Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Not
Azure Yapay Zeka Arama Azure portalı, REST API'leri ve Azure SDK’ları aracılığıyla kullanılabilir. Ayrıca kuruluş içeriğini Microsoft Foundry portalındaki aracılar için yeniden kullanılabilir, izin kullanan bilgi bankalarına dönüştüren yönetilen bilgi katmanı Foundry IQ'yu temel alır.
Not
Bazı aracısal alma özellikleri genellikle programlı erişim aracılığıyla 2026-04-01 REST API'sinde kullanılabilir. Azure portalı ve Microsoft Foundry portalı, tüm aracısal alma özelliklerine yalnızca önizleme erişimi sağlamaya devam eder. Genel kullanıma sunulanların ve önizlemede kalanların dökümü de dahil olmak üzere geçiş kılavuzu için bkz. Aracı alma kodunu en son sürüme geçirme.
Önizleme REST API'sini kullanmayı seçerseniz, henüz genel kullanıma sunulmamış aracısal alma özelliklerine erişebilirsiniz. Önizleme özellikleri hizmet düzeyi sözleşmesi olmadan sağlanır ve üretim iş yükleri için önerilmez. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları.
Important
Bu özellikler ve işlevler 2026-05-01-preview REST API'sinin bir parçasıdır. 2026-05-01-preview, Azure aboneliğinizin bir parçası olarak size lisanslanmıştır ve Microsoft Ürün Koşulları, Microsoft Ürünler ve Hizmetler Veri Koruma Eki ("DPA") ve Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları belgelerinde "Önizlemeler" için geçerli olan koşullara tabidir.
2026-05-01-preview, diğer Microsoft hizmetleri ve üçüncü taraf hizmetlerle bağlantıları destekler. Bu hizmetlerin kullanımı ilgili koşullara tabidir ve Azure uyumluluk sınırının dışında veri işleme veya depolamanın yanı sıra Azure uyumluluk sınırına akan verilere neden olabilir.
Verilerinizin kuruluşunuzun uyumluluk ve coğrafi sınırları dışında akıp akmayacağını ve ilgili etkileri ve uygun izinlerin, sınırların ve onayların sağlanıp sağlanmayacağını yönetmek sizin sorumluluğunuzdadır.
Özel kullanım örnekleriniz bağlamında oluşturduğunuz uygulamaları dikkatle gözden geçirmek ve test etmek ve tüm uygun kararları ve özelleştirmeleri yapmak sizin sorumluluğunuzdadır. Bu, metapromptlar, içerik filtreleri veya diğer güvenlik sistemleri gibi sorumlu yapay zeka risk azaltmalarınızı uygulamayı ve uygulamalarınızın uygun kalite, güvenilirlik, güvenlik ve güvenilirlik standartlarını karşılamasını sağlamayı içerir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Yapay Zeka Arama Saydamlık Notu.
Azure Yapay Zeka Arama'da agentic retrieval sohbet ve yardımcı pilot uygulamalarında kullanıcılar veya aracılar tarafından sorulan karmaşık sorular için tasarlanmış çok sorgulu bir işlem hattıdır. ** Geri alma ile artırılmış oluşturma (RAG) desenleri ve acenteden acenteye iş akışları için tasarlanmıştır.
Şunları yapar:
Büyük bir dil modeli (LLM) kullanarak karmaşık bir sorguyu daha küçük, odaklanmış alt sorgulara ayırarak özel ve dış içerik üzerinde daha iyi bir kapsama sahip olabilir. Alt sorgular ek bağlam için sohbet geçmişi içerebilir.
Alt sorguları paralel olarak çalıştırır. Her alt sorgu, en uygun eşleşmeleri teşvik etmek için semantik olarak yeniden sıralanır.
En iyi sonuçları bir LLM'nin temelli yanıtlar oluşturmak için kullanabileceği birleşik bir yanıtta birleştirir.
Birleştirilmiş içerikle birlikte kaynak referanslarını ve etkinlik günlüğünü döndürebilir; böylece yalnızca dayanak verilerini kullanabilir veya tam bir yanıt için bunları bir LLM'ye iletebilirsiniz.
Bu yüksek performanslı işlem hattı, karmaşık soruları hızlı bir şekilde yanıtlayarak sohbet uygulamanız için yüksek kaliteli topraklama verileri veya yanıtları oluşturmanıza yardımcı olur.
Ajan tabanlı erişim neden kullanılır?
Aracılı alma için iki kullanım örneği vardır. İlk olarak, aracı çözümleri için bilgi katmanını sağlayarak Microsoft Foundry portalında Foundry IQ'ya güç sağlar. İkincisi, Azure Yapay Zeka Arama API'lerini kullanarak oluşturduğunuz özel aracı çözümlerin temelini oluşturur.
Aracılara ve uygulamalara, sohbet bağlamından, size özel içeriğinizden ve dış kaynaklardan yararlanarak daha karmaşık soruları yanıtlamaları için en alakalı içeriği sağlamak istediğinizde aracılı bilgi getirme özelliğini kullanın.
Ajan tabanlı getirme, tek sorgulu bir işlem hattına kıyasla ek gecikme yaratır, ancak tek bir sorgunun ele alamadığı sorgu karmaşıklığını ele alır. Örneğin, şunları işleyebilir:
"Bana plaj yakınlarında, havaalanı ulaşımı olan ve vejetaryen restoranlara yürüme mesafesinde olan bir otel bul" gibi birçok soruyla ilgili sorular.
Konuşmadaki önceki bağlama bağlı sorular.
İçeriğiniz genelinde kapsamı genişletmek için eş anlamlı haritaları ve LLM tarafından oluşturulan yeniden ifade etmeleri kullanan, yeniden yazımdan fayda sağlayan sorgular.
Yazım hataları.
Mimari ve iş akışı
Temsili geri çağırma süreci şu şekilde çalışır:
İş akışı başlatma: Uygulamanız, sorgu ve konuşma geçmişi sağlayan bir alma eylemiyle bir bilgi bankası çağırır.
Sorgu planlaması:
lowvemediumalma muhakemesi çabasında, bilgi tabanı sorgunuzu ve konuşma geçmişinizi bir LLM'ye gönderir; bu da odaklı alt sorgular oluşturur.minimaldüzeyinde çabayla bu adım atlanır ve sorgular doğrudan bilgi kaynaklarına gönderilir. Akıl yürütme düzeyi varsayılan olaraklowşeklindedir ve bilgi tabanında yapılandırılır.Sorgu yürütme: Bilgi bankası, alt sorguları bilgi kaynaklarınıza gönderir. Tüm alt sorgular aynı anda çalışır ve anahtar sözcük, vektör veya karma arama olabilir. Her alt sorgu, en uygun eşleşmeleri bulmak için anlamsal yeniden boyutlandırmadan geçer. Kaynaklar alıntı amacıyla ayıklanır ve korunur.
Sonuç sentezi: Sistem tüm sonuçları birleşik bir yanıtta birleştirir. Birleştirilmiş içerik her zaman döndürülür. Kaynak başvuruları ve yürütme etkinlik günlüğü isteğe bağlıdır.
Components
Tüm aracısal alma senaryoları için bir bilgi bankası ve en az bir bilgi kaynağı gereklidir. Diğer bileşenler isteğe bağlıdır ve yapılandırmanıza bağlıdır.
| Bileşen | Hizmet | Rolü |
|---|---|---|
| Bilgi tabanı | Azure Yapay Zeka Arama | bilgi kaynaklarını ve sorgu parametrelerini yöneterek işlem hattını düzenler. |
| Bilgi kaynağı | Azure Yapay Zeka Arama | İşlem hattında kullanılan içeriği tanımlar. Dizinlenebilir (hizmetinizdeki bir arama dizini tarafından desteklenen) veya uzak kaynaklı (içeriği sorgu sırasında harici bir platformdan alınan) olabilir. |
| Arama dizini | Azure Yapay Zeka Arama | Aranabilir içeriği (metin ve vektörler) anlamsal bir yapılandırmayla depolar. Hangi sorgu türlerinin çalıştıracağını ve hangi iyileştirmelerin uygulanacağını belirler. Yalnızca dizine alınan bilgi kaynakları için gereklidir. |
| Anlamsal sıralayıcı | Azure Yapay Zeka Arama | Ajan tabanlı getirim hattı tarafından, sonuçları ilgililiklerine göre yeniden sıralamak için dahili olarak kullanılır (L2 yeniden sıralama). |
| Hukuk Yüksek Lisansı (LLM) | Azure OpenAI | Sorguları planlar ve bilgi kaynaklarını seçer. Yalnızca low ve medium geri getirme akıl yürütme çabasında kullanılır.
minimal çabası düzeyinde atlandı. |
Tümleştirme gereksinimleri
Uygulamanız bilgi bankasını çağırarak ve yanıtı işleyerek işlem hattını yönetir. İşlem hattı, yanıt oluşturmak üzere bir LLM’ye iletebileceğiniz veya doğrudan sohbet arayüzünüzde kullanabileceğiniz dayanak verileri döndürür. Uygulama ayrıntıları için bkz Eğitici: Uçtan uca etkili alma çözümü geliştirme.
Kullanılabilirlik ve fiyatlandırma
Agentic retrieval , belirli bölgelerde kullanılabilir. Bilgi kaynaklarının ve bilgi bankalarının da fiyatlandırma katmanına ve alma mantığı çabalarına göre değişen maksimum sınırları vardır.
Fatura
Aracı geri alma işleminde iki hizmetten ücret alınır.
Azure Yapay Zeka Arama, alt sorgu yürütme ve anlamsal sıralama sırasında tüketilen alma belirteçleri için ücretlendirir. Ücretsiz plan (varsayılan olarak) aylık token izni sağlar. Standart plan, ücretsiz ödenek tüketildikten sonra kullandıkça öde fiyatlandırmasını etkinleştirir. Daha fazla bilgi için bakınız Etkin getirme faturalamasını etkinleştirme veya devre dışı bırakma.
Azure OpenAI, LLM tabanlı sorgu planlama ve cevap sentezi için kullanılan giriş ve çıkış belirteçleri üzerinden faturalandırılır. Fiyatlandırma her zaman 'kullandıkça öde' esasına dayanır ve bilgi tabanına atadığınız modele göre belirlenir. Ücretler Azure OpenAI faturanızda görünür. Fiyatlar için bkz. Azure OpenAI fiyatlandırması.
Aşağıdaki tabloda klasik tek sorgulu boru hattı ile ajan destekli geri alma çok sorgulu boru hattı arasındaki faturalama karşılaştırması yapılmaktadır. Klasik işlem hattında faturalanabilir bileşen anlamsal sıralayıcıdır.
| Özellik | Klasik işlem hattı | Aracılı alma |
|---|---|---|
| Birim | Sorgu tabanlı | Jeton tabanlı |
| Birim başına maliyet | Sorgu başına tekdüzen maliyet | Belirteç başına değişken maliyet (akıl yürütme çabalarına bağlıdır) |
| Maliyet tahmini | Sorgu sayısını tahmin et | Belirteç kullanımını tahmin etme |
| Ücretsiz izin | Aylık ücretsiz sorgu izni | Aylık ücretsiz jeton kotası |
Örnek: Tahmin maliyetleri
Bu örnek, sorgu planlama ve sorgu yürütme için maliyet tahmin sürecini göstermeye yardımcı olur, ancak yanıt sentezi için gösterilmez. Maliyetleriniz daha düşük olabilir. Geçerli fiyatlar için bkz. Azure Yapay Zeka Arama pricing ve Azure OpenAI fiyatlandırması.
Azure OpenAI'de sorgu planı maliyetlerini kullanım başına ödeme olarak tahmin etmek için, gpt-4o-mini'yi kullandığımızı varsayalım:
- 1 milyon giriş belirteci için 15 sent.
- 1 milyon çıkış birimi için 60 sent.
- Ortalama sohbet konuşması boyutu için 2.000 giriş belirteci.
- Ortalama çıkış planı boyutu için 350 token.
Sorgu yürütme için tahmini faturalama maliyetleri
Aracısal alma belirteci sayılarını tahmin etmek için, dizininizdeki ortalama bir belgenin nasıl göründüğüne dair bir fikirle başlayın. Örneğin, yaklaşık olarak:
- 10.000 öbek, her öbek pdf'nin bir-iki paragrafıdır.
- Öbek başına 500 token.
- Her alt sorgu, en fazla 50 parçayı yeniden sıralar.
- Ortalama olarak, sorgu planı başına üç alt sorgu vardır.
Yürütme fiyatını hesaplama
Plan başına üç alt sorguyla 2.000 aracılı alma işlemi gerçekleştirdiğimiz varsayılır. Bu bize toplam 6.000 sorgu verir.
Alt sorgu başına 50 öbek sıralayın, bu da toplamda 300.000 öbek yapar.
Ortalama parça 500 token olduğundan, yeniden sıralama için toplam token sayısı 150 milyondur.
Belirteç başına 0,022 abd doları varsayımsal fiyat göz önünde bulundurulduğunda 3,30 ABD doları cinsinden yeniden boyutlandırmanın toplam maliyetidir.
Sorgu planı maliyetlerine geçiş: 2.000 giriş tokeni, 2.000 etken geri alma işlemi ile çarpılarak toplam 60 sent için 4 milyon giriş tokenine eşittir.
Ortalama 350 belirteç temelinde üretim maliyetlerini tahmin edin. 350'yi 2.000 etken çağırım ile çarparsak toplamda 700.000 çıkış belirteci elde ederiz, bu da toplam 42 sent yapar.
Hepsini bir araya getirerek, Azure Yapay Zeka Arama'te eylemsel alma için yaklaşık 3,30 ABD doları, Azure OpenAI'deki giriş belirteçleri için 60 sent ve çıkış belirteçleri için 42 sent öder, toplamda sorgu planlaması için 1,02 ABD doları ödersiniz. Tam yürütme için birleşik maliyet 4,32 ABD dolarıdır.
Maliyetleri denetleme ipuçları
Hangi kaynaklara ve kullanılan parametrelere hangi sorguların verildiğini öğrenmek için yanıttaki etkinlik günlüğünü gözden geçirin. Bu sorguları dizinlerinizde yeniden oluşturabilir ve belirteçleri tahmin etmek ve API tarafından bildirilen kullanımla karşılaştırmak için genel belirteç oluşturucu kullanabilirsiniz. Ancak sorgunun veya yanıtın kesin yeniden yapılandırılması garanti değildir. Faktörler, genel web verileri gibi bilgi kaynağı türleri veya kullanıcı kimliğine dayanan uzak bir SharePoint bilgi kaynağı gibi unsurları içerir ve bu da sorgu oluşturmayı etkileyebilir.
Bilgi kaynaklarının (dizinler) sayısını azaltın; içeriği birleştirmek dağılımı ve belirteç hacmini düşürebilir.
Sorgu planlama ve sorgu genişletme (yinelemeli arama) sırasında LLM kullanımını azaltmak için akıl yürütme çabasını azaltın.
İçeriği düzenleyerek en uygun bilgilerin daha az kaynak ve belgeyle (örneğin, seçilmiş özetler veya tablolar) bulunabilmesini sağlayın.
Nasıl başlarsınız?
Ajan tabanlı bir alma çözümü oluşturmak için Azure portalını, Microsoft Foundry'nin yeni portalını, REST API'lerini veya eşdeğer bir Azure SDK paketini kullanabilirsiniz.
- Hızlı Başlangıç: Azure portalında aracıyla alma
- Hızlı Başlangıç: Aracılık Tabanlı Alma (C#, Java, JavaScript, Python, TypeScript, REST)