註
Azure AI 搜尋服務 可透過 Azure 入口網站、REST API 及 Azure SDK 取得。 它同時也是 Foundry IQ 的基礎，這是一個管理式知識層，能將企業內容轉化為可重複使用、權限感知的知識庫，供 Microsoft Foundry 入口網站中的代理使用。
註
部分代理檢索功能通常可在 2026-04-01 REST API 透過程式存取取得。 Azure 入口網站與 Microsoft Foundry 入口網站持續提供所有代理檢索功能的預覽存取。 關於遷移指引，包括一般可用內容與預覽版內容的詳細說明，請參閱 「遷移代理檢索程式碼至最新版本」。
如果你選擇使用預覽版的 REST API，你可以存取尚未普遍可用的代理式檢索功能。 預覽功能是在沒有服務等級合約的情況下提供的，不建議用於生產工作負載。 欲了解更多資訊，請參閱 Microsoft Azure 預覽版補充使用條款。
Important
這些功能與功能是 2026-05-01-preview REST API 的一部分。 2026-05-01-preview 會作為您 Azure 訂用帳戶的一部分授權給您，並受 Microsoft Product Terms、Microsoft Products and Services Data Protection Addendum（「DPA」）以及 Microsoft Azure 預覽版補充使用條款 中適用於「預覽」的條款約束。
2026-05-01-preview 支援連線至其他 Microsoft 服務和第三方服務。 使用這些服務須遵守其各自的條款，可能導致資料處理或儲存超出 Azure 合規邊界，以及資料流入 Azure 合規邊界。
你有責任管理資料是否會超出組織的合規與地理邊界及相關影響，並確保適當的權限、邊界與核准被提供。
你有責任仔細審查並測試你在特定使用情境中所建置的應用程式，並做出所有適當的決策與客製化。 這包括實施你自己負責任的 AI 緩解措施，例如元提示、內容過濾器或其他安全系統，並確保你的應用程式符合適當的品質、可靠性、安全性與可信度標準。 欲了解更多資訊，請參閱Azure AI 搜尋服務透明度說明。
知識來源是您 Azure AI 搜尋服務 服務中的頂層資源，定義代理檢索管線中使用的內容。 每個知識來源不是索引式，就是遠端式，這會決定內容的擷取、處理及查詢方式。 知識來源是知識庫中不可或缺的組成部分。
你可以在單一知識庫中引用多個知識來源。 代理檢索引擎會在同一個請求中查詢所有這些資料。 每個知識來源都會產生子查詢，並在檢索回應中回傳頂尖結果。
支援的知識來源
Azure AI 搜尋服務 支援以下代理檢索工作負載的知識來源。
| 種類 | Description | 已編製索引或遠端 |
|---|---|---|
| 搜尋索引 | 封裝現有索引。 | 已索引 |
| Azure Blob | 從 Blob 容器建立索引器管線。 | 已索引 |
| Azure SQL （preview） | 從 Azure SQL 表格或檢視產生索引器管線。 | 已索引 |
| 檔案（預覽） | 直接上傳檔案到 Azure AI 搜尋服務。 | 已索引 |
| OneLake | 從湖存放庫產生索引器管線。 | 已索引 |
| 已編製索引的 SharePoint（預覽） | 從 SharePoint 網站產生索引器管線。 | 已索引 |
| Remote SharePoint（預覽版） | 從 SharePoint 擷取內容。 | 遠端 |
| Fabric Data Agent（預覽版） | 從 Microsoft Fabric 資料代理擷取答案與內嵌資源。 | 遠端 |
| Fabric 本體論（預覽） | 從 Microsoft Fabric 本體中擷取基於實體與關係的答案。 | 遠端 |
| MCP 伺服器（預覽） | 從外部 MCP 伺服器擷取即時、工具支援的結果。 | 遠端 |
| 工作智慧（預覽） | 從 Work IQ 獲取組織智慧。 | 遠端 |
| 網路 | 從 Microsoft Bing 取得即時接地資料。 | 遠端 |
索引知識來源
一個被索引的知識來源指向 符合代理檢索條件的搜尋索引。 內容會在查詢前透過以下三種路徑之一被匯入索引：
帶上你自己的索引： 使用搜尋索引知識來源，將現有索引包裝到你的搜尋服務中。
直接上傳檔案：使用檔案知識來源直接上傳檔案到 Azure AI 搜尋服務。 該服務處理檔案並儲存擷取內容於產生的搜尋索引中，無需外部儲存或索引器管線。
自動產生的索引器管線：對於所有其他索引的知識來源，Azure AI 搜尋服務 會自動從你的外部資料來源建立完整的索引器流程。 這包括資料 來源、 技能集、 索引器和有分塊的 索引 。
查詢可在你的搜尋服務本地執行，使用關鍵字（全文）、向量或混合式查詢。
遠端知識來源
遠端知識來源直接連接到外部平台。 內容絕不會被匯入 Azure AI 搜尋服務。 相反地，這些資料會在查詢時透過各平台的原生 API 取得。 代理檢索引擎會呼叫 API 並將結果與任何索引的知識來源一同呈現在同一回應中。
根據平台不同，遠端連線可透過公共網際網路（如 Bing）或 Microsoft 租戶內部（如 SharePoint 和 Fabric）存取內容。
統一排名
無論是索引資料還是遠端知識來源，所有檢索的內容都會經過同一條排名管道。 結果會根據相關性進行評分，跨查詢合併，並在返回檢索回應前重新排序。
與知識來源合作
知識來源是獨立的物件，你要獨立於知識庫之外建立和管理。 請記住下列要點：
在建立知識庫之前，先先建立知識來源。 知識庫以ID來指稱知識來源，因此知識來源必須先存在。
要刪除知識來源，請先更新或刪除所有引用該知識庫的知識庫。 然後你可以刪除知識來源。
知識來源及其知識庫必須存在於同一個搜尋服務上。
建立知識來源
要建立知識來源，你需要搜尋服務的 Search Service 貢獻 者權限 。 如果知識來源產生索引器管線，你也需要 搜尋索引資料貢獻 者的權限才能載入索引。 你可以用 管理員 API 金鑰 作為角色指派的替代方案。
Azure 入口網站、Microsoft Foundry 入口網站、REST API 和 Azure SDK 的建立支援會依知識來源類型而異。 關於每種指令，請參閱 支援知識來源中的連結。
匯入敏感度標籤（預覽）
如果是 blob、編制索引的 OneLake 和編制索引的 SharePoint 知識來源，您可以設定 以包括 ingestionPermissionOptions後，內嵌 sensitivityLabel。 設定這個數值前，請遵守所有先決條件。 標籤同步到索引後，會在檢索回應中顯示，並用來在查詢時強制文件層級存取。 更多資訊請參閱查詢時強制執行權限（預覽）。
如果你的索引知識來源使用分塊索引，例如整合向量化或自訂的文字分割技能，你也必須透過 技能集中的索引投影，將敏感度標籤映射到每一區塊列。 否則，如果在原始文件中有標籤，擷取回應中的區塊層級參考就不會被回傳。
Surface 文件內嵌影像（預覽）
對於 blob、索引過的 OneLake 和索引過的 SharePoint 知識來源，你可以設定assetStore在知識來源ingestionParameters中，讓嵌入在原始文件中的圖片持續存在。 當您也在知識庫上啟用影像服務時，擷取動作會將這些影像插入答案合成提示詞，讓 LLM 可以推理圖表、圖形和擷取的影像內容。 如需詳細資訊，請參閱 在 agentic retrieval 中呈現文件內嵌影像（預覽）。
不要在同一個知識來源上設定 assetStore 和 ingestionPermissionOptions。 設定時 ingestionPermissionOptions 不支援影像服務。
利用知識來源
建立知識來源後，請在 知識庫中引用它。 知識庫決定要查詢哪些知識來源。 以下章節說明用於控制要包含哪些來源，以及引擎如何在其中進行選擇的選項。
一定要查詢知識來源
在知識來源定義中將 alwaysQuery 設為 true，即可在每次查詢中都納入該知識來源，而不論檢索推理投入的程度。
利用檢索推理工作來控制 LLM 的使用（預覽）
檢索推理工作量會決定對每個查詢套用多少 LLM 處理。 並非所有解決方案都受益於 LLM 查詢規劃。 若要優先考量簡便性與速度，則只需使用 minimal 工作量，即可略過 LLM 處理。 在 low 和 medium 的工作量層級下，LLM 會規劃並選擇要查詢哪些知識來源，加上medium加入反覆傳遞，獲得更深入的結果。 欲了解更多各級資訊，請參閱 設定檢索推理努力（預覽）。
下列因素會影響在 low 和 medium 努力度下的選擇：
知識來源的
name。索引的
description（適用於已建立索引的知識來源）。retrievalInstructions會由知識庫定義或擷取動作所指定。 檢索指令會引導 LLM 選擇或跳過哪些知識來源。 它們就像提示一樣：你可以指定簡潔、語氣和格式。