Примеры REST для поиска ИИ Azure

Note

Поиск с использованием ИИ Azure доступна через портал Azure, REST API и Azure SDKs. Он также лежит в основе Foundry IQ — управляемого слоя знаний, который преобразует корпоративный контент в многократно используемые базы знаний с учетом разрешений доступа для агентов на портале Microsoft Foundry.

Узнайте о примерах REST API, демонстрирующих функциональные возможности и рабочий процесс решения поиска ИИ Azure. В этих примерах используются REST API службы поиска.

REST — это окончательный интерфейс программирования для поиска ИИ Azure, предлагающий не зависящий от языка способ взаимодействия со службой. По этой причине большинство примеров в нашей документации используют REST API для демонстрации и объяснения важных концепций.

Вы можете использовать любой клиент, поддерживающий HTTP-вызовы. Сведения о том, как сформулировать HTTP-запрос с помощью Visual Studio Code с расширением клиента REST, см. в разделе REST краткого руководства: полнотекстовый поиск.

Примеры документации

Примеры кода из команды поиска ИИ Azure демонстрируют функции и рабочие процессы. Следующие примеры приведены в учебниках, быстрых стартах и инструкциях. Эти примеры можно найти в Azure-Samples/azure-search-rest-samples на сайте GitHub.

Sample	Article	Описание
quickstart-agentic-retrieval	Краткое руководство: Агентивное извлечение	Интеграция семантического ранжирования с помощью планирования запросов на основе LLM и создания ответов.
quickstart-keyword-search	Быстрый старт: Полнотекстовый поиск	Создание, загрузка и запрос индекса поиска с помощью примеров данных.
краткое руководство по семантике ранжирования	Быстрый старт: Семантическое ранжирование	Добавьте семантический ранжирование в схему индекса и выполните семантические запросы.
векторы быстрого запуска	Краткое руководство: Векторный поиск	Содержимое вектора индекса и запроса.
acl	Принудительное применение ACL и RBAC на этапе выполнения запроса	Реализуйте управление доступом во время запроса с помощью управления доступом на основе ролей (RBAC) и списков управления доступом (ACL).
пользовательские анализаторы	Руководство: Создание пользовательского анализатора для номеров телефонов	Используйте анализатор для сохранения шаблонов и специальных символов в содержимом, доступных для поиска.
сеансы отладки	Руководство. Исправление набора навыков с помощью сеансов отладки	Создайте объекты поиска, которые позже можно отлаживать в портале Azure.
Index-json-blobs	Руководство. Индексирование объектов BLOB JSON из службы хранилища Azure	Создайте индексатор, источник данных и индекс для вложенных объектов JSON в массиве JSON. Демонстрирует модель синтаксического анализа jsonArray и параметры documentRoot.
хранилище знаний	Создание хранилища знаний с помощью REST	Заполните хранилище знаний для рабочих процессов извлечения знаний.
Проекции	Определение проекций в хранилище знаний	Укажите структуры физических данных в хранилище знаний.
skillset-tutorial	Руководство: доступное для поиска содержимое, созданное ИИ, из BLOB-объектов Azure	Создайте набор навыков, который выполняет итерацию по блобам Azure для извлечения информации и определения структуры.

Другие примеры

Следующие примеры также публикуются командой поиска ИИ Azure, но не ссылаются в документации. Связанные файлы README предоставляют инструкции по использованию.

Sample	Описание
azure-search-classic-rag	Одношаговая RAG с классической поисковой системой в качестве основ данных из Поиск с использованием ИИ Azure и моделью завершения чата из Azure OpenAI.

Совет

Используйте браузер примеров для поиска примеров кода Майкрософт на сайте GitHub. Вы можете отфильтровать поиск по продуктам, службам и языку.