この記事では、パブリック プレビューでのデータ プレーンとコントロール プレーンのすべての機能について説明します。 この一覧は、機能の状態を確認する際に役立ちます。 また、プレビュー REST API を呼び出す方法についても説明します。
プレビュー API バージョンは累積的であり、次のプレビューにロール アップされます。 すべてのプレビュー機能に完全にアクセスするには、常に最新のプレビュー API を使うことをお勧めします。
プレビュー機能は、廃止されたり、一般提供に移行されたりすると、この一覧から削除されます。 一般公開については、サービスの更新情報または新機能に関する記事で確認できます。
データ プレーンのプレビュー機能
| 特徴量 | カテゴリ | 説明 | 可用性 |
|---|---|---|---|
| エージェント検索 | クエリ | 大規模な言語モデル (LLM) と独自のデータを利用した会話型検索エクスペリエンスを作成します。 エージェント検索では、複雑なユーザー クエリがサブクエリに分割され、サブクエリが並列で実行され、Azure AI Search でインデックスが作成されたドキュメントからグラウンド データが抽出されます。 出力は、エージェントとカスタム チャット ソリューションを対象としています。 このプレビューでは、新しい ナレッジ エージェント オブジェクトが導入されています。 応答ペイロードは、クエリ プランと参照データの完全な透明性を備えたダウンストリーム エージェントとチャット モデルの使用向けに設計されています。 開始するには、「 クイック スタート: Agentic の取得」を参照してください。 | ナレッジ エージェント (プレビュー) と ナレッジ取得 (プレビュー) |
| Multivector のサポート | インデックス作成 | 1 つのドキュメント フィールド内の複数の子ベクトルのインデックスを作成します。 複雑なコレクションの入れ子になったフィールドでベクター型を使用できるようになりました。これにより、複数のベクターを 1 つのドキュメントに効果的に関連付けることができます。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
| セマンティック ランク付けによるスコアリング プロファイル | 関連性 | セマンティック ランカーは、一貫した関連性を維持し、検索パイプラインの最終的なランク付け結果をより詳細に制御できるように、新しいフィールド @search.rerankerBoostedScoreを追加します。 |
インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
| ポータル ウィザードでの Logic Apps の統合 | インデックス作成 | ロジック アプリ ワークフローを使用してコンテンツを取得する自動インデックス作成パイプラインを作成します。 Azure portal の 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、Logic Apps に基づいてインデックス作成パイプラインを構築します。 | Azure portal でのデータのイメージ化とベクター化ウィザード。 |
| ドキュメント レベルのアクセス制御 | セキュリティ | Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 の BLOB からインデックス内の検索可能なドキュメントにドキュメント レベルのアクセス許可をフローします。 クエリでは、選択したデータ ソースのユーザー ID に基づいて結果をフィルター処理できるようになりました。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
| GenAI プロンプト スキル | スキル | 入力したプロンプトを使用して、情報を得るために大規模言語モデル (LLM) に接続する新しいスキル。 このスキルを使用すると、LLM のコンテンツを使用して検索可能なフィールドを設定できます。 このスキルの主なユース ケースは 、画像の言語化です。LLM を使用して画像を記述し、説明をインデックス内の検索可能なフィールドに送信します。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
| ドキュメント レイアウト スキル | スキル | 2025-05-01-preview API バージョン以降を使用する場合は、このスキルで新しいパラメーターを使用できます。 新しいパラメーターは、画像検索エクスペリエンスを向上させる画像オフセット メタデータをサポートします。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
| インデックスの "説明" のサポート | REST | 2025-05-01-preview API バージョンでは、インデックスに説明が追加されます。 説明は、エージェントが説明を読み取って、クエリを実行するか別のインデックスに進むかを決定するエージェント ソリューションで役立ちます。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
| セマンティック構成での flightingOptIn パラメーターの | クエリ | 検索サービス リージョンで使用可能な場合は、プレリリース セマンティック ランク付けモデルの使用をオプトインできます。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
| 完全精度ベクトルを使用したバイナリ埋め込みに対する Rescore ベクター クエリ | 関連性 (スコアリング) | 量子化されたバイナリ埋め込みを含むベクター インデックスの場合、完全な精度のクエリ ベクターを使用してクエリ結果を再スコア付けできます。 クエリ エンジンでは、修正にドット積が使用されるため、検索結果の品質が向上します。 この機能を使用するには、enableRescoring と discardOriginals を設定します。 |
インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
| ファセット階層、集計、ファセット フィルター | クエリ | 新しいファセット クエリ パラメーターでは、入れ子になったファセットがサポートされます。 数値ファセット可能フィールドの場合は、各フィールドの値を合計できます。 ファセットにフィルターを指定して、包含条件または除外条件を追加することもできます。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| セマンティック再ランカーでのクエリの再生成 | 関連性 (スコアリング) | セマンティック クエリには、L2 ランカーからよりも関連性の高い結果を生成する変更済みまたは展開済みのクエリにクエリ入力を再書き込みするオプションを設定できます。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| ドキュメント レイアウト スキル | 応用 AI (スキル) | 構造や構造対応のチャンクのドキュメントの分析に使用する新しいスキル。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
| Azure AI スキル処理のキーレス課金 | 応用 AI (スキル) | 組み込みのスキル処理を目的とした Azure AI サービスへのキーレス接続にマネージド ID とロールを使用できるようになりました。 この機能を使用すると、同じリージョン内での検索サービスと AI サービスの両方の利用に対する制限がなくなります。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
| Markdown 解析モード | インデクサー データ ソース | この解析モードでは、インデクサーを使用して、一対一または一対多の検索ドキュメントを Azure Storage 内の Markdown ファイルから生成できます。 | インデクサーの作成または更新 (プレビュー)。 |
| 圧縮ベクトルの再スコアリング オプション | 関連性 (スコアリング) | 圧縮ベクトルではなく元のベクトルを使用して再スコアリングするオプションを設定できます。 バイナリとスカラー圧縮を使って、HNSW と網羅的 KNN ベクトル アルゴリズムに適用します。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
| Azure OpenAI の MRL トレーニング済みテキスト埋め込みモデルの次元要件を下げる | インデックス | Text-embedding-3-small と Text-embedding-3-large は、Matryoshka Representation Learning (MRL) を使用してトレーニングされます。 これにより、埋め込みベクトルをより少ない次元に切り詰めて、ベクトル インデックス サイズの使用量と取得品質のバランスを調整できます。 新しい truncationDimension には、ベクトル圧縮構成の追加パラメーターとして MRL 動作が用意されています。 これは、新しいベクトル フィールドに対してのみ構成できます。 |
インデックスの作成または更新 (プレビュー)。 |
@search.score をアンパックしてハイブリッド検索結果のサブスコアを表示する |
関連性 (スコアリング) | Reciprocal Rank Fusion (RRF) でランク付けされた結果を、マージされスコア付けされた最終的な結果の個々のクエリ サブスコアを表示することで調査できます。 新しい debug プロパティによって、検索スコアがアンパックされます。 QueryResultDocumentSubscores、QueryResultDocumentRerankerInput、QueryResultDocumentSemanticField によって、追加の詳細が提供されます。 |
ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| ハイブリッド検索のフィルターをベクトル クエリのみを対象とするように設定する | クエリ | ハイブリッド クエリのフィルターには、種類に関係なく、要求のすべてのサブクエリが含まれます。 グローバル フィルターをオーバーライドして、フィルターのスコープを特定のサブクエリに設定できます。 新しい filterOverride パラメーターによってその動作が提供されます。 |
ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| テキスト分割スキル (トークンのチャンキング) | 応用 AI (スキル) | このスキルには、埋め込みモデルのデータのチャンキングを改善する新しいパラメーターがあります。 新しい unit パラメーターを使用することにより、トークンのチャンキングを指定できます。 トークンの長さを埋め込みモデルに適した値に設定することで、トークン長でチャンクを作成できるようになりました。 また、トークナイザーと、データのチャンキング中に分割すべきではないトークンを指定することもできます。 |
スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
| Azure AI Vision マルチモーダル埋め込みスキル | 応用 AI (スキル) | Azure AI Vision マルチモーダル API を呼び出して、インデックス作成中にテキストまたは画像の埋め込みを生成する新しいスキルの種類。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
| Azure Machine Learning (AML) スキル | 応用 AI (スキル) | AML スキルは、Azure Machine Learning からの推論エンドポイントを統合します。 以前のプレビュー API では、AML ワークスペースにデプロイされたカスタム モデルへの接続がサポートされています。 2024-05-01-preview 以降では、Azure AI Foundry モデル カタログ内の埋め込みモデルに接続するワークフローでこのスキルを使用できます。 Azure AI 検索と Azure Machine Learning サービスが同じサブスクリプションにデプロイされている場合、これは Azure portal、スキルセット設計でも利用可能です。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
| 増分エンリッチメント キャッシュ | 応用 AI (スキル) | エンリッチメント パイプラインにキャッシュが追加され、スキルセットや別のオブジェクトに対する更新など、目的の変更によってコンテンツが変更されない場合に既存の出力を再利用できます。 キャッシュは、スキルセットによって生成されるエンリッチされたドキュメントにのみ適用されます。 | インデクサーの作成または更新 (プレビュー)。 |
| OneLake ファイル インデクサー | インデクサー データ ソース | OneLake 上の lakehouse から検索可能なデータとメタデータ データを抽出するための新しいデータ ソース | データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
| Azure Files インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure Files からのインデクサー ベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース | データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
| SharePoint Online インデクサー | インデクサー データ ソース | SharePoint コンテンツのインデクサーベースのインデックス作成用の新しいデータソースです。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー) または Azure portal。 |
| MySQL インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure MySQL データ ソースのインデクサー ベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー)、.NET SDK 11.2.1、Azure portal。 |
| Azure Cosmos DB for MongoDB インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure Cosmos DB の MongoDB API を使用したインデクサー ベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー) または Azure portal。 |
| Azure Cosmos DB for Apache Gremlin インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure Cosmos DB の Apache Gremlin API を使用したインデクサーベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
| ネイティブ BLOB の論理的な削除 | インデクサー データ ソース | Azure Blob Storage インデクサーに適用します。 論理的に削除された状態の BLOB を認識し、インデックス付け中に対応する検索ドキュメントを削除します。 | データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
| ドキュメントのリセット | インデクサー | インデクサー ワークロードで個別に選択された検索ドキュメントを再処理します。 | ドキュメントのリセット (プレビュー)。 |
| スペル チェック | クエリ | 単純、完全、およびセマンティック クエリのクエリ用語入力に対するスペル修正 (オプション)。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| ノーマライザー | クエリ | ノーマライザーでは、完全なテキスト分析チェーンを呼び出さずに、一貫した大文字と小文字の区別、アクセントの削除、ASCII フォールディングなど、単純なテキストの事前処理が提供されます。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| featuresMode パラメーター | 関連性 (スコアリング) | フィールドごとの類似性スコア、フィールドごとの用語の頻度、およびフィールドごとの一致した一意のトークン数の詳細を含む BM25 関連性スコアの拡張。 これらのデータ ポイントは、カスタム スコアリング ソリューションで使用できます。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| vectorQueries.threshold のパラメーター | 関連性 (スコアリング) | 最小スコアに基づいて、スコアの低い検索結果を除外します。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| hybridSearch.maxTextRecallSize および countAndFacetMode のパラメーター | 関連性 (スコアリング) | ハイブリッド ランク付けモデルに送られる BM25 ランク付け結果の量を制御して、ハイブリッド クエリへの入力を調整します。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
| moreLikeThis | クエリ | 特定のドキュメントに関連する別のドキュメントを検索します。 この機能は、以前のプレビューからありました。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
コントロール プレーンのプレビュー機能
| 特徴量 | カテゴリ | 説明 | 可用性 |
|---|---|---|---|
| サービス アップグレード | 特徴 | 検索サービスを、リージョン内のストレージの上限を超える値にアップグレードします。 1 回限りアップグレードすると、サービスを再作成する必要がなくなります。 | Azure portal と アップグレード サービス (2025-02-01-preview)。 |
| 価格レベルの変更 | 特徴 | 検索サービスの 価格レベル を変更します。 これにより、ストレージのスケーリング、要求スループットの向上、ニーズに基づく待機時間の短縮を柔軟に行うことができます。 このプレビューでは、Basic レベルと Standard (S1、S2、S3) レベルの間でのみ変更できます。 | Azure portal と アップグレード サービス (2025-02-01-preview)。 |
| ネットワーク セキュリティ境界 | サービス | 検索サービスをネットワーク セキュリティ境界に参加させて、利用中の検索サービスへのネットワーク アクセスを制御します。 | Azure portal と ネットワーク セキュリティ境界 API 2024-06-01-preview または最新のプレビュー バージョン。 |
| ユーザー割り当てマネージド ID での検索サービス | サービス | 以前に作成したユーザー割り当てマネージド ID を使用するように検索サービスを構成します。 | サービス - 更新、2021-04-01-preview、または最新のプレビュー バージョン。 最新のプレビュー バージョンの使用をお勧めします。 |
Azure SDK のプレビュー機能
各 Azure SDK チームは、独自のタイムラインでベータ版パッケージをリリースします。 ベータ版パッケージの新機能に関する情報については、次の変更ログを確認してください。
- Azure SDK for .NET の変更ログ
- Azure SDK for Java の変更ログ
- Azure SDK for JavaScript の変更ログ
- Azure SDK for Python の変更ログ
プレビュー機能の使用
実験的な機能は、最初にプレビュー REST API、Azure portal、Azure SDK を通じて利用できます。
プレビュー機能には、次のステートメントが適用されます。
- プレビュー機能は、サービス レベル アグリーメントなしで、追加使用条件に基づいて利用できます。
- 再設計が必要な場合、プレビュー機能は破壊的変更が行われる可能性があります。
- プレビュー機能では、GA リリースにできない場合があります。
プレビュー API を使ってコードを記述する場合は、新しい API バージョンがロールアウトされたらそのコードをアップグレードできるようにしておく必要があります。Upgrade REST API のドキュメントは、そのステップを簡単に実行できるように保守されています。
プレビューの REST API を呼び出す方法
プレビュー REST API は、URI の api-version パラメータを使用してアクセスします。 以前のプレビューは引き続き動作しますが、時間の経過と共に時代遅れになり、新機能やバグ修正の更新が行われません。
コンテンツのデータ プレーン操作の場合、2024-05-01-preview は最新のプレビュー バージョンです。 次に示す例は、インデックス GET (プレビュー) の構文です。
GET {endpoint}/indexes('{indexName}')?api-version=2024-05-01-Preview
検索サービスの管理操作の場合、2025-05-01-preview は最新のプレビュー バージョンです。 次に示す例は、サービスの更新 2025-05-01-preview バージョンの構文です。
PATCH https://management.azure.com/subscriptions/subid/resourceGroups/rg1/providers/Microsoft.Search/searchServices/mysearchservice?api-version=2025-05-01-preview
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"tags": {
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