Azure AI Search ツールで既存の AI Search インデックスを使用する

2025-06-30

エージェントの Azure AI Search ツールで既存の Azure AI Search インデックスを使用します。

注

Azure AI Search インデックスは、次の要件を満たしている必要があります。

インデックスには、検索可能で取得可能なテキストフィールド (Edm.String 型) が少なくとも 1 つ含まれている必要があります
インデックスには、検索可能なベクトルフィールド (Collection(Edm.Single) 型) が少なくとも 1 つ含まれている必要があります
インデックスは正しく構成されていると見なされます

検索の種類

次のいずれかを選択して、インデックスの検索の種類を指定できます。

簡単
セマンティック
ベクトル
ハイブリッド (Vector + Keyword)
ハイブリッド (ベクター + キーワード + セマンティック)

検索の種類が指定されていないインデックス

既定では、Azure AI Search ツールは、すべてのテキストフィールドに対してハイブリッド検索 (キーワード + ベクター) を実行します

利用サポート

Azure AI Foundry のサポート	Python SDK	C# SDK	JavaScript SDK	REST API	基本エージェントのセットアップ	標準エージェントのセットアップ
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設定

前提条件: 既存の Azure AI Search インデックスがある

Azure AI Search ツールを使用する前提条件は、既存の Azure AI Search インデックスがあることです。既存のインデックスがない場合は、データのインポートとベクトル化ウィザードを使用して、Azure portal でインデックスを作成できます。

クイックスタート: Azure portal でデータのインポートとベクター化ウィザードを使用してベクターインデックスを作成する

使用したいインデックスを使用して Azure AI Search リソースへのプロジェクト接続を作成する

エージェントのセットアップが完了したら、使用したいインデックスを含む Azure AI Search リソースへのプロジェクト接続を作成する必要があります。

使用したいインデックスを含む AI Search リソースを既にプロジェクトに接続している場合は、この手順をスキップしてください。

Azure AI Search リソースの接続キーとエンドポイントを取得する

Azure AI Search リソースにアクセスします。
- Azure portal で、使用したいインデックスが含まれている AI Search リソースに移動します。
接続エンドポイントをコピーします。
- [概要] タブで、リソースの URL をコピーします。 URL は、https://<your-resource-name>.search.windows.net/ の形式にする必要があります。
API アクセス制御が [両方 ] に設定されていることを確認し、[管理者キーの管理] でいずれかのキーをコピーします。
- 左側のナビゲーションバーから、[設定] セクションまで下にスクロールし、[キー] を選択 します。
- [ API アクセス制御 ] セクションで、[API キーとロールベースのアクセス制御の両方 ] オプションが選択されていることを確認します。
- 接続で認証に API キーを使用する場合は、[管理キー] の下にあるいずれかのキーをコピーします。

Azure AI Search のプロジェクト接続を作成する

接続認証の種類に Microsoft Entra ID を使用する場合は、プロジェクトのマネージド ID に、 Azure AI Search リソースの検索インデックスデータ共同作成者と Search Service 共同作成者のロールを手動で割り当てる必要があります。接続名は AI Search インデックス 名である必要があります。

次のconnections.yml ファイルを作成する

API キーまたは資格情報のない YAML 構成ファイルを使用できます。 name、endpoint、api_key のプレースホルダーを Azure AI Search リソースの値に置き換えます。 YAML 構成ファイルの詳細については、 Azure AI Search 接続 YAML スキーマを参照してください。

API キーの例:

name: my_project_acs_connection_keys
type: azure_ai_search
endpoint: https://contoso.search.windows.net/
api_key: XXXXXXXXXXXXXXX

資格情報なし

name: my_project_acs_connection_credentialless
type: azure_ai_search
endpoint: https://contoso.search.windows.net/

次に、次のコマンドを実行します。

my_resource と my_project_name を、エージェントのセットアップで作成されたリソースグループとプロジェクト名に置き換えます。

az ml connection create --file {connection.yml} --resource-group {my_resource_group} --workspace-name {my_project_name}

プレースホルダー my_connection_name、my_endpoint、my_key (省略可能) を Azure AI Search 接続の詳細情報に置き換え、次のコードを実行して、Azure AI Search リソースへのプロジェクト接続を作成します。

from azure.ai.ml.entities import AzureAISearchConnection

# create an Azure AI Search project connection
my_connection_name = "my-connection-name"
my_endpoint = "my-endpoint" # this could also be called target
my_api_keys = None # leave blank for Authentication type = AAD

my_connection = AzureAISearchConnection(name=my_connection_name,
                                    endpoint=my_endpoint, 
                                    api_key= my_api_keys)

# Create the connection
ml_client.connections.create_or_update(my_connection)