Note
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。
瞭解示範 Azure AI 搜尋服務解決方案功能和工作流程的 REST API 範例。 這些範例會使用 Search Service REST API。
REST 是 Azure AI 搜尋服務 的權威程式介面，提供一種語言無關的方式與服務互動。 因此，我們文件中的大部分範例都會使用 REST API 來示範和說明重要概念。
您可以使用任何支援 HTTP 呼叫的用戶端。 若要瞭解如何使用 Visual Studio Code 搭配 REST 用戶端延伸模組來制定 HTTP 要求，請參閱 快速入門：全文檢索搜尋的 REST 部分。
文件範例
來自 Azure AI 搜尋服務小組的程式碼範例會示範功能和工作流程。 教學課程、快速入門和操作說明文章中會參考下列範例。 您可以在 GitHub 上的 Azure-Samples/azure-search-rest-samples 中找到這些範例。
| 範例 | 發行項 | 描述 |
|---|---|---|
| quickstart-agentic-retrieval | 快速入門：代理程式擷取 | 將語義排名與 LLM 驅動的查詢規劃和答案生成整合。 |
| 快速入門-關鍵字搜尋 | 快速入門：全文搜索 | 使用範例資料建立、載入及查詢搜尋索引。 |
| 快速入門-語意排名 | 快速入門：語意排名 | 將語意排名新增至索引結構描述，並執行語意查詢。 |
| quickstart-vectors | 快速入門：向量搜尋 | 索引和查詢向量內容。 |
| acl | 查詢時 ACL 與 RBAC 實施 | 使用基於角色的存取控制（RBAC）和存取控制清單（ACL）實作查詢時存取控制。 |
| 自訂分析器 | 教學課程：建立電話號碼的自訂分析器 | 使用分析器來保留可搜尋內容中的型樣和特殊字元。 |
| debug-sessions | 教學課程：使用偵錯工作階段修正技能集 | 建立搜尋物件，之後在 Azure 入口網站中除錯。 |
| index-json-blobs | 教學課程：Azure 儲存體中的 JSON Blob 編製索引 | 建立 JSON 陣列內巢狀 JSON 的索引子、資料來源和索引。 示範 jsonArray 剖析模型和 documentRoot 參數。 |
| 知識庫 | 使用 REST 建立知識存放區 (部分機器翻譯) | 填充知識庫以支持知識採礦工作流程。 |
| 預測 | 定義知識存放區中的投影 | 指定知識存放區中的實體資料結構。 |
| skillset-tutorial | 教學課程：使用 AI 從 Azure Blob 產生可搜尋的內容 | 建立一個技能組，遍歷 Azure Blob 儲存體以提取資訊並推斷結構。 |
其他範例
下列範例也會由 Azure AI 搜尋小組發佈，但不會在文件中參考。 相關聯的 README 檔案提供使用指示。
| 範例 | 描述 |
|---|---|
| azure-search-classic-rag | 使用傳統搜尋引擎作為 Azure AI 搜尋服務 的基礎資料，並搭配 Azure OpenAI 的聊天完成模型單次嘗試 RAG 。 |
秘訣
使用 範例瀏覽器 在 GitHub 上搜尋 Microsoft 程式碼範例。 您可以按產品、服務和語言過濾搜索。