Azure AI Search ソリューションの機能とワークフローを示す C# コード サンプルについて説明します。 これらのサンプルでは、Azure SDK for .NET 用の AzureAI Search クライアント ライブラリを使用します。次のリンクを参照してください。
SDK のサンプル
Azure SDK 開発チームのコード サンプルは、API の使用方法を示しています。 これらのサンプルは 、GitHub の Azure/azure-sdk-for-net/blob/main/sdk/search/Azure.Search.Documents/samples にあります。
| Sample | Description |
|---|---|
| Hello world (同期) | 同期メソッドを使用して、クライアントを作成し、認証し、エラーを処理します。 |
| Hello world (非同期) | 非同期メソッドを使用して、クライアントを作成し、認証し、エラーを処理します。 |
| サービス レベルの操作 | サービス統計を取得し、インデックス、インデクサー、データ ソース、スキルセット、シノニム マップなど、複数の検索オブジェクトを作成します。 最後に、インデックスのクエリを実行します。 |
| インデックスの操作 | インデックスに格納されているドキュメントの数を取得します。 |
| FieldBuilderIgnore | 属性を使用して、サポートされていないデータ型を操作します。 |
| ドキュメントのインデックス作成 (プッシュ モデル) | JSON ペイロードをインデックスに送信してドキュメントのインデックスを作成するには、プッシュ モデルを使用します。 |
| 顧客が管理する暗号化キー | 機密性の高いコンテンツを保護するには、カスタマー マネージド暗号化キーを使用します。 |
| ベクトル検索 | ベクター フィールドにインデックスを付け、ベクター検索を実行します。 |
| セマンティック ランク付け | インデックスでセマンティック ランカーを構成し、セマンティック クエリを実行します。 |
ドキュメントのサンプル
Azure AI Search チームのコード サンプルは、機能とワークフローを示しています。 次のサンプルは、コードについて詳しく説明するチュートリアル、クイック スタート、ハウツー記事で参照されています。 これらのサンプルは 、GitHub の Azure-Samples/azure-search-dotnet-samples と Azure-Samples/search-dotnet-getting-started にあります。
| Sample | [アーティクル] | Description |
|---|---|---|
| quickstart | クイック スタート: フルテキスト検索 | サンプル データを使用してインデックスを作成、読み込み、クエリを実行します。 |
| quickstart-agentic-retrieval | クイック スタート: Agentic の取得 | セマンティック ランク付けを LLM を利用したクエリ計画と回答生成と統合します。 |
| quickstart-semantic-search | クイック スタート: セマンティック ランク付け | インデックス スキーマにセマンティック ランク付けを追加し、セマンティック クエリを実行します。 |
| quickstart-vector-search | クイック スタート: ベクトル検索 | インデックスとクエリ ベクターのコンテンツ。 |
| search-website | チュートリアル: Web アプリに検索を追加する | 一括アップロードにプッシュ API を使用するエンド ツー エンドの検索アプリと、アプリをホストして検索要求を処理するためのリッチ クライアントを構築します。 |
| tutorial-ai-enrichment | チュートリアル: Azure BLOB から AI で生成する検索可能なコンテンツ | Azure BLOB を反復処理して情報を抽出し、構造を推論するスキルセットを作成します。 |
| multiple-data-sources | チュートリアル: 複数のデータ ソースからのインデックス作成 | 2 つのデータ ソースのコンテンツを 1 つのインデックスにマージします。 |
| optimize-data-indexing | チュートリアル:プッシュ API を使用してインデックス作成を最適化する | 最適化手法を使用して、データをインデックスにプッシュします。 |
| DotNetHowTo | .NET クライアント ライブラリを使用する | API について学習しながら、複数の検索オブジェクトを作成および管理します。 |
| DotNetToIndexers | チュートリアル: Azure SQL データのインデックスを作成する | スケジュール、フィールド マッピング、パラメーターを使用して Azure SQL インデクサーを構成します。 |
| DotNetHowToEncryptionUsingCMK | データ暗号化用にカスタマー マネージド キーを構成する | カスタマー マネージド キーで暗号化されたオブジェクトを作成します。 |
Demos
デモ リポジトリには、デモに示されている例やシナリオの概念実証ソース コードが用意されています。 アクセラレータとは異なり、デモ ソリューションは適応用に設計されていません。
| Sample | Description |
|---|---|
| covid19search | Azure AI Search ベースの Covid-19 検索アプリのソース コード リポジトリ。 |
| AzureSearch_JFK_Files | Azure AI Search ベースの JFK ファイル ソリューションのソース コード リポジトリ。 |
その他のサンプル
次のサンプルも Azure AI Search チームによって公開されていますが、ドキュメントでは参照されていません。 関連する README ファイルは、使用手順を提供します。
| Sample | Description |
|---|---|
| azure-search-classic-rag | クラシック検索エンジンを Azure AI Search の接地データとして使用し、Azure OpenAI のチャット完了モデルを使用したシングルショット RAG。 |
| ストレージ使用状況の確認 | Azure 関数を使用して、スケジュールに従って Search Service ストレージを確認します。 |
| export-data | C# コンソール アプリを使用して、大きなインデックスをパーティション分割してエクスポートします。 |
| インデックス バックアップおよび復元 | あるサービスから別のサービスにインデックスをコピーし、インデックス スキーマとドキュメントを含む JSON ファイルを作成します。 |
| data-lake-gen2-acl-indexing | Microsoft Entra ID とロールベースのアクセス制御で保護された Azure Data Lake Gen2 のファイルとフォルダーのインデックスを作成します。 |
| multiple-search-services | 複数の検索サービスにクエリを実行し、結果を 1 つのページに結合します。 |
| 検索アグリゲーション | インデックスから集計を取得してフィルター処理します。 |
| azure-search-power-skills | 消耗品のカスタム スキルを独自のソリューションに組み込みます。 |
| DotNetVectorDemo | ベクトル インデックスを作成、読み込み、クエリ実行します。 |
| DotNetIntegratedVectorizationDemo | ベクター ワークフローを拡張して、データチャンクと埋め込みのスキルベースの自動化を含めます。 |
Tip
サンプル ブラウザーを使用して、GitHub で Microsoft コード サンプルを検索します。 製品、サービス、言語で検索をフィルター処理できます。