Spara extraherad information i ett kunskapslager

  • 5 minuter

Tips/Råd

Mer information finns på fliken Text och bilder !

Även om indexet kan betraktas som de primära utdata från en indexeringsprocess, kan de berikade data som det innehåller också vara användbara på andra sätt. Till exempel:

  • Eftersom indexet i huvudsak är en samling JSON-objekt, som var och en representerar en indexerad post, kan det vara användbart att exportera objekten som JSON-filer för integrering i en dataorkestreringsprocess för extrahering, transformering och inläsning (ETL).
  • Du kanske vill normalisera indexposterna till ett relationsschema med tabeller för analys och rapportering.
  • När du har extraherat inbäddade bilder från dokument under indexeringsprocessen kanske du vill spara bilderna som filer.

Azure AI-sökning stöder dessa scenarier genom att göra det möjligt för dig att definiera ett kunskapslager i den kompetensuppsättning som kapslar in din berikningspipeline. Kunskapsarkivet består av projektioner av berikade data, som kan vara JSON-objekt, tabeller eller bildfiler. När en indexerare kör pipelinen för att skapa eller uppdatera ett index genereras och sparas projektionerna i kunskapsarkivet.

Diagram över en indexeringsprocess som läser in projektioner i ett kunskapslager.

Tips/Råd

Mer information om hur du använder ett kunskapslager finns i Kunskapsarkiv i Azure AI-sökning i dokumentationen för Azure AI-sökning.