O que é uma fonte de conhecimento?

Nota

O Pesquisa de IA do Azure está disponível através do portal Azure, APIs REST e SDKs do Azure. Também sustenta o Foundry IQ, a camada de conhecimento gerida que transforma conteúdos empresariais em bases de conhecimento reutilizáveis e conscientes de permissões para agentes no portal Microsoft Foundry.

Importante

Funcionalidades, capacidades ou propriedades assinaladas (pré-visualização) não são abrangidas por um acordo de nível de serviço, não são recomendadas para cargas de trabalho em produção e podem mudar ou ser limitadas antes de se tornarem geralmente disponíveis. Os termos de pré-visualização do Pesquisa de IA do Azure aplicam-se a todas as funcionalidades de pré-visualização, sejam independentes ou parte de uma funcionalidade geralmente disponível.

Uma fonte de conhecimento é um recurso de nível superior no seu serviço Pesquisa de IA do Azure que define o conteúdo utilizado numa pipeline de obtenção agêntica. Cada fonte de conhecimento é indexada ou remota, o que determina como o conteúdo é ingerido, processado e consultado. As fontes de conhecimento são componentes obrigatórios de uma base de conhecimento.

Podes consultar várias fontes de conhecimento numa única base de conhecimento. O motor de recuperação agêntico consulta todos eles num único pedido. São geradas subconsultas para cada fonte de conhecimento, e os principais resultados são devolvidos na resposta de recuperação.

Fontes de conhecimento suportadas

O Pesquisa de IA do Azure suporta as seguintes fontes de conhecimento para cargas de trabalho de recuperação agêntica.

Variante Description Indexado ou remoto
Índice de pesquisa Encapsula um índice existente. Indexado
Blob do Azure Gera uma canalização de indexador a partir de um contentor de blobs. Indexado
SQL do Azure (pré-visualização) Gera uma cadeia de processamento do indexador a partir de uma tabela ou vista do SQL do Azure. Indexado
Ficheiro (pré-visualização) Carrega ficheiros diretamente para o Pesquisa de IA do Azure. Indexado
OneLake Gera um pipeline de indexadores a partir de uma casa de lago. Indexado
SharePoint indexado (pré-visualização) Gera uma canalização de indexação com base num site do SharePoint. Indexado
SharePoint Remoto (pré-visualização) Recupera conteúdo do SharePoint. Remoto
Fabric Data Agent (pré-visualização) Recupera respostas e recursos incorporados de um agente de dados Microsoft Fabric. Remoto
Fabric Ontology (pré-visualização) Recupera respostas baseadas em entidades e relações a partir de uma ontologia Microsoft Fabric. Remoto
Servidor MCP (pré-visualização) Recupera resultados em tempo real, apoiados por ferramentas, de um servidor MCP externo. Remoto
Work IQ (pré-visualização) Recupera inteligência organizacional do Work IQ. Remoto
Sítio Web Recupera dados de aterramento em tempo real do Microsoft Bing. Remoto

Fontes de conhecimento indexadas

Uma fonte de conhecimento indexada aponta para um índice de pesquisa que cumpre os critérios para a recuperação agêntica. O conteúdo é ingerido no índice antes do momento da consulta através de um de três caminhos:

  • Traga o seu próprio índice: Use uma fonte de conhecimento de índice de pesquisa para envolver um índice existente no seu serviço de pesquisa.

  • Carregamento direto de ficheiros: Use uma fonte de conhecimento de ficheiros para carregar ficheiros diretamente para o Pesquisa de IA do Azure. O serviço processa os ficheiros e armazena o conteúdo extraído num índice de pesquisa gerado, sem necessidade de armazenamento externo ou pipeline de indexadores.

  • Pipeline de indexador gerado automaticamente: Para todas as outras fontes de conhecimento indexadas, o Pesquisa de IA do Azure cria automaticamente um pipeline completo de indexadores a partir da sua fonte de dados externa. Isto inclui uma fonte de dados, conjunto de competências, indexador e índice que são preenchidos e fragmentados.

As consultas são executadas localmente no seu serviço de pesquisa usando texto completo (palavra-chave), vetorial ou consultas híbridas.

Como uma fonte de conhecimento indexada tem um índice de pesquisa subjacente, as referências da resposta podem incluir URLs de citações geradas pelo serviço (pré-visualização) que remetem para os respetivos documentos no índice. Fontes de conhecimento remotas não têm índice de apoio, por isso não devolvem URLs de citação.

Fontes remotas de conhecimento

Uma fonte de conhecimento remota liga-se diretamente a uma plataforma externa. O conteúdo nunca é ingerido no Pesquisa de IA do Azure. Em vez disso, é recuperado no momento da consulta através das APIs nativas de cada plataforma. O motor de recuperação com agentes faz a chamada à API e apresenta os resultados juntamente com quaisquer fontes de conhecimento indexadas na mesma resposta.

Dependendo da plataforma, as ligações remotas alcançam conteúdos quer pela internet pública (como Bing), quer dentro do seu tenant Microsoft (como SharePoint e Fabric).

Classificação unificada

Para fontes de conhecimento indexadas e remotas, todo o conteúdo recuperado flui através do mesmo pipeline de classificação. Os resultados são avaliados quanto à relevância, combinados entre consultas e reordenados antes de serem devolvidos na resposta da pesquisa.

Trabalhar com fontes de conhecimento

As fontes de conhecimento são objetos independentes que pode criar e gerir separadamente das bases de conhecimento. Tenha em mente o seguinte:

  • Crie uma fonte de conhecimento antes de criar uma base de conhecimento. As bases de conhecimento referenciam fontes de conhecimento por ID, por isso a fonte de conhecimento deve existir primeiro.

  • Para eliminar uma fonte de conhecimento, primeiro atualize ou elimine quaisquer bases de conhecimento que a referenciam. Depois podes apagar a fonte do conhecimento.

  • Uma fonte de conhecimento e a sua base de conhecimento devem existir no mesmo serviço de pesquisa.

Criação de fontes de conhecimento

O suporte à criação no portal Azure, portal Microsoft Foundry, API REST e SDKs do Azure varia consoante o tipo de fonte de conhecimento. Para instruções por tipo, consulte os links em Fontes de conhecimento suportadas.

Ingerir etiquetas de sensibilidade (pré-visualização)

Para fontes de conhecimento blob, do OneLake indexado e do SharePoint indexado, pode importar etiquetas de sensibilidade do Microsoft Purview definindo ingestionPermissionOptions de forma a incluir sensitivityLabel. Siga todos os pré-requisitos antes de definir este valor. Depois de sincronizadas com o índice, as etiquetas são apresentadas nas respostas de recuperação e usadas para impor o acesso ao nível do documento no momento da consulta. Para mais informações, consulte Impor permissões no momento da consulta (pré-visualização).

Se a sua fonte de conhecimento indexada usar um índice em blocos, como com vetorização integrada ou uma competência personalizada de Text Split, deve também mapear a etiqueta de sensibilidade para cada linha de blocos através de projeções de índice no conjunto de competências. Caso contrário, as referências ao nível dos segmentos nas respostas de obtenção não serão devolvidas se tiverem rótulos no documento de origem.

Imagens incorporadas em documentos Surface (pré-visualização)

Para fontes de conhecimento blob, OneLake indexadas e SharePoint indexadas, pode configurar uma assetStore nas fontes ingestionParameters de conhecimento para persistir imagens que estejam embutidas nos seus documentos fonte. Quando ativares também a disponibilização de imagens na base de conhecimento, a ação retrieve introduz essas imagens no prompt de síntese da resposta para que o LLM possa raciocinar sobre diagramas, gráficos e conteúdo extraído das imagens. Para mais informações, veja Mostrar imagens incorporadas em documentos na recuperação agêntica (pré-visualização).

Não configure assetStore e ingestionPermissionOptions na mesma fonte de conhecimento. A disponibilização de imagens não é suportada quando ingestionPermissionOptions está configurado.

Restringir a ingestão a uma rede privada (pré-visualização)

Blob, SharePoint indexado e fontes de conhecimento SQL do Azure indexadas suportam a execução de indexadores privados. Para blob e SQL do Azure, links privados partilhados aprovados podem proteger a ligação de origem e as dependências do Azure. O SharePoint Online não é um destino de ligação privada partilhada, por isso o modo privado aplica-se apenas às suas dependências protegidas do Azure.

Atualmente, a sincronização privada não é suportada para fontes de conhecimento indexadas do OneLake.

Utilize analisadores automáticos para cada idioma (pré-visualização)

As fontes de conhecimento Blob, OneLake indexadas e SharePoint indexadas suportam analisadores automáticos para cada idioma para conteúdos multilingues. Quando ativado, o Pesquisa de IA do Azure deteta a linguagem de cada documento de origem e aplica automaticamente um analisador de linguagem Microsoft correspondente. Não especificas um analisador na definição da fonte de conhecimento ou numa consulta.

Utilização de fontes de conhecimento

Depois de criares uma fonte de conhecimento, referencia-a numa base de conhecimento. A base de conhecimento determina quais as fontes de conhecimento a consultar. As secções seguintes descrevem opções para controlar quais as fontes incluídas e como o motor seleciona entre elas.

Consulta sempre uma fonte de conhecimento

Defina alwaysQuery como true numa definição de fonte de conhecimento para a incluir em cada consulta, independentemente do esforço de raciocínio de recuperação.

Use o esforço de raciocínio de recuperação para controlar o uso dos LLMs (pré-visualização)

O esforço de raciocínio de recuperação controla quanto processamento de LLM é aplicado a cada consulta. Nem todas as soluções beneficiam do planeamento de consultas LLM. Se a simplicidade e a rapidez forem a prioridade, use minimal o esforço para contornar o processamento do LLM. Ao nível de esforço low e medium, o LLM planeia e seleciona que fontes de conhecimento consultar, sendo que medium acrescenta uma iteração adicional para obter resultados mais aprofundados. Para mais informações sobre cada nível, veja Definir o esforço de raciocínio de recuperação (pré-visualização).

Os seguintes fatores influenciam a seleção ao nível de esforço low e medium:

  • A name da fonte de conhecimento.

  • O description de um índice (para fontes de conhecimento indexadas).

  • O retrievalInstructions especificado na definição da base de conhecimento ou na ação de obtenção. Instruções de recuperação orientam quais fontes de conhecimento o LLM seleciona ou omite. Funcionam como um prompt: podes especificar brevidade, tom e formatação.

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