Tworzenie indeksowanego źródła wiedzy Azure SQL (wersja zapoznawcza)

Note

Wyszukiwanie AI platformy Azure jest dostępna za pośrednictwem portalu Azure, interfejsów API REST i Azure SDKs. Jest także podstawą Foundry IQ — zarządzanej warstwy wiedzy, która przekształca treści przedsiębiorstwa w bazy wiedzy wielokrotnego użytku z uwzględnieniem uprawnień dla agentów w portalu Microsoft Foundry.

Ważna

Te funkcje i możliwości stanowią część interfejsu API REST 2026-05-01-preview. Wersja 2026-05-01-preview jest licencjonowana użytkownikowi w ramach subskrypcji platformy Azure i podlega warunkom mającym zastosowanie do „Previews” w dokumencie Warunki dotyczące produktów firmy Microsoft, Dodatku dotyczącego ochrony danych dla produktów i usług firmy Microsoft („DPA”) oraz Dodatkowych warunkach korzystania z wersji zapoznawczych Microsoft Azure.

Wersja zapoznawcza 2026-05-01-preview obsługuje połączenia z innymi usługami firmy Microsoft oraz usługami innych firm. Korzystanie z tych usług podlega odpowiednim warunkom i może spowodować przetwarzanie lub przechowywanie danych poza granicą zgodności Azure, a także dane przepływające do granicy zgodności Azure.

Do Ciebie należy decydowanie o tym, czy dane będą przepływać poza granice zgodności i granice geograficzne organizacji, oraz o wszelkich związanych z tym konsekwencjach, a także zapewnienie odpowiednich uprawnień, ograniczeń i zatwierdzeń.

Odpowiadasz za staranne przeglądanie i testowanie aplikacji, które tworzysz w kontekście konkretnych przypadków użycia, oraz podejmowanie wszelkich odpowiednich decyzji i dostosowań. Obejmuje to implementowanie własnych odpowiedzialnych środków zaradczych dotyczących sztucznej inteligencji, takich jak metaprompty, filtry zawartości lub inne systemy bezpieczeństwa oraz zapewnienie, że aplikacje spełniają odpowiednią jakość, niezawodność, bezpieczeństwo i standardy wiarygodności. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wyszukiwanie AI platformy Azure Transparency Note.

indeksowane źródło wiedzy Azure SQL (wersja zapoznawcza) pozyskuje wiersze z usługi Azure SQL Database lub Azure SQL Managed Instance do potoku wyszukiwania agentowego w usłudze Wyszukiwanie AI platformy Azure. Źródła wiedzy są tworzone niezależnie, przywoływane w bazie wiedzy i używane jako dane uziemienia, gdy baza wiedzy jest odpytywane w czasie wykonywania zapytań.

W przeciwieństwie do źródeł wiedzy opartych na plikach, takich jak Azure Blob Storage i OneLake, każdy wiersz SQL jest traktowany jako jeden dokument logiczny. Schemat indeksu jest definiowany przez klienta za pomocą jawnych mapowań kolumn, a nie stałego schematu dokumentu.

Podczas tworzenia indeksowanego źródła wiedzy Azure SQL należy określić źródło danych SQL, opcjonalne mapowania kolumn i opcjonalne modele, aby automatycznie wygenerować następujące obiekty Wyszukiwanie AI platformy Azure:

• Źródło danych reprezentujące tabelę LUB widok SQL.
• Indeks, którego pola pochodzą z mapowań kolumn.
• Zestaw umiejętności generujący osadzenia wektorowe. Usługa tworzy zestaw umiejętności tylko wtedy, gdy określisz wartość embeddingColumns.
• Indeksator, który używa poprzednich obiektów do sterowania potokiem przetwarzania.

Wygenerowany indeksator jest zgodny z indeksatorem Azure SQL, którego wymagania wstępne, zasady wykrywania zmian i ograniczenia dotyczą również indeksowanych źródeł wiedzy Azure SQL. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz dokumentację indeksatora Azure SQL.

Wsparcie użytkowania

Portal Azure	Portal Microsoft Foundry	SDK platformy .NET	SDK Python	SDK Java	JavaScript SDK	API REST
✔️	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️

Wymagania wstępne

• Usługa Wyszukiwanie AI platformy Azure w dowolnym regionie, która zapewnia autonomiczne wyszukiwanie.

• Ukończenie wymagań wstępnych indeksatora Azure SQL, w tym:

  • Azure SQL Database lub Azure SQL Managed Instance z tabelą lub widokiem do pozyskania danych.

  • Klucz podstawowy o pojedynczej wartości w tabeli źródłowej lub widoku.

  • W przypadku widoków kolumna odpowiednia do wykrywania zmian znacznika wysokiego poziomu wody. Zdecydowanie zalecamy kolumnę rowversion .

• Uprawnienia do tworzenia źródeł wiedzy. Skonfiguruj uwierzytelnianie bez klucza przy użyciu ról Współautor usługi wyszukiwania i Współautor danych indeksu wyszukiwania przypisanych do konta użytkownika (zalecane) lub użyj klucza interfejsu API.

• Jeśli określisz embeddingColumns, usługa wyszukiwania musi mieć zarządzaną tożsamość z uprawnieniami Użytkownik usług Cognitive Services w zasobie Microsoft Foundry, który hostuje model osadzeń.

• Najnowszy pakiet Azure.Search.Documents wersji zapoznawczej: dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease

• Najnowszy pakiet azure-search-documents wersji zapoznawczej: pip install --pre azure-search-documents

• Interfejsy API REST usługi Search Service w wersji zapoznawczej 2026-05-01-preview.

Ograniczenia i zagadnienia

• Źródło wiedzy może pobierać dane dokładnie z jednej tabeli lub jednego widoku.
• Tabela źródłowa lub widok musi mieć klucz podstawowy o pojedynczej wartości. Klucze złożone nie są obsługiwane.
• Klucz podstawowy jest automatycznie wykrywany i nie można go zastąpić.
• contentExtractionMode obsługuje tylko "minimal".
• Wyodrębnianie obrazów i werbalizacja obrazów nie są obsługiwane.
• Synchronizacja w czasie rzeczywistym nie jest obsługiwana. Wygenerowany indeksator jest oparty na harmonogramie.
• Pobieranie sql w czasie rzeczywistym nie jest obsługiwane. Źródło wiedzy jest źródłem indeksowanym, a nie zdalnym.

Przygotowywanie wygenerowanego indeksatora

Indeksowane źródło wiedzy Azure SQL automatycznie tworzy indeksator na potrzeby pozyskiwania danych. Przed utworzeniem źródła wiedzy zapoznaj się z poniższymi szczegółami.

Wykrywanie zmian

Wygenerowany indeksator używa standardowego Azure SQL wykrywania zmian indeksatora:

• Tabel: Usługa automatycznie stosuje zintegrowane śledzenie zmian SQL . Włącz śledzenie zmian SQL w tabeli źródłowej przed utworzeniem źródła wiedzy.

• Widoki: Usługa stosuje wykrywanie zmian na podstawie znacznika wysokiego poziomu. Określ kolumnę do użycia w pliku highWaterMarkColumn. Kolumna rowversion jest zdecydowanie zalecana. Aby wykrywać usunięcia w widoku, uwzględnij w nim kolumnę znacznika usunięcia nietrwałego zgodnie z opisem w sekcji Zasady wykrywania usunięć za pomocą kolumny usunięcia nietrwałego.

Uwierzytelnianie

Wygenerowany indeksator obsługuje dwie opcje uwierzytelniania:

• SQL authentication: Podaj nazwę użytkownika i hasło w parametry połączenia.

• Uwierzytelnianie za pomocą tożsamości zarządzanej: Użyj tożsamości zarządzanej przypisanej przez system lub użytkownika, która ma role platformy Azure w modelu RBAC oraz role na poziomie bazy danych dla zasobu SQL.

Aby uzyskać informacje o formatach parametrów połączenia, wymaganiach dotyczących ról i etapach konfiguracji, zobacz wymagania wstępne indeksatora Azure SQL oraz Łączenie za pomocą tożsamości zarządzanej.

Sprawdzanie istniejących źródeł wiedzy

Źródłem wiedzy jest obiekt najwyższego poziomu wielokrotnego użytku. Znajomość istniejących źródeł wiedzy jest przydatna w przypadku ponownego użycia lub nazewnictwa nowych obiektów.

Uruchom następujący kod, aby wyświetlić listę źródeł wiedzy według nazwy i typu.

// List knowledge sources by name and type
using Azure.Search.Documents.Indexes;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
var knowledgeSources = indexClient.GetKnowledgeSourcesAsync();

Console.WriteLine("Knowledge Sources:");

await foreach (var ks in knowledgeSources)
{
    Console.WriteLine($"  Name: {ks.Name}, Type: {ks.GetType().Name}");
}

Reference:SearchIndexClient

# List knowledge sources by name and type
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))

for ks in index_client.list_knowledge_sources():
    print(f"  - {ks.name} ({ks.kind})")

Reference:SearchIndexClient

### List knowledge sources by name and type
GET {{search-url}}/knowledgesources?api-version={{api-version}}&$select=name,kind
api-key: {{api-key}}

Dokumentacja:Źródła wiedzy — lista

Możesz również zwrócić pojedyncze źródło wiedzy według nazwy, aby przejrzeć jego definicję JSON.

using Azure.Search.Documents.Indexes;
using System.Text.Json;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);

// Specify the knowledge source name to retrieve
string ksNameToGet = "earth-knowledge-source";

// Get its definition
var knowledgeSourceResponse = await indexClient.GetKnowledgeSourceAsync(ksNameToGet);
var ks = knowledgeSourceResponse.Value;

// Serialize to JSON for display
var jsonOptions = new JsonSerializerOptions 
{ 
    WriteIndented = true,
    DefaultIgnoreCondition = System.Text.Json.Serialization.JsonIgnoreCondition.Never
};
Console.WriteLine(JsonSerializer.Serialize(ks, ks.GetType(), jsonOptions));

Reference:SearchIndexClient

# Get a knowledge source definition
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
import json

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))

ks = index_client.get_knowledge_source("knowledge_source_name")
print(json.dumps(ks.as_dict(), indent = 2))

Reference:SearchIndexClient

### Get a knowledge source definition
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
api-key: {{api-key}}

Dokumentacja:Źródła wiedzy — Pobierz

Poniższy kod JSON to przykładowa odpowiedź dla indeksowanego źródła wiedzy Azure SQL.

{
  "name": "indexedsqlks",
  "kind": "indexedSql",
  "description": "Sample indexed Azure SQL knowledge source.",
  "encryptionKey": null,
  "indexedSqlParameters": {
    "connectionString": "<SQL database connection string>",
    "tableOrView": "dbo.tbl_hotels",
    "contentColumns": [
      { "name": "hotelName", "sourceField": "HotelName", "searchFieldType": "Edm.String" },
      { "name": "description", "sourceField": "Description", "searchFieldType": "Edm.String" }
    ],
    "embeddingColumns": [
      { "name": "descriptionVector", "sourceField": "Description" }
    ],
    "ingestionParameters": {
      "contentExtractionMode": "minimal",
      "embeddingModel": {
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "<Foundry resource endpoint URI>",
          "deploymentId": "text-embedding-3-large",
          "modelName": "text-embedding-3-large"
        }
      },
      "createdResources": {
        "datasource": "indexedsqlks-datasource",
        "indexer": "indexedsqlks-indexer",
        "skillset": "indexedsqlks-skillset",
        "index": "indexedsqlks-index"
      }
    }
  }
}

Tworzenie źródła wiedzy

Uruchom następujący kod, aby utworzyć indeksowany Azure SQL źródło wiedzy.

using Azure;
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;
using Azure.Search.Documents.KnowledgeBases.Models;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));

var embeddingParams = new AzureOpenAIVectorizerParameters
{
    ResourceUri = new Uri(aoaiEndpoint),
    DeploymentName = aoaiEmbeddingDeployment,
    ModelName = aoaiEmbeddingModel,
    ApiKey = aoaiKey
};

var ingestionParams = new KnowledgeSourceIngestionParameters
{
    ContentExtractionMode = "minimal",
    EmbeddingModel = new KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer
    {
        AzureOpenAIParameters = embeddingParams
    }
};

var sqlParams = new IndexedSqlKnowledgeSourceParameters(
    connectionString: sqlConnectionString,
    tableOrView: "dbo.tbl_hotels")
{
    ContentColumns =
    {
        new ContentColumnMapping("hotelName", "HotelName", "Edm.String"),
        new ContentColumnMapping("description", "Description", "Edm.String")
    },
    EmbeddingColumns =
    {
        new EmbeddingColumnMapping("descriptionVector", "Description")
    },
    IngestionParameters = ingestionParams
};

var knowledgeSource = new IndexedSqlKnowledgeSource(
    name: "indexedsqlks",
    indexedSqlParameters: sqlParams)
{
    Description = "Indexed Azure SQL knowledge source."
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(knowledgeSource);
Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSource.Name}' created or updated successfully.");

Reference:SearchIndexClient, IndexedSqlKnowledgeSource

from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import (
    AzureOpenAIVectorizerParameters,
    ContentColumnMapping,
    EmbeddingColumnMapping,
    IndexedSqlKnowledgeSource,
    IndexedSqlKnowledgeSourceParameters,
)
from azure.search.documents.knowledgebases.models import (
    KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer,
    KnowledgeSourceIngestionParameters,
)

index_client = SearchIndexClient(endpoint="search_url", credential=AzureKeyCredential("api_key"))

embedding_params = AzureOpenAIVectorizerParameters(
    resource_url="aoai_endpoint",
    deployment_name="aoai_embedding_deployment",
    model_name="aoai_embedding_model",
    api_key="aoai_key",
)

ingestion_params = KnowledgeSourceIngestionParameters(
    content_extraction_mode="minimal",
    embedding_model=KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer(
        azure_open_ai_parameters=embedding_params
    ),
)

knowledge_source = IndexedSqlKnowledgeSource(
    name="indexedsqlks",
    description="Indexed Azure SQL knowledge source.",
    indexed_sql_parameters=IndexedSqlKnowledgeSourceParameters(
        connection_string="Server=tcp:{server}.database.windows.net,1433;Database={db};...;",
        table_or_view="dbo.tbl_hotels",
        content_columns=[
            ContentColumnMapping(
                name="hotelName",
                source_field="HotelName",
                search_field_type="Edm.String",
            ),
            ContentColumnMapping(
                name="description",
                source_field="Description",
                search_field_type="Edm.String",
            ),
        ],
        embedding_columns=[
            EmbeddingColumnMapping(
                name="descriptionVector",
                source_field="Description",
            )
        ],
        ingestion_parameters=ingestion_params,
    ),
)

index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source=knowledge_source)
print(f"Knowledge source '{knowledge_source.name}' created or updated successfully.")

Reference:SearchIndexClient

### Create an indexed Azure SQL knowledge source
PUT {{search-url}}/knowledgesources/indexedsqlks?api-version=2026-05-01-preview
api-key: {{api-key}}
Content-Type: application/json

{
  "name": "indexedsqlks",
  "kind": "indexedSql",
  "description": "Indexed Azure SQL knowledge source.",
  "indexedSqlParameters": {
    "connectionString": "Server=tcp:{server}.database.windows.net,1433;Database={db};...;",
    "tableOrView": "dbo.tbl_hotels",
    "contentColumns": [
      { "name": "hotelName", "sourceField": "HotelName", "searchFieldType": "Edm.String" },
      { "name": "description", "sourceField": "Description", "searchFieldType": "Edm.String" }
    ],
    "embeddingColumns": [
      { "name": "descriptionVector", "sourceField": "Description" }
    ],
    "ingestionParameters": {
      "contentExtractionMode": "minimal",
      "embeddingModel": {
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "{{aoai-endpoint}}",
          "deploymentId": "{{aoai-embedding-deployment}}",
          "modelName": "{{aoai-embedding-model}}",
          "apiKey": "{{aoai-key}}"
        }
      }
    }
  }
}

Dokumentacja:Źródła wiedzy — tworzenie lub aktualizowanie

Użyj indexedSqlParameters do zidentyfikowania tabeli SQL lub widoku, z którego mają zostać pozyskane dane, oraz do zdefiniowania mapowań kolumn, które staną się polami w wygenerowanym indeksie. W przypadku widoków określ kolumnę znacznika wysokiego poziomu używaną do wykrywania zmian.

Mapowanie kolumn

Użyj contentColumns, aby mapować tekstowe kolumny SQL na pola z możliwością przeszukiwania w wygenerowanym indeksie Wyszukiwanie AI platformy Azure. Każde mapowanie kolumn zawartości nazywa pole indeksu docelowego, źródłową kolumnę SQL i typ pola Wyszukiwanie AI platformy Azure. Dla contentColumns użyj Edm.String.

Mapowanie osadzania

Służy embeddingColumns do mapowania kolumn tekstowych SQL na wygenerowane pola wektorów. Określ model osadzania w ingestionParameters, jeśli używasz kolumn osadzania.

W przypadku indeksowanych źródeł wiedzy Azure SQL parametr contentExtractionMode musi mieć wartość "minimal", ponieważ pozyskiwanie danych z SQL odbywa się na poziomie wierszy i nie wyodrębnia treści z dokumentów binarnych. Wyodrębnianie obrazów i opisywanie obrazów nie są obsługiwane, więc ustawienia chatCompletionModel, assetStore, aiServices oraz ustawienia związane z obrazami nie mają żadnego efektu.

Ustawianie wartości domyślnych i reguły walidacji

Następujące wartości domyślne mają zastosowanie podczas tworzenia indeksowanego Azure SQL źródła wiedzy.

• Jeśli pominiesz contentColumns, usługa automatycznie mapuje kolumny SQL, które można bezpiecznie reprezentować jako tekst, na pola Edm.String w wygenerowanym indeksie, używając mapowania 1:1, gdzie name jest równe sourceField.

• Jeśli pominięto embeddingColumns, usługa nie tworzy pól wektorowych i nie konfiguruje umiejętności osadzania.

• embeddingColumns jest niezależny od contentColumns. Aby wektory odpowiadały tekstowi możliwemu do pobrania, uwzględnij tę samą kolumnę SQL w obu tablicach.

• Klucz podstawowy tabeli źródłowej lub widoku jest automatycznie wykrywany. Jawne zastąpienia nie są obsługiwane, a źródło musi mieć jednowartościowy klucz podstawowy.

Sprawdź stan importowania danych

Uruchom następujący kod, aby monitorować postęp przetwarzania danych i kondycję, w tym rodzaj źródła wiedzy i szczegółowe błędy indeksowania dla źródeł wiedzy, które generują potok indeksatora i tworzą indeks wyszukiwania.

using Azure.Search.Documents.Indexes;
using System.Text.Json;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));

// Get knowledge source ingestion status
var statusResponse = await indexClient.GetKnowledgeSourceStatusAsync(knowledgeSourceName);
var status = statusResponse.Value;

// Serialize to JSON for display
var json = JsonSerializer.Serialize(status, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true });
Console.WriteLine(json);

Reference:SearchIndexClient

# Check knowledge source ingestion status
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
import json

index_client = SearchIndexClient(endpoint="search_url", credential=AzureKeyCredential("api_key"))

status = index_client.get_knowledge_source_status("knowledge_source_name")
print(json.dumps(status.as_dict(), indent=2))

Reference:SearchIndexClient

### Check knowledge source ingestion status
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}/status?api-version={{api-version}}
api-key: {{api-key}}
Content-Type: application/json 

Dokumentacja:Źródła wiedzy — pobieranie statusu

Odpowiedź na żądanie, która zawiera parametry pozyskiwania i aktywnie pozyskuje zawartość, może wyglądać jak poniższy przykład.

{
  "kind": "azureBlob",
  "synchronizationStatus": "active",
  "synchronizationInterval": "1d",
  "currentSynchronizationState": {
    "startTime": "2026-04-10T19:30:00Z",
    "itemUpdatesProcessed": 1100,
    "itemsUpdatesFailed": 100,
    "itemsSkipped": 1100,
    "errors": [
      {
        "key": "Item id 1",
        "docURL": "https://contoso.blob.core.windows.net/contracts/2024/Q4/doc-00023.csv",
        "statusCode": 400,
        "componentName": "DocumentExtraction.AzureBlob.MyDataSource",
        "errorMessage": "Could not read the value of column 'foo' at index '0'.",
        "details": "The file could not be parsed.",
        "documentationLink": "https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2049388"
      }
    ]
  },
  "lastSynchronizationState": {
    "status": "partialSuccess",
    "startTime": "2026-04-09T19:30:00Z",
    "endTime": "2026-04-09T19:40:01Z",
    "itemUpdatesProcessed": 1100,
    "itemsUpdatesFailed": 100,
    "itemsSkipped": 1100,
    "errors": null
  },
  "statistics": {
    "totalSynchronizations": 25,
    "averageSynchronizationDuration": "00:15:20",
    "averageItemsProcessedPerSynchronization": 500
  }
}

Note

Właściwość kind i tablica currentSynchronizationState.errors[] ze szczegółami błędów na poziomie dokumentu są dostępne począwszy od wersji interfejsu API 2026-04-01. W przypadku wcześniejszych wersji interfejsu API te pola nie są zwracane. Pole lastSynchronizationState.status jest również nowe w 2026-04-01.

Przeglądanie wygenerowanych obiektów

Podczas tworzenia tego źródła wiedzy Wyszukiwanie AI platformy Azure automatycznie generuje źródło danych, zestaw umiejętności, indeksator i indeks. Odpowiedź na żądanie utworzenia wymienia każdy obiekt pod elementem createdResources.

Te obiekty są generowane zgodnie z ustalonym szablonem, a ich nazwy są oparte na nazwie źródła wiedzy. Nie można zmienić nazw obiektów. Unikaj bezpośredniego edytowania tych obiektów, ponieważ zmiany mogą powodować błędy lub niezgodności, które przerywają potok indeksatora.

Aby zweryfikować tworzenie obiektów, możesz użyć portalu Azure. Przepływ pracy to:

1. Sprawdź indeksator pod kątem komunikatów o powodzeniu lub niepowodzeniu. Błędy połączenia lub limitu zostaną wyświetlone tutaj.

2. Sprawdź źródło danych, aby zweryfikować połączenie z magazynem danych. Połączenie używa albo parametru połączenia, albo tożsamości zarządzanej, w zależności od tego, jak skonfigurowano źródło wiedzy.

3. Sprawdź zestaw umiejętności, aby zobaczyć, jak treść jest dzielona na fragmenty i opcjonalnie wektoryzowana.

4. Sprawdź indeks, aby zobaczyć, jak zawartość jest indeksowana i uwidoczniona na potrzeby pobierania, w tym pola, które można przeszukiwać i filtrować oraz które pola przechowują wektory na potrzeby wyszukiwania podobieństwa. Użyj Eksploratora wyszukiwania, aby uruchamiać zapytania względem wygenerowanego indeksu.

Przypisywanie do bazy wiedzy

Jeśli źródło wiedzy jest zadowalające, dodaj je do bazy wiedzy.

Wykonywanie zapytań w bazie wiedzy

Po skonfigurowaniu bazy wiedzy wywołaj akcję pobierania lub punkt końcowy MCP , aby wysłać zapytanie do źródła wiedzy.

Usuwanie źródła wiedzy

Aby można było usunąć źródło wiedzy, należy usunąć dowolną bazę wiedzy, która odwołuje się do źródła wiedzy, lub zaktualizować definicję bazy wiedzy, aby usunąć odwołanie. W przypadku źródeł wiedzy, które generują potok indeksu i indeksatora, wszystkie wygenerowane obiekty również są usuwane. Jeśli jednak użyto istniejącego indeksu do utworzenia źródła wiedzy, indeks nie zostanie usunięty.

Jeśli spróbujesz usunąć używane źródło wiedzy, akcja zakończy się niepowodzeniem i zwróci listę baz wiedzy, których dotyczy problem.

Aby usunąć źródło wiedzy:

1. Pobierz listę wszystkich baz wiedzy w usłudze wyszukiwania.

   using Azure.Search.Documents.Indexes;
   
   var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
   var knowledgeBases = indexClient.GetKnowledgeBasesAsync();
   
   Console.WriteLine("Knowledge Bases:");
   
   await foreach (var kb in knowledgeBases)
   {
       Console.WriteLine($"  - {kb.Name}");
   }
   

   Reference:SearchIndexClient

   Przykładowa odpowiedź może wyglądać następująco:

    {
        "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
        "value": [
        {
            "name": "my-kb"
        },
        {
            "name": "my-kb-2"
        }
        ]
    }
   

2. Uzyskaj pojedynczą definicję bazy wiedzy, aby sprawdzić odwołania do źródeł wiedzy.

   using Azure.Search.Documents.Indexes;
   using System.Text.Json;
   
   var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
   
   // Specify the knowledge base name to retrieve
   string kbNameToGet = "earth-knowledge-base";
   
   // Get a specific knowledge base definition
   var knowledgeBaseResponse = await indexClient.GetKnowledgeBaseAsync(kbNameToGet);
   var kb = knowledgeBaseResponse.Value;
   
   // Serialize to JSON for display
   string json = JsonSerializer.Serialize(kb, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true });
   Console.WriteLine(json);
   

   Reference:SearchIndexClient

   Przykładowa odpowiedź może wyglądać następująco:

    {
      "Name": "earth-knowledge-base",
      "KnowledgeSources": [
        {
          "Name": "earth-knowledge-source"
        }
      ],
      "Models": [
        {}
      ],
      "RetrievalReasoningEffort": {},
      "OutputMode": {},
      "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022",
      "EncryptionKey": null,
      "Description": null,
      "RetrievalInstructions": null,
      "AnswerInstructions": null
    }
   

3. Usuń bazę wiedzy lub, jeśli masz wiele źródeł wiedzy, zaktualizuj bazę wiedzy, aby usunąć źródło. W tym przykładzie pokazano usunięcie.

   using Azure.Search.Documents.Indexes;
   var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
   
   await indexClient.DeleteKnowledgeBaseAsync(knowledgeBaseName);
   System.Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");
   

   Reference:SearchIndexClient

4. Usuń źródło wiedzy.

   await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName);
   System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");
   

   Reference:SearchIndexClient

1. Pobierz listę wszystkich baz wiedzy w usłudze wyszukiwania.

   # Get knowledge bases
   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
   
   index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
   
   print("Knowledge Bases:")
   for kb in index_client.list_knowledge_bases():
       print(f"  - {kb.name}")
   

   Reference:SearchIndexClient

   Przykładowa odpowiedź może wyglądać następująco:

    {
        "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
        "value": [
        {
            "name": "my-kb"
        },
        {
            "name": "my-kb-2"
        }
        ]
    }
   

2. Uzyskaj pojedynczą definicję bazy wiedzy, aby sprawdzić odwołania do źródeł wiedzy.

   # Get a knowledge base definition
   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
   
   index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
   kb = index_client.get_knowledge_base("knowledge_base_name")
   print(kb)
   

   Reference:SearchIndexClient

   Przykładowa odpowiedź może wyglądać następująco:

    {
      "name": "my-kb",
      "description": null,
      "retrievalInstructions": null,
      "answerInstructions": null,
      "outputMode": null,
      "knowledgeSources": [
        {
          "name": "my-blob-ks",
        }
      ],
      "models": [],
      "encryptionKey": null,
      "retrievalReasoningEffort": {
        "kind": "low"
      }
    }
   

3. Usuń bazę wiedzy lub, jeśli masz wiele źródeł wiedzy, zaktualizuj bazę wiedzy, aby usunąć źródło. W tym przykładzie pokazano usunięcie.

   # Delete a knowledge base
   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential 
   from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
   
   index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
   index_client.delete_knowledge_base("knowledge_base_name")
   print(f"Knowledge base deleted successfully.")
   

   Reference:SearchIndexClient

4. Usuń źródło wiedzy.

   # Delete a knowledge source
   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential 
   from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
   
   index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
   index_client.delete_knowledge_source("knowledge_source_name")
   print(f"Knowledge source deleted successfully.")
   

   Reference:SearchIndexClient

1. Pobierz listę wszystkich baz wiedzy w usłudze wyszukiwania.

   ### Get knowledge bases
   GET {{search-url}}/knowledgebases?api-version={{api-version}}&$select=name
   api-key: {{api-key}}
   

   Dokumentacja:Bazy wiedzy — lista

   Przykładowa odpowiedź może wyglądać następująco:

    {
        "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
        "value": [
        {
            "name": "my-kb"
        },
        {
            "name": "my-kb-2"
        }
        ]
    }
   

2. Uzyskaj pojedynczą definicję bazy wiedzy, aby sprawdzić odwołania do źródeł wiedzy.

   ### Get a knowledge base definition
   GET {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}
   api-key: {{api-key}}
   

   Dokumentacja:Bazy wiedzy — pobieranie

   Przykładowa odpowiedź może wyglądać następująco:

    {
      "name": "my-kb",
      "description": null,
      "retrievalInstructions": null,
      "answerInstructions": null,
      "outputMode": null,
      "knowledgeSources": [
        {
          "name": "my-blob-ks",
        }
      ],
      "models": [],
      "encryptionKey": null,
      "retrievalReasoningEffort": {
        "kind": "low"
      }
    }
   

3. Usuń bazę wiedzy lub, jeśli masz wiele źródeł wiedzy, zaktualizuj bazę wiedzy, aby usunąć źródło. W tym przykładzie pokazano usunięcie.

   ### Delete a knowledge base
   DELETE {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}
   api-key: {{api-key}}
   

   Dokumentacja:Bazy wiedzy — usuwanie

4. Usuń źródło wiedzy.

   ### Delete a knowledge source
   DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
   api-key: {{api-key}}
   

   Dokumentacja:Źródła wiedzy — usuwanie

Treści powiązane

• Agentowe pobieranie danych w Wyszukiwanie AI platformy Azure
• Co to jest źródło wiedzy?
• Tworzenie bazy wiedzy
• Wykonywanie zapytań względem bazy wiedzy
• Indeksator usługi Azure SQL w usłudze Wyszukiwanie AI platformy Azure