@azure/search-documents package
클래스
| AzureKeyCredential |
기본 키 값 업데이트를 지원하는 정적 키 기반 자격 증명입니다. |
| GeographyPoint |
전역 좌표의 지리적 점을 나타냅니다. |
| IndexDocumentsBatch |
인덱스에 대한 여러 문서를 사용하여 일괄 처리 작업을 수행하는 데 사용되는 클래스입니다. |
| KnowledgeRetrievalClient |
클래스는 지식 기반에 대한 연산을 수행했습니다. |
| SearchClient |
인덱스의 문서 쿼리 및 추가, 업데이트 및 제거를 포함하여 검색 인덱스에 대한 작업을 수행하는 데 사용되는 클래스입니다. |
| SearchIndexClient |
인덱스 및 동의어맵을 관리(생성, 업데이트, 나열/삭제)하는 작업을 수행하는 클래스입니다. |
| SearchIndexerClient |
인덱서, 데이터 원본 및 기술 세트를 관리(만들기, 업데이트, 나열/삭제)하는 작업을 수행하는 클래스입니다. |
| SearchIndexingBufferedSender |
추가, 업데이트 및 제거를 포함하여 검색 인덱스에 대해 버퍼링된 작업을 수행하는 데 사용되는 클래스입니다. |
인터페이스
| AIServices |
Azure Blob Storage 기술 자료에 대한 매개 변수입니다. |
| AIServicesAccountIdentity |
기술 세트에 연결된 Azure AI 서비스 리소스의 다중 지역 계정입니다. |
| AIServicesAccountKey |
리소스의 하위 도메인과 함께 사용할 기술 세트에 연결된 Azure AI 서비스 리소스의 계정 키입니다. |
| AIServicesVisionParameters |
쿼리 이미지 또는 텍스트를 벡터화하기 위한 AI Services Vision 매개 변수를 지정합니다. |
| AIServicesVisionVectorizer |
쿼리 이미지 또는 텍스트를 벡터화하기 위한 AI Services Vision 매개 변수를 지정합니다. |
| AnalyzeRequest |
해당 텍스트를 토큰으로 분리하는 데 사용되는 일부 텍스트 및 분석 구성 요소를 지정합니다. |
| AnalyzeResult |
텍스트에서 분석기를 테스트한 결과입니다. |
| AnalyzedTokenInfo |
분석기에서 반환된 토큰에 대한 정보입니다. |
| AsciiFoldingTokenFilter |
처음 127개의 ASCII 문자("기본 라틴어" 유니코드 블록)에 없는 알파벳, 숫자 및 기호 유니코드 문자를 해당하는 ASCII 등가물로 변환합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| AutocompleteItem |
자동 완성 요청의 결과입니다. |
| AutocompleteRequest |
유사 항목 일치 및 기타 자동 완성 쿼리 동작에 대한 매개 변수입니다. |
| AutocompleteResult |
자동 완성 쿼리의 결과입니다. |
| AzureActiveDirectoryApplicationCredentials |
Azure Key Vault에 저장된 암호화 키에 대한 인증된 액세스에 사용되는 검색 서비스에 대해 생성된 등록된 애플리케이션의 자격 증명입니다. |
| AzureBlobKnowledgeSource |
Azure Blob Storage 지식 원본에 대한 구성입니다. |
| AzureBlobKnowledgeSourceParameters |
Azure Blob Storage 기술 자료에 대한 매개 변수입니다. |
| AzureBlobKnowledgeSourceParams |
Azure Blob 지식 원본에 대한 런타임 매개 변수를 지정합니다. |
| AzureMachineLearningSkill |
AML 기술을 사용하면 사용자 지정 AML(Azure Machine Learning) 모델을 사용하여 AI 보강을 확장할 수 있습니다. AML 모델을 학습하고 배포하면 AML 기술이 이를 AI 보강에 통합합니다. |
| AzureMachineLearningVectorizer |
쿼리 문자열의 벡터 포함을 생성하기 위해 Azure AI Foundry 모델 카탈로그를 통해 배포된 Azure Machine Learning 엔드포인트를 지정합니다. |
| AzureOpenAIEmbeddingSkill |
Azure OpenAI 리소스를 사용하여 지정된 텍스트 입력에 대한 벡터 포함을 생성할 수 있습니다. |
| AzureOpenAIParameters |
Azure OpenAI 리소스에 연결하기 위한 매개 변수를 지정합니다. |
| AzureOpenAITokenizerParameters | |
| AzureOpenAIVectorizer |
쿼리 시 벡터화를 위해 Azure Open AI 서비스를 사용하는 데 관련된 매개 변수를 포함합니다. |
| BM25Similarity |
Okapi BM25 유사성 알고리즘을 기반으로 하는 순위 함수입니다. BM25는 길이 정규화('b' 매개 변수에 의해 제어됨)와 용어 빈도 포화('k1' 매개 변수로 제어됨)를 포함하는 TF-IDF와 유사한 알고리즘입니다. |
| BaseAzureMachineLearningVectorizerParameters |
모든 AML 벡터라이저 인증 형식 간에 공통적인 속성을 지정합니다. |
| BaseCharFilter |
문자 필터의 기본 형식입니다. |
| BaseCognitiveServicesAccount |
기술 세트에 연결된 Azure AI 서비스 리소스를 설명하기 위한 기본 형식입니다. |
| BaseDataChangeDetectionPolicy |
데이터 변경 검색 정책의 기본 형식입니다. |
| BaseDataDeletionDetectionPolicy |
데이터 삭제 검색 정책의 기본 형식입니다. |
| BaseKnowledgeBaseActivityRecord |
활동 레코드의 기본 유형입니다. |
| BaseKnowledgeBaseMessageContent |
메시지 콘텐츠의 유형을 지정합니다. |
| BaseKnowledgeBaseModel |
쿼리 계획에 사용할 모델의 연결 매개 변수를 지정합니다. |
| BaseKnowledgeBaseReference |
참조에 대한 기본 유형입니다. |
| BaseKnowledgeBaseRetrievalActivityRecord |
검색 활동 레코드를 나타냅니다. |
| BaseKnowledgeRetrievalReasoningEffort | |
| BaseKnowledgeSource |
지식 소스 정의를 나타냅니다. |
| BaseKnowledgeSourceParams | |
| BaseKnowledgeSourceVectorizer |
지식 소스 임베딩 모델에 사용할 벡터화 방법을 지정하며, 선택적 이름도 포함합니다. |
| BaseLexicalAnalyzer |
분석기의 기본 형식입니다. |
| BaseLexicalNormalizer |
normalizer의 기본 형식입니다. |
| BaseLexicalTokenizer |
tokenizer의 기본 형식입니다. |
| BaseScoringFunction |
순위 지정 중에 문서 점수를 수정할 수 있는 함수의 기본 형식입니다. |
| BaseSearchIndexerDataIdentity |
데이터 ID에 대한 추상 기본 형식입니다. |
| BaseSearchIndexerSkill |
기술에 대한 기본 형식입니다. |
| BaseSearchRequestOptions |
필터링, 정렬, 패싯, 페이징 및 기타 검색 쿼리 동작에 대한 매개 변수입니다. |
| BaseTokenFilter |
토큰 필터의 기본 형식입니다. |
| BaseVectorQuery |
벡터 및 하이브리드 검색 쿼리에 대한 쿼리 매개 변수입니다. |
| BaseVectorSearchAlgorithmConfiguration |
인덱싱 및/또는 쿼리하는 동안 사용되는 알고리즘과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| BaseVectorSearchCompression |
인덱싱 또는 쿼리 중에 사용되는 압축 방법과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| BaseVectorSearchVectorizer |
쿼리 시간 동안 사용할 벡터화 메서드에 대한 특정 세부 정보를 포함합니다. |
| BaseVectorThreshold |
벡터 쿼리에 사용되는 임계값입니다. |
| BinaryQuantizationCompression |
인덱싱 및 쿼리 중에 사용되는 이진 양자화 압축 방법과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| ChatCompletionResponseFormat |
언어 모델의 응답을 직렬화하는 방법을 결정합니다. 기본값은 'text'입니다. |
| ChatCompletionResponseFormatJsonSchemaProperties |
확장 속성에 대한 개방형 사전입니다. 'type'== 'json_schema'인 경우 필수 |
| ChatCompletionSchema |
모델이 출력을 구조화하는 데 사용할 사용자 지정 스키마를 정의하는 개체입니다. |
| ChatCompletionSkill |
Azure AI Foundry의 채팅 완료 엔드포인트를 통해 언어 모델을 호출하는 기술입니다. |
| CjkBigramTokenFilter |
표준 토케나이저에서 생성된 CJK 용어의 bigrams를 형성합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| ClassicSimilarity |
TF-IDF의 Lucene TFIDFSimilarity 구현을 사용하는 레거시 유사성 알고리즘입니다. 이 TF-IDF 변형은 정적 문서 길이 정규화와 검색된 쿼리와 부분적으로만 일치하는 문서에 불이익을 주는 조정 요소를 도입합니다. |
| ClassicTokenizer |
대부분의 유럽 언어 문서를 처리하는 데 적합한 문법 기반 토큰 변환기입니다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| CognitiveServicesAccountKey |
기술 세트에 연결된 Azure AI 서비스 리소스의 다중 지역 계정 키입니다. |
| CommonGramTokenFilter |
인덱싱하는 동안 자주 발생하는 용어에 대한 bigram을 생성합니다. 단일 용어도 여전히 인덱싱되며 bigrams가 오버레이됩니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| CommonModelParameters |
채팅 완료에 대한 공통 언어 모델 매개 변수입니다. 생략하면 기본값이 사용됩니다. |
| CompletedSynchronizationState |
마지막 동기화의 완료된 상태를 나타냅니다. |
| ComplexField |
필드의 이름, 데이터 형식 및 검색 동작을 설명하는 인덱스 정의의 필드를 나타냅니다. |
| ConditionalSkill |
부울 작업이 필요한 시나리오에서 출력에 할당할 데이터를 결정할 수 있도록 하는 기술입니다. |
| ContentUnderstandingSkill |
Azure AI Content Understanding을 활용하여 문서에서 구조화된 인사이트를 처리하고 추출하여 향상된 문서 인덱싱 및 검색을 위해 보강되고 검색 가능한 콘텐츠를 가능하게 하는 기술입니다 |
| ContentUnderstandingSkillChunkingProperties |
콘텐츠를 청크하기 위한 카디널리티를 제어합니다. |
| CorsOptions |
인덱스에 대한 CORS(원본 간 리소스 공유)를 제어하는 옵션을 정의합니다. |
| CreateKnowledgeBaseOptions | |
| CreateKnowledgeSourceOptions | |
| CreateOrUpdateAliasOptions |
별칭 작업을 만들거나 업데이트하기 위한 옵션입니다. |
| CreateOrUpdateIndexOptions |
인덱스 만들기/업데이트 작업에 대한 옵션입니다. |
| CreateOrUpdateKnowledgeBaseOptions | |
| CreateOrUpdateKnowledgeSourceOptions | |
| CreateOrUpdateSkillsetOptions |
기술 세트 작업 만들기/업데이트 옵션입니다. |
| CreateOrUpdateSynonymMapOptions |
동의어 맵 만들기/업데이트 작업에 대한 옵션입니다. |
| CreateorUpdateDataSourceConnectionOptions |
데이터 원본 만들기/업데이트 작업에 대한 옵션입니다. |
| CreateorUpdateIndexerOptions |
인덱서 만들기/업데이트 작업에 대한 옵션입니다. |
| CustomAnalyzer |
텍스트를 인덱싱 가능/검색 가능한 토큰으로 변환하는 프로세스를 제어할 수 있습니다. 미리 정의된 단일 토케나이저와 하나 이상의 필터로 구성된 사용자 정의 구성입니다. tokenizer는 텍스트를 토큰으로 분리하고 토큰 변환기에서 내보낸 토큰을 수정하기 위한 필터를 담당합니다. |
| CustomEntity |
찾은 일치 항목 및 관련 메타데이터에 대한 정보가 들어 있는 개체입니다. |
| CustomEntityAlias |
루트 엔터티 이름에 대한 대체 맞춤법 또는 동의어를 지정하는 데 사용할 수 있는 복합 개체입니다. |
| CustomEntityLookupSkill |
기술은 사용자 정의 단어 및 구의 사용자 정의 목록에서 텍스트를 찾습니다. |
| CustomNormalizer |
기본적으로 엄격한 일치로 작동하는 필터링 가능, 정렬 가능 및 패싯 가능 필드에 대한 정규화를 구성할 수 있습니다. 저장된 토큰을 수정하는 하나 이상의 필터로 구성된 사용자 정의 구성입니다. |
| DebugInfo |
검색 결과를 추가로 탐색하는 데 사용할 수 있는 디버깅 정보를 포함합니다. |
| DefaultCognitiveServicesAccount |
기술 세트의 기본 Azure AI 서비스 리소스를 나타내는 빈 개체입니다. |
| DeleteAliasOptions |
별칭 삭제 작업에 대한 옵션입니다. |
| DeleteDataSourceConnectionOptions |
데이터 원본 삭제 작업에 대한 옵션입니다. |
| DeleteIndexOptions |
인덱스 삭제 작업에 대한 옵션입니다. |
| DeleteIndexerOptions |
인덱서 삭제 작업에 대한 옵션입니다. |
| DeleteKnowledgeBaseOptions | |
| DeleteKnowledgeSourceOptions | |
| DeleteSkillsetOptions |
기술 세트 조작을 삭제하기 위한 옵션입니다. |
| DeleteSynonymMapOptions |
동의어 삭제 작업에 대한 옵션입니다. |
| DictionaryDecompounderTokenFilter |
여러 독일어 언어로 찾은 복합 단어를 분해합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| DistanceScoringFunction |
지리적 위치에서의 거리에 따라 점수를 높이는 함수를 정의합니다. |
| DistanceScoringParameters |
거리 점수 매기기 함수에 매개 변수 값을 제공합니다. |
| DocumentDebugInfo |
검색 결과를 추가로 탐색하는 데 사용할 수 있는 디버깅 정보를 포함합니다. |
| DocumentExtractionSkill |
보강 파이프라인 내의 파일에서 콘텐츠를 추출하는 기술입니다. |
| DocumentIntelligenceLayoutSkill |
보강 파이프라인 내의 파일에서 Azure AI Services를 통해 콘텐츠 및 레이아웃 정보(마크다운)를 추출하는 기술입니다. |
| DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingProperties |
콘텐츠를 청크하기 위한 카디널리티를 제어합니다. |
| EdgeNGramTokenFilter |
입력 토큰의 앞이나 뒷면에서 시작하여 지정된 크기의 n-gram을 생성합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| EdgeNGramTokenizer |
에지의 입력을 지정된 크기의 n-gram으로 토큰화합니다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| ElisionTokenFilter |
엘리션을 제거합니다. 예를 들어 "l'avion"(평면)은 "avion"(평면)으로 변환됩니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| EntityLinkingSkill |
Text Analytics API를 사용하여 텍스트에서 연결된 엔터티를 추출합니다. |
| EntityRecognitionSkill |
텍스트 분석 엔터티 인식. |
| EntityRecognitionSkillV3 |
Text Analytics API를 사용하여 텍스트에서 다양한 형식의 엔터티를 추출합니다. |
| ExhaustiveKnnParameters |
전체 KNN 알고리즘과 관련된 매개 변수를 포함합니다. |
| ExtractiveQueryAnswer |
자연어로 된 질문으로 표현된 쿼리에 대한 응답으로 반환된 문서의 내용에서 답변 후보를 추출합니다. |
| ExtractiveQueryCaption |
검색 쿼리와 관련된 구절이 포함된 일치하는 문서에서 캡션을 추출합니다. |
| FacetResult |
패싯 쿼리 결과의 단일 버킷입니다. 필드 값이 특정 범위 내에 속하거나 특정 값 또는 간격이 있는 문서 수를 보고합니다. |
| FieldMapping |
데이터 원본의 필드와 인덱스의 대상 필드 간의 매핑을 정의합니다. |
| FieldMappingFunction |
인덱싱하기 전에 데이터 원본에서 값을 변환하는 함수를 나타냅니다. |
| FreshnessScoringFunction |
날짜-시간 필드의 값에 따라 점수를 높이는 함수를 정의합니다. |
| FreshnessScoringParameters |
새로 고침 점수 매기기 함수에 매개 변수 값을 제공합니다. |
| GenerativeQueryRewrites |
대체 쿼리 용어를 생성하여 검색 요청의 재현율을 높입니다. |
| GetDocumentOptions |
단일 문서를 검색하는 옵션입니다. |
| GetIndexStatsSummaryOptionalParams |
선택적 매개 변수입니다. |
| GetIndexStatsSummaryOptions | |
| GetKnowledgeBaseOptions | |
| GetKnowledgeSourceOptions | |
| GetKnowledgeSourceStatusOptions | |
| HighWaterMarkChangeDetectionPolicy |
높은 워터 마크 열의 값에 따라 변경 내용을 캡처하는 데이터 변경 검색 정책을 정의합니다. |
| HnswParameters |
hnsw 알고리즘과 관련된 매개 변수를 포함합니다. |
| HybridSearchOptions |
하이브리드 검색 동작을 구성하는 쿼리 매개 변수입니다. |
| ImageAnalysisSkill |
이미지 파일을 분석하는 기술입니다. 이미지 콘텐츠에 따라 다양한 시각적 기능 집합을 추출합니다. |
| IndexDocumentsClient |
인덱스 문서 클라이언트 |
| IndexDocumentsOptions |
인덱스 일괄 처리 수정 작업에 대한 옵션입니다. |
| IndexDocumentsResult |
인덱싱 요청의 모든 문서에 대한 작업 상태를 포함하는 응답입니다. |
| IndexStatisticsSummary |
지정된 인덱스에 대한 통계입니다. 통계는 주기적으로 수집되며 항상 날짜가 up-to보장되는 것은 아닙니다. |
| IndexedOneLakeKnowledgeSource |
OneLake 기술 자료에 대한 구성입니다. |
| IndexedOneLakeKnowledgeSourceParameters |
OneLake 기술 자료에 대한 매개 변수입니다. |
| IndexedOneLakeKnowledgeSourceParams |
인덱싱된 OneLake 기술 자료 원본에 대한 런타임 매개 변수를 지정합니다. |
| IndexedSharePointKnowledgeSource |
SharePoint 기술 자료에 대한 구성입니다. |
| IndexedSharePointKnowledgeSourceParameters |
SharePoint 지식 소스의 매개변수. |
| IndexedSharePointKnowledgeSourceParams |
인덱싱된 SharePoint 기술 자료에 대한 런타임 매개 변수를 지정합니다. |
| IndexerExecutionResult |
개별 인덱서 실행의 결과를 나타냅니다. |
| IndexerRuntime |
서비스에서 인덱서의 누적 런타임 사용량을 나타냅니다. |
| IndexerState |
인덱서의 현재 실행을 정의하고 지시하는 모든 상태를 나타냅니다. |
| IndexersResyncOptionalParams |
선택적 매개 변수입니다. |
| IndexingParameters |
인덱서 실행에 대한 매개 변수를 나타냅니다. |
| IndexingParametersConfiguration |
인덱서별 구성 속성의 사전입니다. 각 이름은 특정 속성의 이름입니다. 각 값은 기본 형식이어야 합니다. |
| IndexingResult |
단일 문서에 대한 인덱싱 작업의 상태입니다. |
| IndexingSchedule |
인덱서 실행 일정을 나타냅니다. |
| InputFieldMappingEntry |
기술에 대한 입력 필드 매핑입니다. |
| KeepTokenFilter |
지정된 단어 목록에 포함된 텍스트로만 토큰을 유지하는 토큰 필터입니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| KeyAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters |
인증 키를 사용하여 AML 벡터라이저에 연결하기 위한 속성을 지정합니다. |
| KeyPhraseExtractionSkill |
핵심 구 추출에 텍스트 분석을 사용하는 기술입니다. |
| KeywordMarkerTokenFilter |
용어를 키워드로 표시합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| KeywordTokenizer |
전체 입력을 단일 토큰으로 내보낸다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| KnowledgeBase | |
| KnowledgeBaseAgenticReasoningActivityRecord |
에이전트 추론 활동 레코드를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseAzureBlobActivityArguments |
Azure Blob 검색 작업이 실행된 인수를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseAzureBlobActivityRecord |
Azure Blob 검색 활동 레코드를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseAzureBlobReference |
Azure Blob Storage 문서 참조를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseAzureOpenAIModel |
쿼리 계획을 수행하는 데 사용되는 Azure OpenAI 리소스를 지정합니다. |
| KnowledgeBaseErrorAdditionalInfo |
리소스 관리 오류 추가 정보입니다. |
| KnowledgeBaseErrorDetail |
오류 세부 정보입니다. |
| KnowledgeBaseIndexedOneLakeActivityArguments |
인덱스된 OneLake 검색 활동이 실행된 인수들을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseIndexedOneLakeActivityRecord |
인덱스된 OneLake 검색 활동 기록을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseIndexedOneLakeReference |
Azure Blob Storage 문서 참조를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseIndexedSharePointActivityArguments |
인덱스된 SharePoint 검색 활동이 실행된 인수들을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseIndexedSharePointActivityRecord |
인덱스된 SharePoint 검색 활동 기록을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseIndexedSharePointReference |
Azure Blob Storage 문서 참조를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseMessage |
자연어 메시지 스타일 개체입니다. |
| KnowledgeBaseMessageImageContent |
문자 메시지 유형. |
| KnowledgeBaseMessageImageContentImage | |
| KnowledgeBaseMessageTextContent |
문자 메시지 유형. |
| KnowledgeBaseModelAnswerSynthesisActivityRecord |
LLM 답변 합성 활동 레코드를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseModelQueryPlanningActivityRecord |
LLM 쿼리 계획 활동 레코드를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseRemoteSharePointActivityArguments |
원격 SharePoint 검색 활동이 실행된 인수들을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseRemoteSharePointActivityRecord |
원격 SharePoint 검색 활동 기록을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseRemoteSharePointReference |
원격 SharePoint 문서 참조를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseRetrievalRequest |
검색 요청에 대한 입력 계약입니다. |
| KnowledgeBaseRetrievalResponse |
검색 응답에 대한 출력 계약입니다. |
| KnowledgeBaseSearchIndexActivityArguments |
검색 인덱스 검색 활동이 실행된 인수를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseSearchIndexActivityRecord |
검색 인덱스 검색 활동 레코드를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseSearchIndexFieldReference | |
| KnowledgeBaseSearchIndexReference |
Azure 검색 문서 참조를 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseWebActivityArguments |
웹 검색 활동이 실행된 논증들을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseWebActivityRecord |
웹 검색 활동 기록을 나타냅니다. |
| KnowledgeBaseWebReference |
웹 문서 참조를 나타냅니다. |
| KnowledgeRetrievalClientOptions |
Cognitive Search API 요청을 구성하는 데 사용되는 클라이언트 옵션입니다. |
| KnowledgeRetrievalIntent |
모델 쿼리 계획 없이 실행될 의도된 쿼리입니다. |
| KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort |
낮은 추론 노력으로 지식 검색을 실행합니다. |
| KnowledgeRetrievalMediumReasoningEffort |
중간 추론 노력으로 지식 검색을 실행합니다. |
| KnowledgeRetrievalMinimalReasoningEffort |
최소한의 추론 노력으로 지식 검색을 실행합니다. |
| KnowledgeRetrievalReasoningEffort | |
| KnowledgeRetrievalSemanticIntent |
모델 쿼리 계획 없이 실행될 의도된 쿼리입니다. |
| KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer |
쿼리 문자열을 벡터화하는 데 사용되는 Azure OpenAI 리소스를 지정합니다. |
| KnowledgeSourceIngestionParameters |
참조 자료에 대한 모든 일반 수집 설정을 통합합니다. |
| KnowledgeSourceReference | |
| KnowledgeSourceStatistics |
지식 원본 동기화 기록에 대한 통계 정보입니다. |
| KnowledgeSourceStatus |
참조 자료의 상태 및 동기화 기록을 나타냅니다. |
| LanguageDetectionSkill |
입력 텍스트의 언어를 감지하고 요청에 제출된 모든 문서에 대해 단일 언어 코드를 보고하는 기술입니다. 언어 코드는 분석의 신뢰도를 나타내는 점수와 쌍을 이깁니다. |
| LengthTokenFilter |
너무 길거나 너무 짧은 단어를 제거합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| LimitTokenFilter |
인덱싱하는 동안 토큰 수를 제한합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| ListIndexStatsSummary |
모든 인덱스의 통계 요약을 검색하기 위한 요청의 응답입니다. 성공하면 서비스에 있는 각 인덱스의 통계가 포함됩니다. |
| ListKnowledgeBasesOptions | |
| ListKnowledgeSourcesOptions | |
| ListSearchResultsPageSettings |
검색 결과의 다음 페이지를 검색하기 위한 인수입니다. |
| LuceneStandardAnalyzer |
표준 Apache Lucene 분석기; 표준 토큰라이저, 소문자 필터 및 중지 필터로 구성됩니다. |
| LuceneStandardTokenizer |
유니코드 텍스트 구분 규칙에 따라 텍스트를 중단합니다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| MagnitudeScoringFunction |
숫자 필드의 크기에 따라 점수를 높이는 함수를 정의합니다. |
| MagnitudeScoringParameters |
크기 점수 매기기 함수에 매개 변수 값을 제공합니다. |
| MappingCharFilter |
매핑 옵션으로 정의된 매핑을 적용하는 문자 필터입니다. 일치는 greedy(지정된 포인트에서 가장 긴 패턴 일치)입니다. 대체는 빈 문자열이 될 수 있습니다. 이 문자 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| MergeSkill |
두 개 이상의 문자열을 단일 통합 문자열로 병합하는 기술로, 선택적 사용자 정의 구분 기호가 각 구성 요소 부분을 구분합니다. |
| MicrosoftLanguageStemmingTokenizer |
언어별 규칙을 사용하여 텍스트를 나누고 단어를 기본 형식으로 줄입니다. |
| MicrosoftLanguageTokenizer |
언어별 규칙을 사용하여 텍스트를 나눕니다. |
| NGramTokenFilter |
지정된 크기의 n-gram을 생성합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| NGramTokenizer |
입력을 지정된 크기의 n-gram으로 토큰화합니다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| NativeBlobSoftDeleteDeletionDetectionPolicy |
삭제 검색을 위해 Azure Blob Storage의 네이티브 일시 삭제 기능을 활용하는 데이터 삭제 검색 정책을 정의합니다. |
| NoAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters |
인증 없이 AML 벡터라이저에 연결하기 위한 속성을 지정합니다. |
| OcrSkill |
이미지 파일에서 텍스트를 추출하는 기술입니다. |
| OutputFieldMappingEntry |
기술에 대한 출력 필드 매핑입니다. |
| PIIDetectionSkill |
Text Analytics API를 사용하여 입력 텍스트에서 개인 정보를 추출하고 마스킹 옵션을 제공합니다. |
| PathHierarchyTokenizer |
경로와 유사한 계층 구조에 대한 토큰 변환기입니다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| PatternAnalyzer |
정규식 패턴을 통해 텍스트를 용어로 유연하게 구분합니다. 이 분석기는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| PatternCaptureTokenFilter |
Java regexes를 사용하여 하나 이상의 패턴으로 각 캡처 그룹에 대해 하나씩 여러 토큰을 내보낸다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| PatternReplaceCharFilter |
입력 문자열의 문자를 대체하는 문자 필터입니다. 정규식을 사용하여 보존할 문자 시퀀스를 식별하고 대체 패턴을 사용하여 바꿀 문자를 식별합니다. 예를 들어 입력 텍스트 "aa bb aa bb", 패턴 "(aa)\s+(bb)", 대체 "$1#$2"를 지정하면 결과는 "aa#bb aa#bb"입니다. 이 문자 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| PatternReplaceTokenFilter |
입력 문자열의 문자를 대체하는 문자 필터입니다. 정규식을 사용하여 보존할 문자 시퀀스를 식별하고 대체 패턴을 사용하여 바꿀 문자를 식별합니다. 예를 들어 입력 텍스트 "aa bb aa bb", 패턴 "(aa)\s+(bb)", 대체 "$1#$2"를 지정하면 결과는 "aa#bb aa#bb"입니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| PatternTokenizer |
regex 패턴 일치를 사용하여 고유 토큰을 생성하는 Tokenizer입니다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| PhoneticTokenFilter |
윗주 일치에 대한 토큰을 만듭니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| QueryAnswerResult |
답변은 쿼리와 일치하는 가장 관련성이 큰 문서의 내용에서 추출된 텍스트 구절입니다. 답변은 상위 검색 결과에서 추출됩니다. 답변 후보자가 점수가 매기고 상위 답변이 선택됩니다. |
| QueryCaptionResult |
캡션은 검색 쿼리에 상대적으로 문서에서 가장 대표적인 구절입니다. 문서 요약으로 자주 사용됩니다. 캡션은 형식의 |
| QueryResultDocumentInnerHit |
복잡한 컬렉션의 개별 요소에 대한 자세한 점수 정보입니다. |
| QueryResultDocumentRerankerInput |
의미 체계 보강 프로세스로 전송된 원시 연결 문자열입니다. |
| QueryResultDocumentSemanticField |
의미 체계 보강 프로세스로 전송된 필드와 사용된 방법에 대한 설명 |
| QueryResultDocumentSubscores |
이 문서에 대한 검색 쿼리의 텍스트 및 벡터 쿼리 구성 요소 간의 하위 점수 분석입니다. 각 벡터 쿼리는 받은 순서와 동일한 순서로 별도의 개체로 표시됩니다. |
| QueryRewritesDebugInfo |
쿼리 다시 쓰기와 관련된 디버깅 정보를 포함합니다. |
| QueryRewritesValuesDebugInfo |
쿼리 다시 쓰기와 관련된 디버깅 정보를 포함합니다. |
| RemoteSharePointKnowledgeSource |
원격 SharePoint 지식 원본에 대한 구성입니다. |
| RemoteSharePointKnowledgeSourceParameters |
원격 SharePoint 참조 자료에 대한 매개 변수입니다. |
| RemoteSharePointKnowledgeSourceParams |
원격 SharePoint 기술 자료 원본에 대한 런타임 매개 변수를 지정합니다. |
| RescoringOptions |
재채점 옵션이 포함되어 있습니다. |
| ResetDocumentsOptions |
문서 다시 설정 작업에 대한 옵션입니다. |
| ResetSkillsOptions |
기술 다시 설정 작업에 대한 옵션입니다. |
| ResourceCounter |
리소스의 사용량 및 할당량을 나타냅니다. |
| RetrieveKnowledgeOptions | |
| ScalarQuantizationCompression |
인덱싱 및 쿼리 중에 사용되는 스칼라 양자화 압축 방법과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| ScalarQuantizationParameters |
스칼라 양자화와 관련된 매개 변수를 포함합니다. |
| ScoringProfile |
검색 쿼리의 점수 매기기 영향을 주는 검색 인덱스에 대한 매개 변수를 정의합니다. |
| SearchAlias |
별칭 이름에서 인덱스로의 매핑을 설명하는 인덱스 별칭을 나타냅니다. 지원되는 작업에 대한 인덱스 이름 대신 별칭 이름을 사용할 수 있습니다. |
| SearchClientOptions |
AI Search API 요청을 구성하는 데 사용되는 클라이언트 옵션입니다. |
| SearchDocumentsPageResult |
인덱스에서 검색 페이지 결과를 포함하는 응답입니다. |
| SearchDocumentsResult |
인덱스에서 검색 결과를 포함하는 응답입니다. |
| SearchDocumentsResultBase |
인덱스에서 검색 결과를 포함하는 응답입니다. |
| SearchIndex |
인덱스의 필드 및 검색 동작을 설명하는 검색 인덱스 정의를 나타냅니다. |
| SearchIndexClientOptions |
AI Search API 요청을 구성하는 데 사용되는 클라이언트 옵션입니다. |
| SearchIndexFieldReference | |
| SearchIndexKnowledgeSource |
검색 인덱스를 대상으로 하는 지식 소스입니다. |
| SearchIndexKnowledgeSourceParameters |
검색 인덱스 지식 원본에 대한 매개 변수입니다. |
| SearchIndexKnowledgeSourceParams |
검색 인덱스 지식 원본에 대한 런타임 매개 변수를 지정합니다. |
| SearchIndexStatistics |
지정된 인덱스에 대한 통계입니다. 통계는 주기적으로 수집되며 항상 날짜가 up-to보장되는 것은 아닙니다. |
| SearchIndexer |
인덱서입니다. |
| SearchIndexerCache | |
| SearchIndexerClientOptions |
AI Search API 요청을 구성하는 데 사용되는 클라이언트 옵션입니다. |
| SearchIndexerDataContainer |
인덱싱할 엔터티(예: Azure SQL 테이블 또는 CosmosDB 컬렉션)에 대한 정보를 나타냅니다. |
| SearchIndexerDataNoneIdentity |
데이터 원본의 ID 속성을 지웁니다. |
| SearchIndexerDataSourceConnection |
인덱서 구성에 사용할 수 있는 데이터 원본 정의를 나타냅니다. |
| SearchIndexerDataUserAssignedIdentity |
사용할 데이터 원본의 ID를 지정합니다. |
| SearchIndexerError |
항목 또는 문서 수준 인덱싱 오류를 나타냅니다. |
| SearchIndexerIndexProjection |
보조 검색 인덱스에 대한 추가 프로젝션 정의입니다. |
| SearchIndexerIndexProjectionParameters |
인덱스 프로젝션 관련 구성 속성의 사전입니다. 각 이름은 특정 속성의 이름입니다. 각 값은 기본 형식이어야 합니다. |
| SearchIndexerIndexProjectionSelector |
지정된 검색 인덱스로 저장할 데이터에 대한 설명입니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStore |
보강된 데이터의 Azure Blob, 테이블 또는 파일에 대한 추가 프로젝션 정의입니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStoreBlobProjectionSelector |
구체적인 선택기 간에 속성을 공유하는 추상 클래스입니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStoreFileProjectionSelector |
Azure Files에 저장할 데이터에 대한 프로젝션 정의입니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStoreObjectProjectionSelector |
Azure Blob에 저장할 데이터에 대한 프로젝션 정의입니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStoreParameters |
지식 저장소별 구성 속성의 사전입니다. 각 이름은 특정 속성의 이름입니다. 각 값은 기본 형식이어야 합니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStoreProjection |
다양한 프로젝션 선택기에 대한 컨테이너 개체입니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStoreProjectionSelector |
구체적인 선택기 간에 속성을 공유하는 추상 클래스입니다. |
| SearchIndexerKnowledgeStoreTableProjectionSelector |
Azure 테이블에 저장할 데이터에 대한 설명입니다. |
| SearchIndexerLimits | |
| SearchIndexerSkillset |
기술 목록입니다. |
| SearchIndexerStatus |
인덱서의 현재 상태 및 실행 기록을 나타냅니다. |
| SearchIndexerWarning |
항목 수준 경고를 나타냅니다. |
| SearchIndexingBufferedSenderOptions |
SearchIndexingBufferedSender에 대한 옵션입니다. |
| SearchResourceEncryptionKey |
Azure Key Vault의 고객 관리형 암호화 키입니다. 만들고 관리하는 키를 사용하여 인덱스 및 동의어 맵과 같은 Azure AI Search의 미사용 데이터를 암호화하거나 암호를 해독할 수 있습니다. |
| SearchScoreThreshold |
벡터 쿼리의 결과는 '@search.score' 값을 기준으로 필터링됩니다. 이는 검색 응답의 일부로 반환됩니다 @search.score . 임계값 방향은 더 높은 @search.score. |
| SearchServiceStatistics |
서비스 통계 가져오기 요청의 응답입니다. 성공하면 서비스 수준 카운터 및 제한이 포함됩니다. |
| SearchSuggester |
인덱스의 필드 그룹에 Suggest API를 적용하는 방법을 정의합니다. |
| SemanticConfiguration |
의미 체계 기능의 컨텍스트에서 사용할 특정 구성을 정의합니다. |
| SemanticDebugInfo |
의미 체계 검색 쿼리에 대한 디버그 옵션입니다. |
| SemanticField |
의미 체계 구성의 일부로 사용되는 필드입니다. |
| SemanticPrioritizedFields |
의미 체계 순위, 캡션, 강조 표시 및 답변에 사용할 제목, 콘텐츠 및 키워드 필드를 설명합니다. |
| SemanticSearch |
의미 체계 기능에 영향을 주는 검색 인덱스에 대한 매개 변수를 정의합니다. |
| SemanticSearchOptions |
의미 체계 검색 쿼리에 대한 옵션을 정의합니다. |
| SentimentSkill |
텍스트 분석은 0에서 1까지의 범위에서 부동 소수점 값으로 점수가 매깁니다. |
| SentimentSkillV3 |
Text Analytics API를 사용하여 구조화되지 않은 텍스트를 평가하고 각 레코드에 대해 문장 및 문서 수준에서 서비스에서 찾은 가장 높은 신뢰도 점수를 기반으로 감정 레이블(예: "부정", "중립" 및 "긍정")을 제공합니다. |
| ServiceCounters |
서비스 수준 리소스 카운터 및 할당량을 나타냅니다. |
| ServiceLimits |
다양한 서비스 수준 제한을 나타냅니다. |
| ShaperSkill |
출력을 재구성하기 위한 기술입니다. 복합 필드(다중 파트 필드라고도 함)를 지원하는 복합 형식을 만듭니다. |
| SharePointSensitivityLabelInfo |
SharePoint 문서에 적용된 민감도 레이블에 대한 정보입니다. |
| ShingleTokenFilter |
토큰 조합을 단일 토큰으로 만듭니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| Similarity |
유사성 알고리즘의 기본 형식입니다. 유사성 알고리즘은 쿼리를 문서에 연결하는 점수를 계산하는 데 사용됩니다. 점수가 높을수록 문서가 해당 특정 쿼리와 더 관련성이 높습니다. 이러한 점수는 검색 결과의 순위를 지정하는 데 사용됩니다. |
| SimpleField |
필드의 이름, 데이터 형식 및 검색 동작을 설명하는 인덱스 정의의 필드를 나타냅니다. |
| SingleVectorFieldResult |
단일 벡터 필드 결과입니다. 및 벡터 유사성 값이 모두 @search.score 반환됩니다. 벡터 유사성은 방정식과 관련이 @search.score 있습니다. |
| SnowballTokenFilter |
Snowball에서 생성된 형태소 분석기를 사용하여 단어를 막는 필터입니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| SoftDeleteColumnDeletionDetectionPolicy |
일시 삭제 전략을 구현하는 데이터 삭제 검색 정책을 정의합니다. 지정된 '일시 삭제' 열의 값에 따라 항목을 삭제해야 하는지 여부를 결정합니다. |
| SplitSkill |
문자열을 텍스트 청크로 분할하는 기술입니다. |
| SqlIntegratedChangeTrackingPolicy |
Azure SQL Database의 통합 변경 내용 추적 기능을 사용하여 변경 내용을 캡처하는 데이터 변경 검색 정책을 정의합니다. |
| StemmerOverrideTokenFilter |
사용자 지정 사전 기반 형태소 분석으로 다른 형태소 분석 필터를 재정의하는 기능을 제공합니다. 사전 형태소 분석된 용어는 키워드로 표시되므로 체인의 형태소 분석기에서 형태소 분석되지 않습니다. 형태소 분석 필터 앞에 배치해야 합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| StemmerTokenFilter |
언어별 형태소 분석 필터입니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| StopAnalyzer |
텍스트를 문자가 아닌 문자로 나눕니다. 소문자 및 중지 단어 토큰 필터를 적용합니다. 이 분석기는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| StopwordsTokenFilter |
토큰 스트림에서 중지 단어를 제거합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| SuggestDocumentsResult |
인덱스에서의 제안 쿼리 결과를 포함하는 응답입니다. |
| SuggestRequest |
필터링, 정렬, 유사 항목 일치 및 기타 제안 쿼리 동작에 대한 매개 변수입니다. |
| SynchronizationState |
여러 인덱서 실행에 걸쳐 진행 중인 동기화의 현재 상태를 나타냅니다. |
| SynonymMap |
동의어 맵 정의를 나타냅니다. |
| SynonymTokenFilter |
토큰 스트림에서 단일 또는 다중 단어 동의어를 찾습니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| TagScoringFunction |
지정된 태그 목록과 일치하는 문자열 값을 사용하여 문서의 점수를 높이는 함수를 정의합니다. |
| TagScoringParameters |
태그 점수 매기기 함수에 매개 변수 값을 제공합니다. |
| TextResult |
쿼리의 텍스트 부분에 대한 BM25 또는 클래식 점수입니다. |
| TextTranslationSkill |
텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 기술입니다. |
| TextWeights |
일치 항목이 검색 쿼리에서 점수를 높여야 하는 인덱스 필드의 가중치를 정의합니다. |
| TokenAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters |
관리 ID를 사용하여 AML 벡터라이저에 연결하기 위한 속성을 지정합니다. |
| TruncateTokenFilter |
용어를 특정 길이로 자립니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| UaxUrlEmailTokenizer |
URL 및 전자 메일을 하나의 토큰으로 토큰화합니다. 이 토크나이저는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| UniqueTokenFilter |
이전 토큰과 동일한 텍스트로 토큰을 필터링합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
| VectorSearch |
벡터 검색과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| VectorSearchOptions |
벡터 검색 쿼리에 대한 옵션을 정의합니다. |
| VectorSearchProfile |
벡터 검색에 사용할 구성의 조합을 정의합니다. |
| VectorSimilarityThreshold |
벡터 쿼리의 결과는 벡터 유사성 메트릭에 따라 필터링됩니다. 이는 'distance' 버전이 아니라 유사성 메트릭의 정식 정의입니다. 임계값 방향(크거나 작음)은 필드에서 사용하는 메트릭에 따라 자동으로 선택됩니다. |
| VectorizableImageBinaryQuery |
벡터화해야 하는 이미지의 base 64로 인코딩된 이진 파일이 제공될 때 벡터 검색에 사용할 쿼리 매개 변수입니다. |
| VectorizableImageUrlQuery |
벡터화해야 하는 이미지 값을 나타내는 URL이 제공될 때 벡터 검색에 사용할 쿼리 매개 변수입니다. |
| VectorizableTextQuery |
벡터화해야 하는 텍스트 값이 제공될 때 벡터 검색에 사용할 쿼리 매개 변수입니다. |
| VectorizedQuery |
원시 벡터 값이 제공될 때 벡터 검색에 사용할 쿼리 매개 변수입니다. |
| VectorsDebugInfo | |
| VisionVectorizeSkill |
Azure AI Services Vision Vectorize API를 사용하여 지정된 이미지 또는 텍스트 입력에 대한 벡터 포함을 생성할 수 있습니다. |
| WebApiParameters |
사용자 정의 벡터라이저에 연결하기 위한 속성을 지정합니다. |
| WebApiSkill |
Web API 엔드포인트를 호출할 수 있는 기술로, 사용자 지정 코드를 호출하여 기술 세트를 확장할 수 있습니다. |
| WebApiVectorizer |
쿼리 문자열의 벡터 포함을 생성하기 위한 사용자 정의 벡터라이저를 지정합니다. 외부 벡터라이저의 통합은 기술 세트의 사용자 지정 Web API 인터페이스를 사용하여 수행됩니다. |
| WebKnowledgeSource |
웹 결과를 타겟팅하는 지식 소스. |
| WebKnowledgeSourceDomain |
웹 지식 원본 도메인에 대한 구성입니다. |
| WebKnowledgeSourceDomains |
웹 지식 원본에 대한 도메인 허용/차단 구성입니다. |
| WebKnowledgeSourceParameters |
웹 지식 소스에 대한 매개 변수입니다. |
| WebKnowledgeSourceParams |
웹 지식 원본에 대한 런타임 매개 변수를 지정합니다 |
| WordDelimiterTokenFilter |
단어를 하위 단어로 분할하고 하위 단어 그룹에서 선택적 변환을 수행합니다. 이 토큰 필터는 Apache Lucene을 사용하여 구현됩니다. |
형식 별칭
| AIFoundryModelCatalogName |
AIFoundryModelCatalogName에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
OpenAI-CLIP-이미지-텍스트-임베딩-비트-베이스-패치32 |
| AliasIterator |
Search 서비스에 있는 별칭을 나열하기 위한 반복기입니다. 이렇게 하면 반복하는 동안 필요에 따라 요청을 수행합니다. .byPage()를 사용하여 반복당 서버에 한 번의 요청을 수행합니다. |
| AnalyzeTextOptions |
텍스트 작업을 분석하기 위한 옵션입니다. |
| AutocompleteMode |
AutocompleteMode에 대한 값을 정의합니다. |
| AutocompleteOptions |
부분 searchText에 대한 완성 텍스트를 검색하는 옵션입니다. |
| AzureMachineLearningVectorizerParameters |
AML 벡터라이저에 연결하기 위한 속성을 지정합니다. |
| AzureOpenAIModelName |
AzureOpenAIModelName에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
text-embedding-ada-002 |
| BaseKnowledgeRetrievalIntent | |
| BaseKnowledgeRetrievalOutputMode |
KnowledgeRetrievalOutputMode 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
extractiveData: 생성적 변경 없이 지식 원본에서 직접 데이터를 반환합니다. |
| BlobIndexerDataToExtract | |
| BlobIndexerImageAction | |
| BlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm | |
| BlobIndexerParsingMode | |
| CharFilter |
CharFilter에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| CharFilterName |
CharFilterName에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값html_strip: HTML 구문을 제거하려고 시도하는 문자 필터입니다. https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html를 참조하세요. |
| ChatCompletionExtraParametersBehavior |
ChatCompletionExtraParametersBehavior의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
passThrough: 추가 매개변수를 모델에 직접 전달합니다. |
| ChatCompletionResponseFormatType |
ChatCompletionResponseFormatType의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
text |
| CjkBigramTokenFilterScripts |
CjkBigramTokenFilterScripts의 값을 정의합니다. |
| CognitiveServicesAccount |
CognitiveServicesAccount에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| ComplexDataType |
ComplexDataType에 대한 값을 정의합니다. 가능한 값은 'Edm.ComplexType', 'Collection(Edm.ComplexType)'입니다. |
| ContentUnderstandingSkillChunkingUnit |
ContentUnderstandingSkillChunkingUnit의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값characters: 문자별로 청크를 지정합니다. |
| ContentUnderstandingSkillExtractionOptions |
ContentUnderstandingSkillExtractionOptions의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
이미지: 문서에서 이미지 콘텐츠를 추출하도록 지정합니다. |
| CountDocumentsOptions |
인덱스에서 개수 연산을 수행하기 위한 옵션입니다. |
| CreateAliasOptions |
별칭 만들기 작업에 대한 옵션입니다. |
| CreateDataSourceConnectionOptions |
데이터 원본 만들기 작업에 대한 옵션입니다. |
| CreateIndexOptions |
인덱스 만들기 작업에 대한 옵션입니다. |
| CreateIndexerOptions |
인덱서 만들기 작업에 대한 옵션입니다. |
| CreateSkillsetOptions |
기술 세트 작업을 만들기 위한 옵션입니다. |
| CreateSynonymMapOptions |
동의어 맵 만들기 작업에 대한 옵션입니다. |
| CustomEntityLookupSkillLanguage | |
| DataChangeDetectionPolicy |
DataChangeDetectionPolicy에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| DataDeletionDetectionPolicy |
DataDeletionDetectionPolicy에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| DeleteDocumentsOptions |
문서 삭제 작업에 대한 옵션입니다. |
| DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit |
DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값characters: 문자별로 청크를 지정합니다. |
| DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions |
DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
이미지: 문서에서 이미지 콘텐츠를 추출하도록 지정합니다. |
| DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth |
DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
h1: 헤더 수준 1. |
| DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat |
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
text: 출력의 형식을 텍스트로 지정합니다. |
| DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode |
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값oneToMany: 출력을 'oneToMany'로 구문 분석하도록 지정합니다. |
| EdgeNGramTokenFilterSide |
EdgeNGramTokenFilterSide에 대한 값을 정의합니다. |
| EntityCategory | |
| EntityRecognitionSkillLanguage | |
| ExcludedODataTypes | |
| ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration |
전체 벡터 인덱스에 대해 무차별 암호 대입 검색을 수행하는 쿼리 중에 사용되는 전체 KNN 알고리즘과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| ExtractDocumentKey | |
| GetAliasOptions |
별칭 가져오기 작업에 대한 옵션입니다. |
| GetDataSourceConnectionOptions |
데이터 원본 가져오기 작업에 대한 옵션입니다. |
| GetIndexOptions |
인덱스 가져오기 작업에 대한 옵션입니다. |
| GetIndexStatisticsOptions |
인덱스 통계 가져오기 작업에 대한 옵션입니다. |
| GetIndexStatsSummaryResponse |
getIndexStatsSummary 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다. |
| GetIndexerOptions |
인덱서 가져오기 작업에 대한 옵션입니다. |
| GetIndexerStatusOptions |
인덱서 상태 가져오기 작업에 대한 옵션입니다. |
| GetServiceStatisticsOptions |
서비스 통계 작업을 가져오기 위한 옵션입니다. |
| GetSkillSetOptions |
기술 세트 작업을 가져오기 위한 옵션입니다. |
| GetSynonymMapsOptions |
동의어 가져오기 작업에 대한 옵션입니다. |
| HnswAlgorithmConfiguration |
인덱싱 시간 동안 사용되는 hnsw 근사 근사 인접 알고리즘과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| HybridCountAndFacetMode |
HybridCountAndFacetMode에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
countRetrievableResults: 'count' 및 '패싯'을 계산할 때 'maxTextRecallSize' 검색 창 내에서 일치한 문서만 포함합니다. |
| ImageAnalysisSkillLanguage | |
| ImageDetail | |
| IndexActionType |
IndexActionType에 대한 값을 정의합니다. |
| IndexDocumentsAction |
문서에서 작동하는 인덱스 동작을 나타냅니다. |
| IndexIterator |
Search 서비스에 있는 인덱스를 나열하기 위한 반복기입니다. 반복하는 동안 필요에 따라 요청을 수행합니다. .byPage()를 사용하여 반복당 서버에 한 번의 요청을 수행합니다. |
| IndexNameIterator |
Search 서비스에 있는 인덱스를 나열하기 위한 반복기입니다. 반복하는 동안 필요에 따라 요청을 수행합니다. .byPage()를 사용하여 반복당 서버에 한 번의 요청을 수행합니다. |
| IndexProjectionMode |
IndexProjectionMode에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
skipIndexingParentDocuments: 원본 문서는 인덱서의 대상 인덱스에 쓰는 것을 건너뜁니다. |
| IndexStatisticsSummaryIterator |
Search Service의 각 인덱스에 대한 통계 요약에 대한 반복기입니다. 반복하는 동안 필요에 따라 요청을 수행합니다. .byPage()를 사용하여 반복당 서버에 한 번의 요청을 수행합니다. |
| IndexedSharePointContainerName |
IndexedSharePointContainerName의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
defaultSiteLibrary: 사이트의 기본 문서 라이브러리에서 콘텐츠를 색인합니다. |
| IndexerExecutionEnvironment | |
| IndexerExecutionStatus |
IndexerExecutionStatus에 대한 값을 정의합니다. |
| IndexerExecutionStatusDetail |
IndexerExecutionStatusDetail에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
resetDocs: ResetDocs에 대한 호출에 대한 재설정이 발생했음을 나타냅니다. |
| IndexerPermissionOption |
IndexerPermissionOption에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
userIds: 데이터 원본에서 인덱스로 ACL userId를 수집하는 인덱서입니다. |
| IndexerResyncOption |
IndexerResyncOption에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값permissions: 데이터 원본에서 인덱스로 미리 선택한 권한 데이터를 다시 수집하는 인덱서입니다. |
| IndexerStatus |
IndexerStatus에 대한 값을 정의합니다. |
| IndexingMode |
IndexingMode에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
indexingAllDocs: 인덱서가 데이터 원본의 모든 문서를 인덱싱합니다. |
| KeyPhraseExtractionSkillLanguage | |
| KnowledgeBaseActivityRecord | |
| KnowledgeBaseIterator |
검색 서비스에 존재하는 지식 기반을 나열하는 반복 기능입니다. 반복하는 동안 필요에 따라 요청을 수행합니다. .byPage()를 사용하여 반복당 서버에 한 번의 요청을 수행합니다. |
| KnowledgeBaseMessageContent | |
| KnowledgeBaseModel | |
| KnowledgeBaseReference | |
| KnowledgeBaseRetrievalActivityRecord | |
| KnowledgeRetrievalOutputMode |
KnowledgeRetrievalOutputMode 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
extractiveData: 생성적 변경 없이 지식 원본에서 직접 데이터를 반환합니다. |
| KnowledgeRetrievalReasoningEffortUnion | |
| KnowledgeSource | |
| KnowledgeSourceContentExtractionMode |
KnowledgeSourceContentExtractionMode 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
최소: 대부분의 콘텐츠 처리를 미루면서 필수 메타데이터만 추출합니다. |
| KnowledgeSourceIngestionPermissionOption |
KnowledgeSourceInsestionPermissionOption의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
userIds: 문서 내용과 함께 명시적인 사용자 식별자를 인징합니다. |
| KnowledgeSourceIterator |
검색 서비스에 존재하는 지식 소스를 나열하는 반복자입니다. 반복하는 동안 필요에 따라 요청을 수행합니다. .byPage()를 사용하여 반복당 서버에 한 번의 요청을 수행합니다. |
| KnowledgeSourceKind |
KnowledgeSourceKind에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
searchIndex: 검색 인덱스에서 데이터를 가져오는 지식 소스입니다. |
| KnowledgeSourceParams | |
| KnowledgeSourceSynchronizationStatus |
KnowledgeSourceSynchronizationStatus의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
창조: 지식 소스가 프로비저빙되고 있습니다. |
| KnowledgeSourceVectorizer | |
| LexicalAnalyzer |
분석기에서 가능한 사례를 포함합니다. |
| LexicalAnalyzerName |
LexicalAnalyzerName의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
ar.microsoft: 아랍어용 Microsoft 분석기입니다. |
| LexicalNormalizer |
LexicalNormalizer에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| LexicalNormalizerName |
LexicalNormalizerName의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
asciifolding: 처음 127개의 ASCII 문자("기본 라틴" 유니코드 블록)에 없는 알파벳, 숫자 및 기호 유니코드 문자를 ASCII에 해당하는 문자(해당되는 경우)로 변환합니다.
http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html를 참조하세요. |
| LexicalTokenizer |
Tokenizer에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| LexicalTokenizerName |
LexicalTokenizerName의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
classic: 대부분의 유럽어 문서를 처리하는 데 적합한 문법 기반 토크나이저입니다.
http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html를 참조하세요. |
| ListAliasesOptions |
목록 별칭 작업에 대한 옵션입니다. |
| ListDataSourceConnectionsOptions |
목록 데이터 원본 작업에 대한 옵션입니다. |
| ListIndexersOptions |
목록 인덱서 작업에 대한 옵션입니다. |
| ListIndexesOptions |
목록 인덱스 작업에 대한 옵션입니다. |
| ListSkillsetsOptions |
기술 세트 목록 작업에 대한 옵션입니다. |
| ListSynonymMapsOptions |
목록 synonymMaps 작업에 대한 옵션입니다. |
| MarkdownHeaderDepth |
MarkdownHeaderDepth에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
h1: 마크다운 콘텐츠를 그룹화하는 동안 최대 h1 수준의 헤더가 고려됨을 나타냅니다. |
| MarkdownParsingSubmode |
MarkdownParsingSubmode의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
oneToMany: 마크다운 파일의 각 섹션(지정된 깊이까지)이 개별 검색 문서로 구문 분석됨을 나타냅니다. 이로 인해 단일 마크다운 파일이 여러 검색 문서를 생성할 수 있습니다. 기본 하위 모드입니다. |
| MergeDocumentsOptions |
문서 병합 작업에 대한 옵션입니다. |
| MergeOrUploadDocumentsOptions |
문서 병합 또는 업로드 작업에 대한 옵션입니다. |
| MicrosoftStemmingTokenizerLanguage |
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage에 대한 값을 정의합니다. |
| MicrosoftTokenizerLanguage |
MicrosoftTokenizerLanguage에 대한 값을 정의합니다. |
| NarrowedModel |
선택한 필드만 포함하도록 모델 형식의 범위를 좁혀줍니다. |
| OcrLineEnding |
OcrLineEnding에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
space: 줄은 단일 공백 문자로 구분됩니다. |
| OcrSkillLanguage | |
| PIIDetectionSkillMaskingMode | |
| PermissionFilter |
PermissionFilter에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
userIds: 필드는 쿼리에 대한 문서 액세스를 필터링하는 데 사용해야 하는 사용자 ID를 나타냅니다. |
| PhoneticEncoder |
PhoneticEncoder에 대한 값을 정의합니다. |
| QueryAnswer |
응답을 검색 응답의 일부로 반환할지 여부를 지정하는 값입니다.
이 매개 변수는 쿼리 형식이 '의미 체계'인 경우에만 유효합니다. 로 설정하면 |
| QueryCaption |
캡션을 검색 응답의 일부로 반환할지 여부를 지정하는 값입니다. 이 매개 변수는 쿼리 형식이 '의미 체계'인 경우에만 유효합니다. 설정된 경우 쿼리는 가장 높은 순위의 문서의 주요 구절에서 추출된 캡션을 반환합니다. 캡션이 '추출'인 경우 강조 표시는 기본적으로 사용하도록 설정됩니다. 기본값은 'none'입니다. |
| QueryDebugMode |
QueryDebugMode에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
disabled: 쿼리 디버깅 정보가 반환되지 않습니다. |
| QueryLanguage |
QueryLanguage에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
none: 쿼리 언어가 지정되지 않았습니다. |
| QueryRewrites |
쿼리 다시 쓰기에 대한 옵션을 정의합니다. |
| QuerySpeller |
QuerySpellerType에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
none: 맞춤법이 활성화되지 않았습니다. |
| QueryType |
QueryType에 대한 값을 정의합니다. |
| RankingOrder |
RankingOrder에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
BoostedRerankerScore: 정렬 순서를 BoostedRerankerScore로 설정합니다. |
| RegexFlags | |
| ResetIndexerOptions |
인덱서 다시 설정 작업에 대한 옵션입니다. |
| RunIndexerOptions |
인덱서 실행 작업에 대한 옵션입니다. |
| ScoringFunction |
ScoringFunction에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| ScoringFunctionAggregation |
ScoringFunctionAggregation에 대한 값을 정의합니다. |
| ScoringFunctionInterpolation |
ScoringFunctionInterpolation에 대한 값을 정의합니다. |
| ScoringStatistics |
ScoringStatistics의 값을 정의합니다. |
| SearchField |
필드의 이름, 데이터 형식 및 검색 동작을 설명하는 인덱스 정의의 필드를 나타냅니다. |
| SearchFieldArray |
형식이 지정되지 않은 개체인 경우 |
| SearchFieldDataType |
SearchFieldDataType에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값:Edm.String: 필드에 문자열이 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.Int32: 필드에 32비트 부호 있는 정수가 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.Int64: 필드에 64비트 부호 있는 정수가 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.Double: 필드에 IEEE 배정밀도 부동 소수점 숫자가 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.Boolean: 필드에 부울 값(true 또는 false)이 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.DateTimeOffset: 필드에 표준 시간대 정보를 포함한 날짜/시간 값이 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.GeographyPoint: 필드에 경도 및 위도 측면에서 지리적 위치가 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.ComplexType: 필드에 다른 형식의 하위 필드가 있는 하나 이상의 복잡한 개체가 포함되어 있음을 나타냅니다. Edm.Single: 필드에 단정밀도 부동 소수점 숫자가 포함되어 있음을 나타냅니다. 컬렉션 형식(예: Collection(Edm.Single))의 일부로 사용되는 경우에만 유효합니다. Edm.Half: 필드에 반정밀도 부동 소수점 숫자가 포함되어 있음을 나타냅니다. 컬렉션 형식(예: Collection(Edm.Half))의 일부로 사용할 때만 유효합니다. Edm.Int16: 필드에 16비트 부호 있는 정수가 포함되어 있음을 나타냅니다. 컬렉션 형식의 일부로 사용되는 경우에만 유효합니다(예: Collection(Edm.Int16)). Edm.SByte: 필드에 8비트 부호 있는 정수가 포함되어 있음을 나타냅니다. 컬렉션 형식(예: Collection(Edm.SByte))의 일부로 사용되는 경우에만 유효합니다. Edm.Byte: 필드에 8비트 부호 없는 정수가 포함되어 있음을 나타냅니다. 컬렉션 형식(예: Collection(Edm.Byte))의 일부로 사용되는 경우에만 유효합니다. |
| SearchIndexAlias |
별칭 개체를 검색합니다. |
| SearchIndexPermissionFilterOption |
SearchIndexPermissionFilterOption에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
사용 |
| SearchIndexerDataIdentity |
SearchIndexerDataIdentity에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| SearchIndexerDataSourceType | |
| SearchIndexerSkill |
기술에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocumentsOptions |
SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocuments에 대한 옵션입니다. |
| SearchIndexingBufferedSenderFlushDocumentsOptions |
SearchIndexingBufferedSenderFlushDocuments에 대한 옵션입니다. |
| SearchIndexingBufferedSenderMergeDocumentsOptions |
SearchIndexingBufferedSenderMergeDocuments에 대한 옵션입니다. |
| SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocumentsOptions |
SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocuments에 대한 옵션입니다. |
| SearchIndexingBufferedSenderUploadDocumentsOptions |
SearchIndexingBufferedSenderUploadDocuments에 대한 옵션입니다. |
| SearchIterator |
파티커 쿼리의 검색 결과에 대한 반복기입니다. 반복하는 동안 필요에 따라 요청을 수행합니다. .byPage()를 사용하여 반복당 서버에 한 번의 요청을 수행합니다. |
| SearchMode |
SearchMode에 대한 값을 정의합니다. |
| SearchOptions |
전체 검색 요청을 커밋하는 옵션입니다. |
| SearchPick |
유효한 AI 검색 OData $select 경로를 사용하여 T의 필드를 심층적으로 선택합니다. |
| SearchRequestOptions |
필터링, 정렬, 패싯, 페이징 및 기타 검색 쿼리 동작에 대한 매개 변수입니다. |
| SearchRequestQueryTypeOptions | |
| SearchResult |
검색 쿼리에서 찾은 문서와 연결된 메타데이터를 포함합니다. |
| SelectArray |
|
| SelectFields |
T에 뿌리를 둔 필드 트리의 사후 순서 순회를 사용하여 T에 대한 유효한 AI 검색 OData $select 경로의 합집합을 생성합니다. |
| SemanticErrorMode | |
| SemanticErrorReason | |
| SemanticFieldState |
SemanticFieldState에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
used: 필드는 의미론적 강화에 완전히 사용되었습니다. |
| SemanticQueryRewritesResultType |
SemanticQueryRewritesResultType에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값originalQueryOnly: 이 요청에 대한 쿼리 재작성이 성공적으로 생성되지 않았습니다. 원래 쿼리만 결과를 검색하는 데 사용되었습니다. |
| SemanticSearchResultsType | |
| SentimentSkillLanguage | |
| SimilarityAlgorithm |
유사성에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| SnowballTokenFilterLanguage |
SnowballTokenFilterLanguage에 대한 값을 정의합니다. |
| SplitSkillEncoderModelName |
SplitSkillEncoderModelName에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
r50k_base: 일반적인 자연어 처리 작업에서 자주 사용되는 50,000개의 토큰 어휘로 훈련된 기본 모델을 나타냅니다. |
| SplitSkillLanguage | |
| SplitSkillUnit |
SplitSkillUnit에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
문자: 길이는 문자별로 측정됩니다. |
| StemmerTokenFilterLanguage |
StemmerTokenFilterLanguage에 대한 값을 정의합니다. |
| StopwordsList |
StopwordsList에 대한 값을 정의합니다. |
| SuggestNarrowedModel | |
| SuggestOptions |
searchText를 기반으로 제안을 검색하는 옵션입니다. |
| SuggestResult |
제안 쿼리에서 찾은 문서와 관련 메타데이터가 포함된 결과입니다. |
| TextSplitMode | |
| TextTranslationSkillLanguage | |
| TokenCharacterKind |
TokenCharacterKind에 대한 값을 정의합니다. |
| TokenFilter |
TokenFilter에 대한 가능한 사례를 포함합니다. |
| TokenFilterName |
TokenFilterName에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
arabic_normalization: 아랍어 정규화기를 적용하여 철자법을 정규화하는 토큰 필터입니다.
http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html를 참조하세요. |
| UnionToIntersection | |
| UploadDocumentsOptions |
문서 업로드 작업에 대한 옵션입니다. |
| VectorEncodingFormat |
VectorEncodingFormat에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값packedBit: 더 넓은 데이터 유형으로 압축된 비트를 나타내는 인코딩 형식입니다. |
| VectorFilterMode | |
| VectorQuery |
벡터 및 하이브리드 검색 쿼리에 대한 쿼리 매개 변수입니다. |
| VectorQueryKind | |
| VectorSearchAlgorithmConfiguration |
인덱싱 및/또는 쿼리하는 동안 사용되는 알고리즘과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| VectorSearchAlgorithmKind | |
| VectorSearchAlgorithmMetric | |
| VectorSearchCompression |
인덱싱 또는 쿼리 중에 사용되는 압축 방법과 관련된 구성 옵션을 포함합니다. |
| VectorSearchCompressionKind |
VectorSearchCompressionKind에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
scalarQuantization: 압축 방법의 일종인 스칼라 양자화입니다. 스칼라 정량화에서 원래 벡터 값은 제한된 정량화된 값 집합을 사용하여 벡터의 각 구성 요소를 불연속화하고 표현하여 더 좁은 형식으로 압축되어 전체 데이터 크기를 줄입니다. |
| VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod |
VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod의 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값
preserveOriginals: 이 옵션은 원래의 전정밀도 벡터를 유지합니다. 압축된 검색 결과의 유연성과 최고 품질을 위해 이 옵션을 선택하십시오. 이렇게 하면 더 많은 스토리지가 사용되지만 리스코어링 및 오버샘플링이 가능합니다. |
| VectorSearchCompressionTarget |
VectorSearchCompressionTarget에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값정수8 |
| VectorSearchVectorizer |
텍스트 벡터 쿼리를 벡터화하는 방법에 대한 구성 옵션을 포함합니다. |
| VectorSearchVectorizerKind |
VectorSearchVectorizerKind에 대한 값을 정의합니다. 서비스에서 지원하는 알려진 값azureOpenAI : 쿼리 시 Azure OpenAI 리소스를 사용하여 포함을 생성합니다. |
| VectorThreshold |
벡터 쿼리에 사용되는 임계값입니다. |
| VisualFeature | |
| WebApiSkills | |
열거형
함수
| create |
SynonymMap 개체를 만드는 도우미 메서드입니다. NodeJS 전용 메서드입니다. |
| odata(Template |
문자열 리터럴을 따옴표로 묶는 오류가 발생하지 않도록 odata 필터 식을 이스케이프합니다. 사용 예: 지원되는 구문에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter |
변수
| DEFAULT_BATCH_SIZE | 기본 배치 크기 |
| DEFAULT_FLUSH_WINDOW | 기본 윈도우 플러시 간격 |
| DEFAULT_RETRY_COUNT | 기본 재시도 횟수. |
함수 세부 정보
createSynonymMapFromFile(string, string)
SynonymMap 개체를 만드는 도우미 메서드입니다. NodeJS 전용 메서드입니다.
function createSynonymMapFromFile(name: string, filePath: string): Promise<SynonymMap>매개 변수
- name
-
string
SynonymMap의 이름입니다.
- filePath
-
string
동의어가 포함된 파일의 경로(새 줄로 구분)
반환
Promise<SynonymMap>
SynonymMap 개체
odata(TemplateStringsArray, unknown[])
문자열 리터럴을 따옴표로 묶는 오류가 발생하지 않도록 odata 필터 식을 이스케이프합니다. 사용 예:
import { odata } from "@azure/search-documents";
const baseRateMax = 200;
const ratingMin = 4;
const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`;
지원되는 구문에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter
function odata(strings: TemplateStringsArray, values: unknown[]): string매개 변수
- strings
-
TemplateStringsArray
식에 대한 문자열 배열
- values
-
unknown[]
식에 대한 값 배열
반환
string
Variable Details
DEFAULT_BATCH_SIZE
기본 배치 크기
DEFAULT_BATCH_SIZE: number형식
number
DEFAULT_FLUSH_WINDOW
기본 윈도우 플러시 간격
DEFAULT_FLUSH_WINDOW: number형식
number
DEFAULT_RETRY_COUNT
기본 재시도 횟수.
DEFAULT_RETRY_COUNT: number형식
number
