elisioni. Ad esempio, "l'avion" (l'aereo) sarà convertito in "avion" (aereo). Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html
lowercase	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
uppercase	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

LexicalTokenizerName

Enumerazione

Definisce i nomi di tutti i tokenizzatori supportati dal motore di ricerca.

Valore	Descrizione
classic	Tokenizzatore basato sulla 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	Tokenizza 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	Emette l'intero input come un singolo token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html
letter	Divide il testo in corrispondenza di elementi non alfabetici. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html
lowercase	Divide il testo in corrispondenza di elementi non alfabetici e li converte in minuscolo. 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 utilizzando regole specifiche della lingua.
microsoft_language_stemming_tokenizer	Divide il testo utilizzando regole specifiche della lingua e riduce le parole alla loro forma di base.
nGram	Tokenizza 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	Tokenizer per gerarchie simili a percorsi. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html
pattern	Tokenizer che utilizza la corrispondenza dei modelli regex per creare 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 di Lucene standard; Composto dal tokenizzatore standard, dal filtro minuscolo e dal filtro stop. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html
uax_url_email	Tokenizza URL ed e-mail come un unico token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html
whitespace	Divide il testo in corrispondenza di uno spazio vuoto. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html

LimitTokenFilter

Object

Limita il numero di token durante l'indicizzazione. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LimitTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
consumeAllTokens	boolean	False	Valore che indica se tutti i token dell'input devono essere utilizzati anche se viene raggiunto maxTokenCount. Il valore predefinito è false.
maxTokenCount	integer (int32)	1	Il numero massimo di token da produrre. Il valore predefinito è 1.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

LuceneStandardAnalyzer

Object

Analizzatore Apache Lucene standard; Composto dal tokenizzatore standard, dal filtro minuscolo e dal filtro stop.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardAnalyzer		Frammento di URI che specifica il tipo di analizzatore.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Lunghezza massima del token. Il valore predefinito è 255. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi. La lunghezza massima del token che può essere utilizzata è di 300 caratteri.
name	string		Nome dell'analizzatore. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
stopwords	string[]		Un elenco di parole non significative.

LuceneStandardTokenizer

Object

Interrompe il testo seguendo le regole di segmentazione del testo Unicode. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
maxTokenLength	integer (int32)	255	Lunghezza massima del token. Il valore predefinito è 255. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

LuceneStandardTokenizerV2

Object

Interrompe il testo seguendo le regole di segmentazione del testo Unicode. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Lunghezza massima del token. Il valore predefinito è 255. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi. La lunghezza massima del token che può essere utilizzata è di 300 caratteri.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

MagnitudeScoringFunction

Object

Definisce una funzione che aumenta i punteggi in base all'entità di un campo numerico.

Nome	Tipo	Descrizione
boost	number (double)	Un moltiplicatore per il punteggio non elaborato. Deve essere un numero positivo diverso da 1,0.
fieldName	string	Nome del campo utilizzato come input per la funzione di punteggio.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Un valore che indica il modo in cui l'aumento verrà interpolato tra i punteggi dei documenti; il valore predefinito è "Lineare".
magnitude	MagnitudeScoringParameters	Valori dei parametri per la funzione di assegnazione dei punteggi di grandezza.
type	string: magnitude	Indica il tipo di funzione da utilizzare. I valori validi includono magnitudine, freschezza, distanza e tag. Il tipo di funzione deve essere minuscolo.

MagnitudeScoringParameters

Object

Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi di grandezza.

Nome	Tipo	Descrizione
boostingRangeEnd	number (double)	Il valore del campo in corrispondenza del quale termina il boosting.
boostingRangeStart	number (double)	Il valore del campo in corrispondenza del quale inizia il boosting.
constantBoostBeyondRange	boolean	Un valore che indica se applicare un aumento costante per i valori dei campi oltre il valore finale dell'intervallo; Il valore predefinito è false.

MappingCharFilter

Object

Un filtro caratteri che applica le mappature definite con l'opzione mappature. L'abbinamento è avido (vince l'abbinamento del modello più lungo in un dato punto). La sostituzione può essere la stringa vuota. Questo filtro caratteri viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter	Frammento URI che specifica il tipo di filtro char.
mappings	string[]	Un elenco di mappature del seguente formato: "a=>b" (tutte le occorrenze del carattere "a" verranno sostituite con il carattere "b").
name	string	Nome del filtro char. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

MicrosoftLanguageStemmingTokenizer

Object

Divide il testo utilizzando regole specifiche della lingua e riduce le parole alla loro forma di base.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageStemmingTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
isSearchTokenizer	boolean	False	Un valore che indica come viene utilizzato il tokenizzatore. Impostare su true se utilizzato come tokenizer di ricerca, impostare su false se utilizzato come tokenizer di indicizzazione. Il valore predefinito è false.
language	MicrosoftStemmingTokenizerLanguage		La lingua da utilizzare. Il valore predefinito è l'inglese.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Lunghezza massima del token. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi. La lunghezza massima del token che può essere utilizzata è di 300 caratteri. I token più lunghi di 300 caratteri vengono prima suddivisi in token di lunghezza 300 e quindi ciascuno di questi token viene suddiviso in base alla lunghezza massima del token impostata. Il valore predefinito è 255.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

MicrosoftLanguageTokenizer

Object

Divide il testo utilizzando regole specifiche della lingua.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
isSearchTokenizer	boolean	False	Un valore che indica come viene utilizzato il tokenizzatore. Impostare su true se utilizzato come tokenizer di ricerca, impostare su false se utilizzato come tokenizer di indicizzazione. Il valore predefinito è false.
language	MicrosoftTokenizerLanguage		La lingua da utilizzare. Il valore predefinito è l'inglese.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Lunghezza massima del token. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi. La lunghezza massima del token che può essere utilizzata è di 300 caratteri. I token più lunghi di 300 caratteri vengono prima suddivisi in token di lunghezza 300 e quindi ciascuno di questi token viene suddiviso in base alla lunghezza massima del token impostata. Il valore predefinito è 255.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

MicrosoftStemmingTokenizerLanguage

Enumerazione

Elenca le lingue supportate dal tokenizer di derivazione del linguaggio Microsoft.

Valore	Descrizione
arabic	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'arabo.
bangla	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il bengalese.
bulgarian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il bulgaro.
catalan	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il catalano.
croatian	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per il croato.
czech	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per il ceco.
danish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il danese.
dutch	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'olandese.
english	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per l'inglese.
estonian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'estone.
finnish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il finlandese.
french	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per il francese.
german	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per il tedesco.
greek	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il greco.
gujarati	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il gujarati.
hebrew	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'ebraico.
hindi	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'hindi.
hungarian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'ungherese.
icelandic	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per Icelandic.
indonesian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'indonesiano.
italian	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per l'italiano.
kannada	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per Kannada.
latvian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il lettone.
lithuanian	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per il lituano.
malay	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il malese.
malayalam	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il malayalam.
marathi	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il marathi.
norwegianBokmaal	Seleziona il tokenizzatore di stemming Microsoft per il norvegese (Bokmål).
polish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il polacco.
portuguese	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il portoghese.
portugueseBrazilian	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per il portoghese (Brasile).
punjabi	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per il punjabi.
romanian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il rumeno.
russian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il russo.
serbianCyrillic	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il serbo (cirillico).
serbianLatin	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il serbo (alfabeto latino).
slovak	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per lo slovacco.
slovenian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per lo sloveno.
spanish	Seleziona il tokenizer di derivazione Microsoft per lo spagnolo.
swedish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per lo svedese.
tamil	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il tamil.
telugu	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il telugu.
turkish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per il turco.
ukrainian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'ucraino.
urdu	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Microsoft per l'urdu.

MicrosoftTokenizerLanguage

Enumerazione

Elenca le lingue supportate dal tokenizer di lingua Microsoft.

Valore	Descrizione
bangla	Seleziona il tokenizer Microsoft per il bengalese.
bulgarian	Seleziona il tokenizer Microsoft per il bulgaro.
catalan	Seleziona il tokenizer Microsoft per il catalano.
chineseSimplified	Seleziona il tokenizer Microsoft per il cinese (semplificato).
chineseTraditional	Seleziona il tokenizer Microsoft per il cinese (tradizionale).
croatian	Seleziona il tokenizer Microsoft per il croato.
czech	Seleziona il tokenizer Microsoft per il ceco.
danish	Seleziona il tokenizer Microsoft per il danese.
dutch	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'olandese.
english	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'inglese.
french	Seleziona il tokenizer Microsoft per il francese.
german	Seleziona il tokenizer Microsoft per il tedesco.
greek	Seleziona il tokenizer Microsoft per il greco.
gujarati	Seleziona il tokenizer Microsoft per il gujarati.
hindi	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'hindi.
icelandic	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'islandese.
indonesian	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'indonesiano.
italian	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'italiano.
japanese	Seleziona il tokenizer Microsoft per il giapponese.
kannada	Seleziona il tokenizer Microsoft per Kannada.
korean	Seleziona il tokenizer Microsoft per il coreano.
malay	Seleziona il tokenizer Microsoft per il malese.
malayalam	Seleziona il tokenizer Microsoft per il malayalam.
marathi	Seleziona il tokenizer Microsoft per il marathi.
norwegianBokmaal	Seleziona il tokenizer Microsoft per il norvegese (Bokmål).
polish	Seleziona il tokenizer Microsoft per il polacco.
portuguese	Seleziona il tokenizer Microsoft per il portoghese.
portugueseBrazilian	Seleziona il tokenizer Microsoft per il portoghese (Brasile).
punjabi	Seleziona il tokenizer Microsoft per il punjabi.
romanian	Seleziona il tokenizer Microsoft per il rumeno.
russian	Seleziona il tokenizer Microsoft per il russo.
serbianCyrillic	Seleziona il tokenizer Microsoft per il serbo (cirillico).
serbianLatin	Seleziona il tokenizer Microsoft per il serbo (alfabeto latino).
slovenian	Seleziona il tokenizer Microsoft per lo sloveno.
spanish	Seleziona il tokenizer Microsoft per lo spagnolo.
swedish	Seleziona il tokenizer Microsoft per lo svedese.
tamil	Seleziona il tokenizzatore Microsoft per il tamil.
telugu	Seleziona il tokenizer Microsoft per il telugu.
thai	Seleziona il tokenizer Microsoft per il tailandese.
ukrainian	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'ucraino.
urdu	Seleziona il tokenizer Microsoft per l'urdu.
vietnamese	Seleziona il tokenizer Microsoft per il vietnamita.

NGramTokenFilter

Object

Genera n-grammi della dimensione o delle dimensioni specificate. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
maxGram	integer (int32)	2	La lunghezza massima di n-grammi. Il valore predefinito è 2.
minGram	integer (int32)	1	La lunghezza minima di n-grammi. Il valore predefinito è 1. Deve essere inferiore al valore di maxGram.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

NGramTokenFilterV2

Object

Genera n-grammi della dimensione o delle dimensioni specificate. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilterV2		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	La lunghezza massima di n-grammi. Il valore predefinito è 2. Il massimo è 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	La lunghezza minima di n-grammi. Il valore predefinito è 1. Il massimo è 300. Deve essere inferiore al valore di maxGram.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

NGramTokenizer

Object

Tokenizza l'input in n-grammi delle dimensioni specificate. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	La lunghezza massima di n-grammi. Il valore predefinito è 2. Il massimo è 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	La lunghezza minima di n-grammi. Il valore predefinito è 1. Il massimo è 300. Deve essere inferiore al valore di maxGram.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
tokenChars	TokenCharacterKind[]		Classi di personaggi da mantenere nei gettoni.

OutputFieldMappingEntry

Object

Mappatura dei campi di output per una competenza.

Nome	Tipo	Descrizione
name	string	Nome dell'output definito dalla competenza.
targetName	string	Nome di destinazione dell'output. È facoltativo e predefinito per il nome.

PathHierarchyTokenizerV2

Object

Tokenizer per gerarchie simili a percorsi. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PathHierarchyTokenizerV2		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
delimiter	string (char)	/	Il carattere delimitatore da utilizzare. Il valore predefinito è "/".
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	300	Lunghezza massima del token. Il valore predefinito e massimo è 300.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
replacement	string (char)	/	Valore che, se impostato, sostituisce il carattere delimitatore. Il valore predefinito è "/".
reverse	boolean	False	Valore che indica se generare i token in ordine inverso. Il valore predefinito è false.
skip	integer (int32)	0	Il numero di token iniziali da ignorare. Il valore predefinito è 0.

PatternAnalyzer

Object

Separa in modo flessibile il testo in termini tramite un modello di espressione regolare. Questo analizzatore viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternAnalyzer		Frammento di URI che specifica il tipo di analizzatore.
flags	RegexFlags		Flag di espressione regolare.
lowercase	boolean	True	Valore che indica se i termini devono essere scritti in minuscolo. Il valore predefinito è vero.
name	string		Nome dell'analizzatore. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
pattern	string	\W+	Modello di espressione regolare per la corrispondenza con i separatori di token. Il valore predefinito è un'espressione che corrisponde a uno o più caratteri non alfanumerici.
stopwords	string[]		Un elenco di parole non significative.

PatternCaptureTokenFilter

Object

Utilizza le espressioni regolari Java per generare più token, uno per ogni gruppo di acquisizione in uno o più modelli. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternCaptureTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
patterns	string[]		Un elenco di modelli da confrontare con ogni token.
preserveOriginal	boolean	True	Valore che indica se restituire il token originale anche se uno dei modelli corrisponde. Il valore predefinito è vero.

PatternReplaceCharFilter

Object

Filtro caratteri che sostituisce i caratteri nella stringa di input. Utilizza un'espressione regolare per identificare le sequenze di caratteri da mantenere e un modello di sostituzione per identificare i caratteri da sostituire. Ad esempio, dato il testo di input "aa bb aa bb", il modello "(aa)\s+(bb)" e la sostituzione "$1#$2", il risultato sarebbe "aa#bb aa#bb". Questo filtro caratteri viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceCharFilter	Frammento URI che specifica il tipo di filtro char.
name	string	Nome del filtro char. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
pattern	string	Un modello di espressione regolare.
replacement	string	Il testo sostitutivo.

PatternReplaceTokenFilter

Object

Filtro caratteri che sostituisce i caratteri nella stringa di input. Utilizza un'espressione regolare per identificare le sequenze di caratteri da mantenere e un modello di sostituzione per identificare i caratteri da sostituire. Ad esempio, dato il testo di input "aa bb aa bb", il modello "(aa)\s+(bb)" e la sostituzione "$1#$2", il risultato sarebbe "aa#bb aa#bb". Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceTokenFilter	Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
name	string	Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
pattern	string	Un modello di espressione regolare.
replacement	string	Il testo sostitutivo.

PatternTokenizer

Object

Tokenizer che utilizza la corrispondenza dei modelli regex per creare token distinti. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
flags	RegexFlags		Flag di espressione regolare.
group	integer (int32)	-1	Ordinale in base zero del gruppo corrispondente nel modello di espressione regolare da estrarre in token. Utilizzare -1 se si desidera utilizzare l'intero modello per suddividere l'input in token, indipendentemente dai gruppi corrispondenti. Il valore predefinito è -1.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
pattern	string	\W+	Modello di espressione regolare per la corrispondenza con i separatori di token. Il valore predefinito è un'espressione che corrisponde a uno o più caratteri non alfanumerici.

PhoneticEncoder

Enumerazione

Identifica il tipo di codificatore fonetico da utilizzare con un PhoneticTokenFilter.

Valore	Descrizione
metaphone	Codifica un token in un valore Metaphone.
doubleMetaphone	Codifica un token in un doppio valore del metafono.
soundex	Codifica un token in un valore Soundex.
refinedSoundex	Codifica un token in un valore Soundex raffinato.
caverphone1	Codifica un token in un valore Caverphone 1.0.
caverphone2	Codifica un token in un valore Caverphone 2.0.
cologne	Codifica un token in un valore fonetico di Colonia.
nysiis	Codifica un token in un valore NYSIIS.
koelnerPhonetik	Codifica un token utilizzando l'algoritmo Kölner Phonetik.
haasePhonetik	Codifica un token utilizzando il perfezionamento Haase dell'algoritmo Kölner Phonetik.
beiderMorse	Codifica un token in un valore Beider-Morse.

PhoneticTokenFilter

Object

Crea token per le corrispondenze fonetiche. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PhoneticTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
encoder	PhoneticEncoder	metaphone	Codificatore fonetico da utilizzare. Il valore predefinito è "metaphone".
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
replace	boolean	True	Valore che indica se i token codificati devono sostituire i token originali. Se false, i token codificati vengono aggiunti come sinonimi. Il valore predefinito è vero.

PrioritizedFields

Object

Descrive i campi del titolo, del contenuto e delle parole chiave da utilizzare per la classificazione semantica, le didascalie, le evidenziazioni e le risposte.

Nome	Tipo	Descrizione
prioritizedContentFields	SemanticField[]	Definisce i campi di contenuto da utilizzare per la classificazione semantica, le didascalie, le evidenziazioni e le risposte. Per ottenere i migliori risultati, i campi selezionati devono contenere testo in linguaggio naturale. L'ordine dei campi nell'array rappresenta la loro priorità. I campi con priorità più bassa possono essere troncati se il contenuto è lungo.
prioritizedKeywordsFields	SemanticField[]	Definisce i campi delle parole chiave da utilizzare per la classificazione semantica, le didascalie, le evidenziazioni e le risposte. Per ottenere il miglior risultato, i campi selezionati devono contenere un elenco di parole chiave. L'ordine dei campi nell'array rappresenta la loro priorità. I campi con priorità più bassa possono essere troncati se il contenuto è lungo.
titleField	SemanticField	Definisce il campo del titolo da utilizzare per la classificazione semantica, le didascalie, le evidenziazioni e le risposte. Se non hai un campo titolo nell'indice, lascia vuoto questo campo.

RankingOrder

Enumerazione

Rappresenta il punteggio da utilizzare per l'ordinamento dei documenti.

Valore	Descrizione
BoostedRerankerScore	Imposta l'ordinamento come BoostedRerankerScore
RerankerScore	Imposta l'ordinamento come ReRankerScore

RegexFlags

Enumerazione

Definisce i flag che possono essere combinati per controllare il modo in cui le espressioni regolari vengono utilizzate nell'analizzatore di pattern e nel tokenizer di pattern.

Valore	Descrizione
CANON_EQ	Abilita l'equivalenza canonica.
CASE_INSENSITIVE	Abilita la corrispondenza senza distinzione tra maiuscole e minuscole.
COMMENTS	Consente spazi vuoti e commenti nel modello.
DOTALL	Abilita la modalità dotall.
LITERAL	Abilita l'analisi letterale del modello.
MULTILINE	Abilita la modalità multilinea.
UNICODE_CASE	Abilita la piegatura delle maiuscole e minuscole compatibile con Unicode.
UNIX_LINES	Abilita la modalità linee Unix.

RescoringOptions

Object

Contiene le opzioni per la riassegnazione dei punteggi.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
defaultOversampling	number (double)		Fattore di sovracampionamento predefinito. Il sovracampionamento recupera un set più ampio di potenziali documenti per compensare la perdita di risoluzione dovuta alla quantizzazione. Ciò aumenta il set di risultati che verranno rivalutati sui vettori a precisione completa. Il valore minimo è 1, il che significa che non c'è sovracampionamento (1x). Questo parametro può essere impostato solo quando 'enableRescoring' è true. Valori più alti migliorano il richiamo a scapito della latenza.
enableRescoring	boolean	True	Se impostato su true, dopo la ricerca iniziale sui vettori compressi, i punteggi di somiglianza vengono ricalcolati utilizzando i vettori a precisione completa. Ciò migliorerà il richiamo a scapito della latenza.
rescoreStorageMethod	VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	preserveOriginals	Controlla il metodo di memorizzazione dei vettori originali. Questa impostazione non è modificabile.

ScalarQuantizationParameters

Object

Contiene i parametri specifici della quantizzazione scalare.

Nome	Tipo	Descrizione
quantizedDataType	VectorSearchCompressionTargetDataType	Tipo di dati quantizzati dei valori vettoriali compressi.

ScalarQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration

Object

Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione della quantizzazione scalare utilizzato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query.

Nome	Tipo	Descrizione
kind	string: scalarQuantization	Nome del tipo di metodo di compressione configurato per l'utilizzo con la ricerca vettoriale.
name	string	Nome da associare a questa particolare configurazione.
rescoringOptions	RescoringOptions	Contiene le opzioni per la riassegnazione dei punteggi.
scalarQuantizationParameters	ScalarQuantizationParameters	Contiene i parametri specifici della quantizzazione scalare.
truncationDimension	integer (int32)	Il numero di dimensioni a cui troncare i vettori. Il troncamento dei vettori riduce le dimensioni dei vettori e la quantità di dati che devono essere trasferiti durante la ricerca. In questo modo è possibile risparmiare sui costi di archiviazione e migliorare le prestazioni di ricerca a scapito del richiamo. Dovrebbe essere utilizzato solo per gli embedding addestrati con Matryoshka Representation Learning (MRL) come OpenAI text-embedding-3-large (small). Il valore predefinito è null, il che significa che non c'è troncamento.

ScoringFunctionAggregation

Enumerazione

Definisce la funzione di aggregazione utilizzata per combinare i risultati di tutte le funzioni di assegnazione dei punteggi in un profilo di punteggio.

Valore	Descrizione
sum	Aumenta i punteggi in base alla somma di tutti i risultati della funzione di punteggio.
average	Aumenta i punteggi in base alla media di tutti i risultati della funzione di punteggio.
minimum	Aumenta i punteggi del minimo di tutti i risultati della funzione di punteggio.
maximum	Aumenta i punteggi del massimo tra tutti i risultati della funzione di punteggio.
firstMatching	Aumentare i punteggi utilizzando la prima funzione di punteggio applicabile nel profilo di punteggio.

ScoringFunctionInterpolation

Enumerazione

Definisce la funzione utilizzata per interpolare l'aumento del punteggio in un intervallo di documenti.

Valore	Descrizione
linear	Aumenta i punteggi in modo lineare decrescente. Questa è l'interpolazione predefinita per le funzioni di punteggio.
constant	Aumenta i punteggi di un fattore costante.
quadratic	Aumenta i punteggi di un valore che diminuisce quadraticamente. I potenziamenti diminuiscono lentamente per ottenere punteggi più alti e più rapidamente man mano che i punteggi diminuiscono. Questa opzione di interpolazione non è consentita nelle funzioni di assegnazione dei punteggi dei tag.
logarithmic	Aumenta i punteggi di una quantità che diminuisce logaritmicamente. I potenziamenti diminuiscono rapidamente per ottenere punteggi più alti e più lentamente man mano che i punteggi diminuiscono. Questa opzione di interpolazione non è consentita nelle funzioni di assegnazione dei punteggi dei tag.

ScoringProfile

Object

Definisce i parametri per un indice di ricerca che influenzano l'assegnazione dei punteggi nelle query di ricerca.

Nome	Tipo	Descrizione
functionAggregation	ScoringFunctionAggregation	Un valore che indica come devono essere combinati i risultati delle singole funzioni di punteggio. Il valore predefinito è "Somma". Ignorato se non sono presenti funzioni di punteggio.
functions	ScoringFunction[]: DistanceScoringFunction[] FreshnessScoringFunction[] MagnitudeScoringFunction[] TagScoringFunction[]	L'insieme delle funzioni che influenzano il punteggio dei documenti.
name	string	Nome del profilo di punteggio.
text	TextWeights	Parametri che aumentano il punteggio in base alle corrispondenze di testo in determinati campi dell'indice.

SearchField

Object

Rappresenta un campo in una definizione di indice, che descrive il nome, il tipo di dati e il comportamento di ricerca di un campo.

Nome	Tipo	Descrizione
analyzer	LexicalAnalyzerName	Nome dell'analizzatore da utilizzare per il campo. Questa opzione può essere utilizzata solo con i campi ricercabili e non può essere impostata insieme a searchAnalyzer o indexAnalyzer. Una volta scelto l'analizzatore, non può essere modificato per il campo. Deve essere null per i campi complessi.
dimensions	integer (int32) minimum: 2 maximum: 4096	La dimensionalità del campo vettoriale.
facetable	boolean	Valore che indica se abilitare il riferimento al campo nelle query facet. Usato generalmente in una presentazione dei risultati di ricerca che include il numero di risultati per categoria (ad esempio, per cercare fotocamere digitali e visualizzare i risultati in base alla marca, ai megapixel, al prezzo e così via). Questa proprietà deve essere null per i campi complessi. I campi di tipo Edm.GeographyPoint o Collection(Edm.GeographyPoint) non possono essere facetable. Il valore predefinito è true per tutti gli altri campi semplici.
fields	SearchField[]	Elenco di sottocampi, se si tratta di un campo di tipo Edm.ComplexType o Collection(Edm.ComplexType). Deve essere null o vuoto per i campi semplici.
filterable	boolean	Valore che indica se abilitare il riferimento al campo nelle query $filter. Filterable differisce da searchable nel modo in cui vengono gestite le stringhe. I campi di tipo Edm.String o Collection(Edm.String) filtrabili non subiscono interruzioni di parole, pertanto i confronti sono solo per le corrispondenze esatte. Ad esempio, se si imposta un campo f su "giornata di sole", $filter=f eq 'sunny' non troverà corrispondenze, ma $filter=f eq 'sunny day' lo troverà. Questa proprietà deve essere null per i campi complessi. Il valore predefinito è true per i campi semplici e null per i campi complessi.
indexAnalyzer	LexicalAnalyzerName	Nome dell'analizzatore utilizzato al momento dell'indicizzazione per il campo. Questa opzione può essere utilizzata solo con i campi in cui è possibile eseguire la ricerca. Deve essere impostato insieme a searchAnalyzer e non può essere impostato insieme all'opzione analyzer. Questa proprietà non può essere impostata sul nome di un analizzatore del linguaggio. Utilizzare invece la proprietà analyzer se è necessario un analizzatore di linguaggio. Una volta scelto l'analizzatore, non può essere modificato per il campo. Deve essere null per i campi complessi.
key	boolean	Valore che indica se il campo identifica in modo univoco i documenti nell'indice. Esattamente un campo di primo livello in ogni indice deve essere scelto come campo chiave e deve essere di tipo Edm.String. I campi chiave possono essere usati per cercare i documenti direttamente e aggiornare o eliminare documenti specifici. Il valore predefinito è false per i campi semplici e null per i campi complessi.
name	string	Il nome del campo, che deve essere univoco all'interno dell'insieme di campi dell'indice o del campo padre.
normalizer	LexicalNormalizerName	Nome del normalizzatore da utilizzare per il campo. Questa opzione può essere utilizzata solo con i campi con filtrabile, ordinabile o con facet abilitato. Una volta scelto, il normalizzatore non può essere modificato per il campo. Deve essere null per i campi complessi.
retrievable	boolean	Valore che indica se il campo può essere restituito in un risultato di ricerca. È possibile disabilitare questa opzione se si desidera utilizzare un campo (ad esempio, margine) come meccanismo di filtro, ordinamento o punteggio, ma non si desidera che il campo sia visibile all'utente finale. Questa proprietà deve essere true per i campi chiave e null per i campi complessi. Questa proprietà può essere modificata nei campi esistenti. L'abilitazione di questa proprietà non comporta un aumento dei requisiti di archiviazione dell'indice. Il valore predefinito è true per i campi semplici, false per i campi vettoriali e null per i campi complessi.
searchAnalyzer	LexicalAnalyzerName	Nome dell'analizzatore utilizzato al momento della ricerca del campo. Questa opzione può essere utilizzata solo con i campi in cui è possibile eseguire la ricerca. Deve essere impostato insieme a indexAnalyzer e non può essere impostato insieme all'opzione analyzer. Questa proprietà non può essere impostata sul nome di un analizzatore del linguaggio. Utilizzare invece la proprietà analyzer se è necessario un analizzatore di linguaggio. Questo analizzatore può essere aggiornato su un campo esistente. Deve essere null per i campi complessi.
searchable	boolean	Valore che indica se il campo è ricercabile in full-text. Ciò significa che sarà sottoposto ad analisi come la rottura delle parole durante l'indicizzazione. Se imposti un campo ricercabile su un valore come "sunny day", internamente verrà suddiviso nei singoli token "sunny" e "day". È così possibile eseguire ricerche full-text di questi termini. Per impostazione predefinita, è possibile eseguire ricerche nei campi di tipo Edm.String o Collection(Edm.String). Questa proprietà deve essere false per i campi semplici di altri tipi di dati non stringa e deve essere null per i campi complessi. Nota: i campi ricercabili occupano spazio aggiuntivo nell'indice per ospitare ulteriori versioni tokenizzate del valore del campo per le ricerche full-text. Se si desidera risparmiare spazio nell'indice e non è necessario includere un campo nelle ricerche, impostare searchable su false.
sortable	boolean	Valore che indica se abilitare il riferimento al campo nelle espressioni $orderby. Per impostazione predefinita, il motore di ricerca ordina i risultati in base al punteggio, ma in molte esperienze gli utenti vorranno ordinare in base ai campi nei documenti. Un campo semplice può essere ordinabile solo se è a valore singolo (ha un singolo valore nell'ambito del documento padre). I campi di raccolta semplici non possono essere ordinabili, poiché sono multivalore. Anche i sottocampi semplici di collezioni complesse sono multivalore e quindi non possono essere ordinabili. Questo vale sia se si tratta di un campo padre immediato o di un campo predecessore, che è la raccolta complessa. I campi complessi non possono essere ordinabili e la proprietà sortable deve essere null per tali campi. Il valore predefinito per sortable è true per i campi semplici a valore singolo, false per i campi semplici multivalore e null per i campi complessi.
stored	boolean	Valore non modificabile che indica se il campo verrà mantenuto separatamente su disco per essere restituito in un risultato della ricerca. È possibile disabilitare questa opzione se non si prevede di restituire il contenuto del campo in una risposta di ricerca per risparmiare sul sovraccarico di archiviazione. Questo può essere impostato solo durante la creazione dell'indice e solo per i campi vettoriali. Questa proprietà non può essere modificata per i campi esistenti o impostata come false per i nuovi campi. Se questa proprietà è impostata su false, anche la proprietà 'retrievable' deve essere impostata su false. Questa proprietà deve essere true o unset per i campi chiave, per i nuovi campi e per i campi non vettoriali e deve essere null per i campi complessi. La disabilitazione di questa proprietà ridurrà i requisiti di archiviazione dell'indice. Il valore predefinito è true per i campi vettoriali.
synonymMaps	string[]	Elenco dei nomi delle mappe dei sinonimi da associare a questo campo. Questa opzione può essere utilizzata solo con i campi in cui è possibile eseguire la ricerca. Attualmente è supportata una sola mappa dei sinonimi per campo. L'assegnazione di una mappa dei sinonimi a un campo garantisce che i termini di query destinati a tale campo vengano espansi in fase di query usando le regole nella mappa dei sinonimi. Questo attributo può essere modificato nei campi esistenti. Deve essere null o una raccolta vuota per i campi complessi.
type	SearchFieldDataType	Tipo di dati del campo.
vectorEncoding	VectorEncodingFormat	Il formato di codifica per interpretare il contenuto del campo.
vectorSearchProfile	string	Il nome del profilo di ricerca vettoriale che specifica l'algoritmo e il vettorizzatore da utilizzare durante la ricerca nel campo vettoriale.

SearchFieldDataType

Enumerazione

Definisce il tipo di dati di un campo in un indice di ricerca.

Valore	Descrizione
Edm.String	Indica che un campo contiene una stringa.
Edm.Int32	Indica che un campo contiene un numero intero con segno a 32 bit.
Edm.Int64	Indica che un campo contiene un numero 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 geolocalizzazione in termini di longitudine e latitudine.
Edm.ComplexType	Indica che un campo contiene uno o più oggetti complessi che a loro volta dispongono di sottocampi di altri tipi.
Edm.Single	Indica che un campo contiene un numero a virgola mobile a precisione singola. Questa opzione è valida solo se utilizzata con Collection(Edm.Single).
Edm.Half	Indica che un campo contiene un numero a virgola mobile a mezza precisione. Questa opzione è valida solo se utilizzata con Collection(Edm.Half).
Edm.Int16	Indica che un campo contiene un numero intero con segno a 16 bit. Questa opzione è valida solo se utilizzata con Collection(Edm.Int16).
Edm.SByte	Indica che un campo contiene un numero intero con segno a 8 bit. Questa opzione è valida solo se utilizzata con Collection(Edm.SByte).
Edm.Byte	Indica che un campo contiene un numero intero senza segno a 8 bit. Questa opzione è valida solo se utilizzata con Collection(Edm.Byte).

SearchIndex

Object

Rappresenta una definizione dell'indice di ricerca, che descrive i campi e il comportamento di ricerca di un indice.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.etag	string	L'ETag dell'indice.
analyzers	LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] PatternAnalyzer[] StopAnalyzer[]	Analizzatori per l'indice.
charFilters	CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	I filtri dei caratteri per l'indice.
corsOptions	CorsOptions	Opzioni per controllare la condivisione di risorse tra le origini (CORS) per l'indice.
defaultScoringProfile	string	Nome del profilo di punteggio da utilizzare se nella query non è specificato alcun profilo. Se questa proprietà non è impostata e nella query non viene specificato alcun profilo di punteggio, verrà utilizzato il punteggio predefinito (tf-idf).
description	string	Descrizione dell'indice.
encryptionKey	SearchResourceEncryptionKey	Descrizione di una chiave di crittografia creata in Azure Key Vault. Questa chiave viene usata per fornire un ulteriore livello di crittografia dei dati inattivi quando si desidera la certezza completa che nessuno, nemmeno Microsoft, possa decrittografare i dati. Una volta crittografati i dati, questi rimarranno sempre crittografati. Il servizio di ricerca ignorerà i tentativi di impostare questa proprietà su null. È possibile modificare questa proprietà in base alle esigenze se si desidera ruotare la chiave di crittografia; I tuoi dati non saranno interessati. La crittografia con chiavi gestite dal cliente non è disponibile per i servizi di ricerca gratuiti ed è disponibile solo per i servizi a pagamento creati a partire dal 1° gennaio 2019.
fields	SearchField[]	I campi dell'indice.
name	string	Nome dell'indice.
normalizers	LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	Normalizzatori per l'indice.
scoringProfiles	ScoringProfile[]	Profili di punteggio per l'indice.
semantic	SemanticSettings	Definisce i parametri per un indice di ricerca che influenzano le funzionalità semantiche.
similarity	Similarity: BM25Similarity ClassicSimilarity	Il tipo di algoritmo di somiglianza da utilizzare per l'assegnazione del punteggio e la classificazione dei documenti corrispondenti a una query di ricerca. L'algoritmo di somiglianza può essere definito solo al momento della creazione dell'indice e non può essere modificato negli indici esistenti. Se null, viene utilizzato l'algoritmo ClassicSimilarity.
suggesters	Suggester[]	I suggerimenti per l'indice.
tokenFilters	TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	Il token filtra per l'indice.
tokenizers	LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] MicrosoftLanguageTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] UaxUrlEmailTokenizer[]	I tokenizzatori per l'indice.
vectorSearch	VectorSearch	Contiene opzioni di configurazione relative alla ricerca vettoriale.

SearchIndexerDataNoneIdentity

Object

Cancella la proprietà identity di un'origine dati.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity	Frammento di URI che specifica il tipo di identità.

SearchIndexerDataUserAssignedIdentity

Object

Specifica l'identità da utilizzare per un'origine dati.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity	Frammento di URI che specifica il tipo di identità.
userAssignedIdentity	string	L'ID risorsa di Azure completo di un'identità gestita assegnata all'utente, in genere nel formato "/subscriptions/12345678-1234-1234-1234-1234567890ab/resourceGroups/rg/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/myId" che avrebbe dovuto essere assegnato al servizio di ricerca.

SearchResourceEncryptionKey

Object

Una chiave di crittografia gestita dal cliente in Azure Key Vault. Le chiavi create e gestite dall'utente possono essere utilizzate per crittografare o decrittografare i dati inattivi, ad esempio indici e mappe di sinonimi.

Nome	Tipo	Descrizione
accessCredentials	AzureActiveDirectoryApplicationCredentials	Credenziali facoltative di Azure Active Directory usate per l'accesso ad Azure Key Vault. Non necessario se si usa l'identità gestita.
keyVaultKeyName	string	Nome della chiave di Azure Key Vault da usare per crittografare i dati inattivi.
keyVaultKeyVersion	string	Versione della chiave di Azure Key Vault da usare per crittografare i dati inattivi.
keyVaultUri	string	URI dell'insieme di credenziali delle chiavi di Azure, noto anche come nome DNS, che contiene la chiave da usare per crittografare i dati inattivi. Un URI di esempio potrebbe essere https://my-keyvault-name.vault.azure.net.

SemanticConfiguration

Object

Definisce una configurazione specifica da utilizzare nel contesto delle funzionalità semantiche.

Nome	Tipo	Descrizione
name	string	Nome della configurazione semantica.
prioritizedFields	PrioritizedFields	Descrive i campi del titolo, del contenuto e delle parole chiave da utilizzare per la classificazione semantica, le didascalie, le evidenziazioni e le risposte. Almeno una delle tre proprietà secondarie (titleField, prioritizedKeywordsFields e prioritizedContentFields) deve essere impostata.
rankingOrder	RankingOrder	Specifica il tipo di punteggio da utilizzare per l'ordinamento dei risultati della ricerca.

SemanticField

Object

Campo utilizzato come parte della configurazione semantica.

Nome	Tipo	Descrizione
fieldName	string

SemanticSettings

Object

Definisce i parametri per un indice di ricerca che influenzano le funzionalità semantiche.

Nome	Tipo	Descrizione
configurations	SemanticConfiguration[]	Configurazioni semantiche per l'indice.
defaultConfiguration	string	Consente di impostare il nome di una configurazione semantica predefinita nell'indice, rendendo facoltativo il passaggio come parametro di query ogni volta.

ShingleTokenFilter

Object

Crea combinazioni di token come un singolo token. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ShingleTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
filterToken	string	_	La stringa da inserire per ogni posizione in cui non è presente alcun token. Il valore predefinito è un carattere di sottolineatura ("_").
maxShingleSize	integer (int32) minimum: 2	2	La dimensione massima della tegola. Il valore predefinito e minimo è 2.
minShingleSize	integer (int32) minimum: 2	2	La dimensione minima della tegola. Il valore predefinito e minimo è 2. Deve essere inferiore al valore di maxShingleSize.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
outputUnigrams	boolean	True	Un valore che indica se il flusso di output conterrà i token di input (unigrammi) e le tegole. Il valore predefinito è vero.
outputUnigramsIfNoShingles	boolean	False	Un valore che indica se produrre unigrammi per quei momenti in cui non sono disponibili tegole. Questa proprietà ha la precedenza quando outputUnigrams è impostato su false. Il valore predefinito è false.
tokenSeparator	string		La corda da utilizzare quando si uniscono i gettoni adiacenti per formare una tegola. Il valore predefinito è uno spazio singolo (" ").

SnowballTokenFilter

Object

Un filtro che suddivide le parole utilizzando uno stemmer generato da Snowball. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SnowballTokenFilter	Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
language	SnowballTokenFilterLanguage	La lingua da utilizzare.
name	string	Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

SnowballTokenFilterLanguage

Enumerazione

Lingua da utilizzare per un filtro token Snowball.

Valore	Descrizione
armenian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'armeno.
basque	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il basco.
catalan	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per Catalan.
danish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il danese.
dutch	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'olandese.
english	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'inglese.
finnish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il finlandese.
french	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il francese.
german	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il tedesco.
german2	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball che utilizza l'algoritmo della variante tedesca.
hungarian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'ungherese.
italian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'italiano.
kp	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'olandese che utilizza l'algoritmo di stemming Kraaij-Pohlmann.
lovins	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'inglese che utilizza l'algoritmo di stemming Lovins.
norwegian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per Norwegian.
porter	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per l'inglese che utilizza l'algoritmo di stemming Porter.
portuguese	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il portoghese.
romanian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il rumeno.
russian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il russo.
spanish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per lo spagnolo.
swedish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per lo svedese.
turkish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene Snowball per il turco.

StemmerOverrideTokenFilter

Object

Offre la possibilità di eseguire l'override di altri filtri di stemming con lo stemming personalizzato basato su dizionario. Tutti i termini con radice del dizionario verranno contrassegnati come parole chiave in modo che non vengano contrassegnati con le radici lungo la catena. Deve essere posizionato prima di qualsiasi filtro di stesura. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerOverrideTokenFilter	Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
name	string	Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
rules	string[]	Un elenco di regole di stemming nel seguente formato: "word => stem", ad esempio: "ran => run".

StemmerTokenFilter

Object

Filtro di derivazione specifico della lingua. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerTokenFilter	Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
language	StemmerTokenFilterLanguage	La lingua da utilizzare.
name	string	Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

StemmerTokenFilterLanguage

Enumerazione

Linguaggio da utilizzare per un filtro token stemmer.

Valore	Descrizione
arabic	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'arabo.
armenian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'armeno.
basque	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il basco.
brazilian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il portoghese (Brasile).
bulgarian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il bulgaro.
catalan	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per Catalan.
czech	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il ceco.
danish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il danese.
dutch	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'olandese.
dutchKp	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'olandese che utilizza l'algoritmo di stemming Kraaij-Pohlmann.
english	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'inglese.
lightEnglish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'inglese che esegue lo stemming leggero.
minimalEnglish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'inglese che esegue lo stemming minimo.
possessiveEnglish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'inglese che rimuove i possessivi finali dalle parole.
porter2	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'inglese che utilizza l'algoritmo di stemming Porter2.
lovins	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'inglese che utilizza l'algoritmo di stemming Lovins.
finnish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il finlandese.
lightFinnish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il finlandese che esegue lo stemming leggero.
french	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il francese.
lightFrench	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il francese che esegue lo stemming leggero.
minimalFrench	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il francese che esegue lo stemming minimo.
galician	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il galiziano.
minimalGalician	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il galiziano che esegue lo stemming minimo.
german	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il tedesco.
german2	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene che utilizza l'algoritmo della variante tedesca.
lightGerman	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il tedesco che esegue lo stemming leggero.
minimalGerman	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il tedesco che esegue lo stemming minimo.
greek	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il greco.
hindi	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'hindi.
hungarian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'ungherese.
lightHungarian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'ungherese che esegue lo stemming leggero.
indonesian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per l'indonesiano.
irish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'irlandese.
italian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'italiano.
lightItalian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per l'italiano che esegue lo stemming leggero.
sorani	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per Sorani.
latvian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il lettone.
norwegian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il norvegese (Bokmål).
lightNorwegian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il norvegese (Bokmål) che esegue lo stemming leggero.
minimalNorwegian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il norvegese (Bokmål) che esegue lo stemming minimo.
lightNynorsk	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il norvegese (Nynorsk) che esegue lo stemming leggero.
minimalNynorsk	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il norvegese (Nynorsk) che esegue lo stemming minimo.
portuguese	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il portoghese.
lightPortuguese	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il portoghese che esegue lo stemming leggero.
minimalPortuguese	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il portoghese che esegue lo stemming minimo.
portugueseRslp	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il portoghese che utilizza l'algoritmo di stemming RSLP.
romanian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il rumeno.
russian	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il russo.
lightRussian	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per il russo che esegue lo stemming leggero.
spanish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per lo spagnolo.
lightSpanish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per lo spagnolo che esegue lo stemming leggero.
swedish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per lo svedese.
lightSwedish	Seleziona il tokenizzatore di stemming Lucene per lo svedese che esegue lo stemming leggero.
turkish	Seleziona il tokenizzatore di derivazione Lucene per il turco.

StopAnalyzer

Object

Divide il testo in corrispondenza di non-lettere; Applica i filtri dei token per le lettere minuscole e le parole non significative. Questo analizzatore viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopAnalyzer	Frammento di URI che specifica il tipo di analizzatore.
name	string	Nome dell'analizzatore. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
stopwords	string[]	Un elenco di parole non significative.

StopwordsList

Enumerazione

Identifica un elenco predefinito di parole non significative specifiche della lingua.

Valore	Descrizione
arabic	Seleziona l'elenco di parole non significative per l'arabo.
armenian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per l'armeno.
basque	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il basco.
brazilian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il portoghese (Brasile).
bulgarian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il bulgaro.
catalan	Seleziona l'elenco di parole non significative per il catalano.
czech	Seleziona l'elenco di parole non significative per il ceco.
danish	Seleziona l'elenco di parole non significative per il danese.
dutch	Seleziona l'elenco delle parole non significative per l'olandese.
english	Seleziona l'elenco di parole non significative per l'inglese.
finnish	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il finlandese.
french	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il francese.
galician	Seleziona l'elenco di parole non significative per il galiziano.
german	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il tedesco.
greek	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il greco.
hindi	Seleziona l'elenco delle parole non significative per l'hindi.
hungarian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per l'ungherese.
indonesian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per l'indonesiano.
irish	Seleziona l'elenco delle parole non significative per l'irlandese.
italian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per l'italiano.
latvian	Seleziona l'elenco di parole non significative per il lettone.
norwegian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il norvegese.
persian	Seleziona l'elenco di parole non significative per il persiano.
portuguese	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il portoghese.
romanian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il rumeno.
russian	Seleziona l'elenco delle parole non significative per il russo.
sorani	Seleziona l'elenco delle parole non significative per Sorani.
spanish	Seleziona l'elenco delle parole non significative per lo spagnolo.
swedish	Seleziona l'elenco delle parole non significative per lo svedese.
thai	Seleziona l'elenco di parole non significative per il tailandese.
turkish	Seleziona l'elenco di parole non significative per il turco.

StopwordsTokenFilter

Object

Rimuove le parole non significative da un flusso di token. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopwordsTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
ignoreCase	boolean	False	Un valore che indica se ignorare le maiuscole/minuscole. Se true, tutte le parole vengono convertite prima in minuscolo. Il valore predefinito è false.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
removeTrailing	boolean	True	Un valore che indica se ignorare l'ultimo termine di ricerca se si tratta di una parola non significativa. Il valore predefinito è vero.
stopwords	string[]		L'elenco delle parole non significative. Non è possibile impostare questa proprietà e la proprietà dell'elenco di parole non significative.
stopwordsList	StopwordsList	english	Un elenco predefinito di parole non significative da utilizzare. Non è possibile impostare questa proprietà e la proprietà delle parole non significative. L'impostazione predefinita è l'inglese.

Suggester

Object

Definisce il modo in cui l'API Suggest deve essere applicata a un gruppo di campi nell'indice.

Nome	Tipo	Descrizione
name	string	Il nome del suggeritore.
searchMode	SuggesterSearchMode	Valore che indica le capacità del suggeritore.
sourceFields	string[]	L'elenco dei nomi dei campi a cui si applica il suggeritore. Ogni campo deve poter essere ricercato.

SuggesterSearchMode

Enumerazione

Valore che indica le capacità del suggeritore.

Valore	Descrizione
analyzingInfixMatching	Corrisponde a termini interi e prefissi consecutivi in un campo. Ad esempio, per il campo "La volpe marrone più veloce", le query "veloce" e "fronte più veloce" corrisponderebbero entrambe.

SynonymTokenFilter

Object

Corrisponde a sinonimi di una o più parole in un flusso di token. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SynonymTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
expand	boolean	True	Un valore che indica se tutte le parole nell'elenco di sinonimi (se la notazione => non viene utilizzata) verranno mappate l'una all'altra. Se true, tutte le parole nell'elenco dei sinonimi (se => la notazione non viene utilizzata) verranno mappate l'una all'altra. La seguente lista: incredibile, incredibile, favoloso, sorprendente equivale a: incredibile, incredibile, favoloso, sorprendente => incredibile, incredibile, favoloso, sorprendente. Se falso, il seguente elenco: incredibile, incredibile, favoloso, sorprendente sarà equivalente a: incredibile, incredibile, favoloso, sorprendente => incredibile. Il valore predefinito è vero.
ignoreCase	boolean	False	Valore che indica se piegare l'input per la corrispondenza. Il valore predefinito è false.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
synonyms	string[]		Un elenco di sinonimi nei seguenti due formati: 1. incredibile, incredibile, favoloso => sorprendente - tutti i termini sul lato sinistro del simbolo => saranno sostituiti con tutti i termini sul lato destro; 2. Incredibile, incredibile, favoloso, sorprendente - elenco separato da virgole di parole equivalenti. Impostare l'opzione di espansione per modificare l'interpretazione dell'elenco.

TagScoringFunction

Object

Definisce una funzione che aumenta i punteggi dei documenti con valori stringa corrispondenti a un determinato elenco di tag.

Nome	Tipo	Descrizione
boost	number (double)	Un moltiplicatore per il punteggio non elaborato. Deve essere un numero positivo diverso da 1,0.
fieldName	string	Nome del campo utilizzato come input per la funzione di punteggio.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Un valore che indica il modo in cui l'aumento verrà interpolato tra i punteggi dei documenti; il valore predefinito è "Lineare".
tag	TagScoringParameters	Valori dei parametri per la funzione di assegnazione dei punteggi dei tag.
type	string: tag	Indica il tipo di funzione da utilizzare. I valori validi includono magnitudine, freschezza, distanza e tag. Il tipo di funzione deve essere minuscolo.

TagScoringParameters

Object

Fornisce i valori dei parametri a una funzione di assegnazione dei punteggi dei tag.

Nome	Tipo	Descrizione
tagsParameter	string	Il nome del parametro passato nelle query di ricerca per specificare l'elenco di tag da confrontare con il campo di destinazione.

TextWeights

Object

Definisce i pesi nei campi indice per i quali le corrispondenze devono aumentare il punteggio nelle query di ricerca.

Nome	Tipo	Descrizione
weights	object	Il dizionario dei pesi per campo per aumentare il punteggio dei documenti. Le chiavi sono i nomi dei campi e i valori sono i pesi per ogni campo.

TokenCharacterKind

Enumerazione

Rappresenta le classi di caratteri su cui può operare un filtro token.

Valore	Descrizione
letter	Conserva le lettere in gettoni.
digit	Mantiene le cifre nei token.
whitespace	Mantiene gli spazi vuoti nei token.
punctuation	Mantiene la punteggiatura nei token.
symbol	Mantiene i simboli in pedine.

TokenFilterName

Enumerazione

Definisce i nomi di tutti i filtri token supportati dal motore di ricerca.

Valore	Descrizione
arabic_normalization	Un 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
apostrophe	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 i caratteri Unicode alfabetici, numerici e simbolici che non si trovano nei primi 127 caratteri ASCII (il blocco Unicode "Latino di base") nei loro 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 bigrammi di 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 le varianti ASCII a larghezza intera 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
classic	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 bigrammi per i termini che ricorrono frequentemente durante l'indicizzazione. Anche i singoli termini sono ancora indicizzati, con i bigrammi 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
elision	Rimuove le elisioni. Ad esempio, "l'avion" (l'aereo) sarà convertito in "avion" (aereo). 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 variazioni 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	Emette ogni token in ingresso due volte, una volta come parola chiave e una volta come non parola chiave. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html
kstem	Un 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
length	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
limit	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
lowercase	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
nGram_v2	Genera n-grammi della dimensione o 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
phonetic	Crea token per le 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	Utilizza l'algoritmo di stemming Porter per trasformare il flusso di token. Fare riferimento a http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer
reverse	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	Piega i caratteri scandinavi åÅäæÄÆ-a> e öÖøØ-o>. Discrimina anche l'uso delle vocali doppie aa, ae, ao, oe e oo, lasciando solo la prima. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html
shingle	Crea combinazioni di token come un singolo token. Fare riferimento a http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html
snowball	Un filtro che suddivide le parole utilizzando 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 di derivazione specifico della lingua. Fare riferimento a https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
stopwords	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
trim	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
truncate	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
unique	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
uppercase	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
word_delimiter	Suddivide le parole in sottoparole ed esegue trasformazioni facoltative sui gruppi di sottoparole.

TruncateTokenFilter

Object

Tronca i termini a una lunghezza specifica. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.TruncateTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
length	integer (int32) maximum: 300	300	La lunghezza alla quale i termini verranno troncati. Il valore predefinito e massimo è 300.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

UaxUrlEmailTokenizer

Object

Tokenizza URL ed e-mail come un unico token. Questo tokenizzatore è implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UaxUrlEmailTokenizer		Frammento URI che specifica il tipo di tokenizer.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Lunghezza massima del token. Il valore predefinito è 255. I token più lunghi della lunghezza massima vengono divisi. La lunghezza massima del token che può essere utilizzata è di 300 caratteri.
name	string		Il nome del tokenizer. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.

UniqueTokenFilter

Object

Filtra i token con lo stesso testo del token precedente. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UniqueTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
onlyOnSamePosition	boolean	False	Un valore che indica se rimuovere i duplicati solo nella stessa posizione. Il valore predefinito è false.

VectorEncodingFormat

Enumerazione

Formato di codifica per l'interpretazione del contenuto del campo vettoriale.

Valore	Descrizione
packedBit	Formato di codifica che rappresenta i bit compressi in un tipo di dati più ampio.

VectorSearch

Object

Contiene opzioni di configurazione relative alla ricerca vettoriale.

Nome	Tipo	Descrizione
algorithms	VectorSearchAlgorithmConfiguration[]: ExhaustiveKnnVectorSearchAlgorithmConfiguration[] HnswVectorSearchAlgorithmConfiguration[]	Contiene opzioni di configurazione specifiche per l'algoritmo utilizzato durante l'indicizzazione o l'esecuzione di query.
compressions	VectorSearchCompressionConfiguration[]: BinaryQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration[] ScalarQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration[]	Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione utilizzato durante l'indicizzazione o l'esecuzione di query.
profiles	VectorSearchProfile[]	Definisce le combinazioni di configurazioni da utilizzare con la ricerca vettoriale.
vectorizers	VectorSearchVectorizer[]: AzureOpenAIVectorizer[] WebApiVectorizer[]	Contiene opzioni di configurazione su come vettorializzare le query vettoriali di testo.

VectorSearchAlgorithmKind

Enumerazione

Algoritmo utilizzato per l'indicizzazione e l'esecuzione di query.

Valore	Descrizione
hnsw	HNSW (Hierarchical Navigable Small World), un tipo di algoritmo approssimativo dei vicini più vicini.
exhaustiveKnn	Algoritmo KNN esaustivo che eseguirà la ricerca di forza bruta.

VectorSearchAlgorithmMetric

Enumerazione

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.

Valore	Descrizione
cosine	Misura l'angolo tra i vettori per quantificarne la somiglianza, ignorando la magnitudine. Più piccolo è l'angolo, più stretta è la somiglianza.
euclidean	Calcola la distanza in linea retta tra i vettori in uno spazio multidimensionale. Minore è la distanza, più stretta è la somiglianza.
dotProduct	Calcola la somma dei prodotti elementari per misurare l'allineamento e la somiglianza di grandezza. Più grande e più positivo, più stretta è la somiglianza.
hamming	Applicabile solo ai tipi di dati binari con compressione di bit. Determina la dissomiglianza contando le diverse posizioni nei vettori binari. Minori sono le differenze, più stretta è la somiglianza.

VectorSearchCompressionKind

Enumerazione

Metodo di compressione utilizzato per l'indicizzazione e l'esecuzione di query.

Valore	Descrizione
scalarQuantization	Quantizzazione scalare, un tipo di metodo di compressione. Nella quantizzazione scalare, i valori dei vettori originali vengono compressi in un tipo più ristretto discretizzando e rappresentando ogni componente di un vettore utilizzando un insieme ridotto di valori quantizzati, riducendo così la dimensione complessiva 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 stretto discretizzando e rappresentando ogni componente di un vettore utilizzando valori binari, riducendo così la dimensione complessiva dei dati.

VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod

Enumerazione

Metodo di archiviazione per i vettori originali a precisione completa utilizzati per il rescoring e le operazioni di indicizzazione interna.

Valore	Descrizione
preserveOriginals	Questa opzione mantiene i vettori originali a precisione completa. Scegli questa opzione per ottenere la massima flessibilità e la massima qualità dei risultati di ricerca compressi. In questo modo si utilizza più spazio di archiviazione, ma si consente il rescoring e l'oversampling.
discardOriginals	Questa opzione elimina i vettori originali a precisione completa. Scegliere questa opzione per ottenere il massimo risparmio di spazio di archiviazione. Poiché questa opzione non consente il rescoring e il sovracampionamento, spesso causa riduzioni di qualità da lievi a moderate.

VectorSearchCompressionTargetDataType

Enumerazione

Tipo di dati quantizzati dei valori vettoriali compressi.

Valore	Descrizione
int8

VectorSearchProfile

Object

Definisce una combinazione di configurazioni da utilizzare con la ricerca vettoriale.

Nome	Tipo	Descrizione
algorithm	string	Nome della configurazione dell'algoritmo di ricerca vettoriale che specifica l'algoritmo e i parametri facoltativi.
compression	string	Nome della configurazione del metodo di compressione che specifica il metodo di compressione e i parametri facoltativi.
name	string	Nome da associare a questo particolare profilo di ricerca vettoriale.
vectorizer	string	Il nome della vettorializzazione da configurare per l'uso con la ricerca vettoriale.

VectorSearchVectorizerKind

Enumerazione

Metodo di vettorizzazione da utilizzare durante la fase di query.

Valore	Descrizione
azureOpenAI	Generare incorporamenti usando una risorsa Azure OpenAI in fase di query.
customWebApi	Genera incorporamenti utilizzando un endpoint Web personalizzato in fase di query.

WebApiParameters

Object

Specifica le proprietà per la connessione a un vettorizzatore definito dall'utente.

Nome	Tipo	Descrizione
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Identità gestita assegnata dall'utente utilizzata per le connessioni in uscita. Se viene fornito un authResourceId che non viene specificato, viene usata l'identità gestita assegnata dal sistema. Quando si aggiorna l'indicizzatore, se l'identità non è specificata, il valore rimane invariato. Se impostato su "none", il valore di questa proprietà viene cancellato.
authResourceId	string	Si applica agli endpoint personalizzati che si connettono al codice esterno in una funzione di Azure o in un'altra applicazione che fornisce le trasformazioni. Questo valore deve essere l'ID applicazione creato per la funzione o l'app quando è stata registrata con Azure Active Directory. Se specificata, la vettorizzazione si connette alla funzione o all'app usando un ID gestito (assegnato dal sistema o dall'utente) del servizio di ricerca e il token di accesso della funzione o dell'app, usando questo valore come ID risorsa per la creazione dell'ambito del token di accesso.
httpHeaders	object	Le intestazioni necessarie per effettuare la richiesta HTTP.
httpMethod	string	Metodo per la richiesta HTTP.
timeout	string (duration)	Il timeout desiderato per la richiesta. Il valore predefinito è 30 secondi.
uri	string (uri)	URI dell'API Web che fornisce il vettorizzatore.

WebApiVectorizer

Object

Specifica un vettorizzatore definito dall'utente per la generazione dell'incorporamento vettoriale di una stringa di query. L'integrazione di un vettorizzatore esterno si ottiene utilizzando l'interfaccia API Web personalizzata di un set di competenze.

Nome	Tipo	Descrizione
customWebApiParameters	WebApiParameters	Specifica le proprietà del vettorizzatore definito dall'utente.
kind	string: customWebApi	Nome del tipo di metodo di vettorizzazione configurato per l'utilizzo con la ricerca vettoriale.
name	string	Nome da associare a questo particolare metodo di vettorializzazione.

WordDelimiterTokenFilter

Object

Suddivide le parole in sottoparole ed esegue trasformazioni facoltative sui gruppi di sottoparole. Questo filtro token viene implementato utilizzando Apache Lucene.

Nome	Tipo	Valore predefinito	Descrizione
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.WordDelimiterTokenFilter		Frammento URI che specifica il tipo di filtro token.
catenateAll	boolean	False	Valore che indica se tutte le parti della sottoparola verranno concatenate. Ad esempio, se è impostato su true, "Azure-Search-1" diventa "AzureSearch1". Il valore predefinito è false.
catenateNumbers	boolean	False	Valore che indica se verrà concatenato il numero massimo di parti numerose. Ad esempio, se è impostato su true, "1-2" diventa "12". Il valore predefinito è false.
catenateWords	boolean	False	Valore che indica se verrà concatenato il numero massimo di esecuzioni di parti word. Ad esempio, se è impostato su true, "Azure-Search" diventa "AzureSearch". Il valore predefinito è false.
generateNumberParts	boolean	True	Valore che indica se generare sottoparole numeriche. Il valore predefinito è vero.
generateWordParts	boolean	True	Valore che indica se generare parole parte. Se impostato, provoca la generazione di parti di parole; ad esempio, "AzureSearch" diventa "Azure", "Search". Il valore predefinito è vero.
name	string		Nome del filtro token. Deve contenere solo lettere, cifre, spazi, trattini o trattini bassi, può iniziare e terminare solo con caratteri alfanumerici ed è limitato a 128 caratteri.
preserveOriginal	boolean	False	Un valore che indica se le parole originali verranno conservate e aggiunte all'elenco di sottoparole. Il valore predefinito è false.
protectedWords	string[]		Un elenco di token da proteggere dall'essere delimitati.
splitOnCaseChange	boolean	True	Un valore che indica se dividere le parole in caseChange. Ad esempio, se è impostato su true, "AzureSearch" diventa "Azure" "Search". Il valore predefinito è vero.
splitOnNumerics	boolean	True	Un valore che indica se dividere in base ai numeri. Ad esempio, se è impostato su true, "Azure1Search" diventa "Azure" "1" "Search". Il valore predefinito è vero.
stemEnglishPossessive	boolean	True	Valore che indica se rimuovere le "s" finali per ogni sottoparola. Il valore predefinito è vero.