@azure/search-documents package

類別

AzureKeyCredential	支援更新基礎金鑰值的靜態金鑰型認證。
GeographyPoint	表示全域座標的地理點。
IndexDocumentsBatch	類別，用來對索引執行具有多個檔的批次作業。
KnowledgeRetrievalClient	類別過去用來對知識庫執行運算。
SearchClient	用來對搜尋索引執行作業的類別，包括查詢索引中的檔，以及新增、更新和移除檔。
SearchIndexClient	用來執行作業的類別，以管理（建立、更新、列出/刪除）索引，& 同義字對應。
SearchIndexerClient	用來執行作業的類別，以管理（建立、更新、列出/刪除）索引器、數據源 & 技能集。
SearchIndexingBufferedSender	類別，用來對搜尋索引執行緩衝作業，包括新增、更新和移除它們。

介面

AIServices	AI 服務的參數。
AIServicesAccountIdentity	Azure AI 服務資源的多區域帳號，並附加到技能集。
AIServicesAccountKey	綁定在技能組上的 Azure AI 服務資源的帳號金鑰，用於該資源的子網域。
AnalyzeRequest	指定一些用來將文字分成標記的文字和分析元件。
AnalyzeResult	在文字上測試分析器的結果。
AnalyzedTokenInfo	分析器傳回之令牌的相關信息。
AsciiFoldingTokenFilter	如果這類對等專案存在，請將前127個ASCII字元中的字母、數位和符號 Unicode 字元轉換成其 ASCII 對等專案。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
AutocompleteItem	自動完成要求的結果。
AutocompleteRequest	模糊比對和其他自動完成查詢行為的參數。
AutocompleteResult	自動完成查詢的結果。
AzureActiveDirectoryApplicationCredentials	為搜尋服務建立之已註冊應用程式的認證，用於對儲存在 Azure Key Vault 中的加密密鑰進行驗證存取。
AzureBlobKnowledgeSource	Azure Blob 儲存體知識來源的設定。
AzureBlobKnowledgeSourceParameters	Azure Blob 儲存體知識來源的參數。
AzureBlobKnowledgeSourceParams	指定 Azure Blob 知識來源的執行階段參數
AzureMachineLearningVectorizer	指定透過 Azure AI Foundry 模型目錄部署的 Azure Machine Learning 端點，用於產生查詢字串的向量嵌入。
AzureOpenAIEmbeddingSkill	可讓您使用 Azure OpenAI 資源為指定的文字輸入產生向量內嵌。
AzureOpenAIParameters	指定連線到 Azure OpenAI 資源的參數。
AzureOpenAIVectorizer	包含查詢時使用 Azure Open AI 服務進行向量化的特定參數。
BM25Similarity	根據 Okapi BM25 相似度演算法的排名函式。 BM25 是類似TF-IDF的演算法，包括長度正規化（由'b' 參數控制）以及詞彙頻率飽和度（由 'k1' 參數控制）。
BaseAzureMachineLearningVectorizerParameters	指定所有 AML 向量化工具驗證類型之間的通用屬性。
BaseCharFilter	字元篩選的基底類型。
BaseCognitiveServicesAccount	描述連結至技能集之任何 Azure AI 服務資源的基底類型。
BaseDataChangeDetectionPolicy	數據變更偵測原則的基底類型。
BaseDataDeletionDetectionPolicy	數據刪除偵測原則的基底類型。
BaseKnowledgeBaseActivityRecord	活動記錄的基本類型。 追蹤知識庫操作的執行細節、時序與錯誤。
BaseKnowledgeBaseMessageContent	指定訊息內容的類型。
BaseKnowledgeBaseModel	指定模型要用於查詢規劃的連線參數。
BaseKnowledgeBaseReference	參考的基本類型。
BaseKnowledgeRetrievalReasoningEffort	推理努力的基礎類型。
BaseKnowledgeSource	代表知識來源定義。
BaseKnowledgeSourceParams	知識來源執行參數的基礎型態。
BaseKnowledgeSourceVectorizer	指定用於知識源嵌入模型的向量化方法。
BaseLexicalAnalyzer	分析器的基底類型。
BaseLexicalNormalizer	正規化程式的基底類型。
BaseLexicalTokenizer	Tokenizers 的基底類型。
BaseScoringFunction	可在排名期間修改檔分數的函式基底類型。
BaseSearchIndexerDataIdentity	數據識別的抽象基底類型。
BaseSearchIndexerSkill	技能的基底類型。
BaseSearchRequestOptions	篩選、排序、Facet、分頁和其他搜尋查詢行為的參數。
BaseSimilarityAlgorithm	相似度演算法的基底類型。 相似度演算法可用來計算將查詢系結至檔的分數。 分數越高，檔與該特定查詢越相關。 這些分數用來排名搜尋結果。
BaseTokenFilter	令牌篩選的基底類型。
BaseVectorQuery	向量和混合式搜尋查詢的查詢參數。
BaseVectorSearchAlgorithmConfiguration	包含索引編製和/或查詢期間所用演算法的特定組態選項。
BaseVectorSearchCompression	包含在編製索引或查詢期間所使用之壓縮方法的特定組態選項。
BaseVectorSearchVectorizer	包含查詢期間所使用向量化方法的特定詳細數據。
BinaryQuantizationCompression	包含二進位量化壓縮方法在編製索引和查詢期間所使用的組態選項。
ChatCompletionResponseFormat	決定語言模型的回應應該如何序列化。 預設為「文字」。
ChatCompletionResponseFormatJsonSchemaProperties	JSON 架構回應格式的屬性。
ChatCompletionSchema	定義模型將用來建構其輸出的自訂結構描述的物件。
ChatCompletionSkill	一項技能是透過 Azure AI Foundry 的聊天完成端點呼叫語言模型。
CjkBigramTokenFilter	形成從標準Tokenizer產生的CJK詞彙 bigram。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
ClassicSimilarity	舊版相似度演算法，其使用 TF-IDF 的 Lucene TFIDFSimilarity 實作。 這種 TF-IDF 變化引進靜態文件長度正規化，以及協調因只部分符合搜尋查詢的檔而受懲罰的因素。
ClassicTokenizer	適用於處理大部分歐洲語言檔的文法型Tokenizer。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
CognitiveServicesAccountKey	連結至技能集的 Azure AI 服務資源多重區域帳戶密鑰。
CommonGramTokenFilter	針對索引編製時經常發生的字詞建構 bigrams。 單一字詞仍然編製索引，並覆蓋了 bigrams。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
CommonModelParameters	聊天完成的通用語言模型參數。 如果省略，則會使用預設值。
CompletedSynchronizationState	代表上次同步處理的完成狀態。
ComplexField	表示索引定義中的欄位，描述欄位的名稱、數據類型和搜尋行為。
ConditionalSkill	一種技能，可讓需要布爾運算的案例，以判斷要指派給輸出的數據。
ContentUnderstandingSkill	一項利用 Azure AI 內容理解來處理並提取結構化洞察的技能，使內容豐富且可搜尋，提升文件索引與檢索能力。
ContentUnderstandingSkillChunkingProperties	控制區塊化內容的基數。
CorsOptions	定義選項，以控制索引的跨原始來源資源分享 （CORS）。
CreateKnowledgeBaseOptions
CreateKnowledgeSourceOptions
CreateOrUpdateAliasOptions	建立或更新別名作業的選項。
CreateOrUpdateIndexOptions	建立/更新索引作業的選項。
CreateOrUpdateKnowledgeBaseOptions
CreateOrUpdateKnowledgeSourceOptions
CreateOrUpdateSkillsetOptions	建立/更新技能集作業的選項。
CreateOrUpdateSynonymMapOptions	建立/更新 synonymmap 作業的選項。
CreateorUpdateDataSourceConnectionOptions	建立/更新數據源作業的選項。
CreateorUpdateIndexerOptions	建立/更新索引器作業的選項。
CustomAnalyzer	可讓您控制將文字轉換成可編製索引/可搜尋令牌的程式。 它是使用者定義的組態，由單一預先定義的Tokenizer和一或多個篩選所組成。 Tokenizer 負責將文字分成令牌，以及修改 Tokenizer 所發出的令牌的篩選條件。
CustomEntity	物件，其中包含找到之相符專案的相關信息，以及相關的元數據。
CustomEntityAlias	複雜物件，可用來指定根實體名稱的替代拼字或同義字。
CustomEntityLookupSkill	技能會從自定義的使用者定義單字和片語清單尋找文字。
CustomLexicalNormalizer	可讓您設定可篩選、可排序和多面向字段的正規化，依預設會以嚴格的比對運作。 這是由至少一或多個篩選所組成的使用者定義組態，可修改所儲存的令牌。
DefaultCognitiveServicesAccount	空的 物件，表示技能集的預設 Azure AI 服務資源。
DeleteAliasOptions	刪除別名作業的選項。
DeleteDataSourceConnectionOptions	刪除資料源作業的選項。
DeleteIndexOptions	刪除索引作業的選項。
DeleteIndexerOptions	刪除索引器作業的選項。
DeleteKnowledgeBaseOptions
DeleteKnowledgeSourceOptions
DeleteSkillsetOptions	刪除技能集操作的選項。
DeleteSynonymMapOptions	刪除同義字對應作業的選項。
DictionaryDecompounderTokenFilter	分解許多德文語言中發現的複合字組。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
DistanceScoringFunction	定義根據地理位置距離提升分數的函式。
DistanceScoringParameters	提供距離評分函式的參數值。
DocumentDebugInfo	包含可用來進一步探索搜尋結果的偵錯資訊。
DocumentExtractionSkill	從擴充管線內的檔案擷取內容的技能。
DocumentIntelligenceLayoutSkill	透過 Azure AI 服務從擴充管線內的檔案擷取內容和版面配置資訊（Markdown）的技能。
DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingProperties	控制區塊化內容的基數。
EdgeNGramTokenFilter	從輸入令牌的正面或背面開始，產生指定大小的 n-gram。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
EdgeNGramTokenizer	將邊緣的輸入標記化為指定大小的 n-gram。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
ElisionTokenFilter	拿掉 elisions。 例如，“l'avion” （平面） 會轉換成 “avion” （plane）。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
EntityLinkingSkill	使用文字分析 API，從文字擷取連結的實體。
EntityRecognitionSkill	文字分析實體辨識。
EntityRecognitionSkillV3	使用文字分析 API，從文字擷取不同類型的實體。
ExhaustiveKnnParameters	包含完整 KNN 演算法特有的參數。
ExtractiveQueryAnswer	從傳回的文件內容擷取回應以自然語言表示為問題之查詢的回應候選專案。
ExtractiveQueryCaption	從相符的檔擷取標題，其中包含與搜尋查詢相關的段落。
FacetResult	Facet 查詢結果的單一貯體。 報告域值落在特定範圍內或具有特定值或間隔的檔數目。
FieldMapping	定義數據源中的欄位與索引中目標欄位之間的對應。
FieldMappingFunction	表示在編製索引之前，從數據源轉換值的函式。
FreshnessScoringFunction	定義函式，根據日期時間欄位的值來提升分數。
FreshnessScoringParameters	提供更新評分函式的參數值。
GenerativeQueryRewrites	產生替代查詢字詞，以增加搜尋要求的召回率。
GetDocumentOptions	擷取單一文件的選項。
GetKnowledgeBaseOptions
GetKnowledgeSourceOptions
GetKnowledgeSourceStatusOptions
HighWaterMarkChangeDetectionPolicy	定義數據變更偵測原則，根據高水位線數據行的值擷取變更。
HnswParameters	包含 hnsw 演算法特有的參數。
ImageAnalysisSkill	分析影像檔案的技能。 它會根據影像內容擷取一組豐富的視覺功能。
IndexDocumentsClient	索引文件用戶端
IndexDocumentsOptions	修改索引批次作業的選項。
IndexDocumentsResult	回應，其中包含索引要求中所有文件的作業狀態。
IndexedOneLakeKnowledgeSource	OneLake 知識來源的設定。
IndexedOneLakeKnowledgeSourceParameters	OneLake 知識來源的參數。
IndexedOneLakeKnowledgeSourceParams	指定索引 OneLake 知識來源的執行階段參數
IndexerExecutionResult	表示個別索引器執行的結果。
IndexingParameters	表示索引器執行的參數。
IndexingParametersConfiguration	索引器特定組態屬性的字典。 每個名稱都是特定屬性的名稱。 每個值都必須是基本類型。
IndexingResult	單一檔的索引作業狀態。
IndexingSchedule	表示索引器執行的排程。
InputFieldMappingEntry	技能的輸入欄位對應。
KeepTokenFilter	令牌篩選條件，只保留包含指定單字清單中的文字標記。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
KeyAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	指定使用驗證金鑰連接到 AML 向量化工具的屬性。
KeyPhraseExtractionSkill	使用文字分析進行關鍵片語擷取的技能。
KeywordMarkerTokenFilter	將字詞標示為關鍵詞。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
KeywordTokenizer	以單一令牌的形式發出整個輸入。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
KnowledgeBase
KnowledgeBaseAgenticReasoningActivityRecord	代表代理推理活動記錄。
KnowledgeBaseAzureBlobReference	代表 Azure Blob 儲存體檔參考。
KnowledgeBaseAzureOpenAIModel	指定用來執行查詢規劃的 Azure OpenAI 資源。
KnowledgeBaseErrorAdditionalInfo	資源管理錯誤其他資訊。
KnowledgeBaseErrorDetail	錯誤詳情
KnowledgeBaseIndexedOneLakeReference	代表一個索引 OneLake 文件參考。
KnowledgeBaseMessage	自然語言訊息樣式物件。
KnowledgeBaseMessageImageContent	影像訊息類型。
KnowledgeBaseMessageImageContentImage	圖片內容。
KnowledgeBaseMessageTextContent	簡訊類型。
KnowledgeBaseModelWebSummarizationActivityRecord	代表一個大型語言模型（LLM）網頁摘要活動記錄。
KnowledgeBaseRetrievalRequest	擷取要求的輸入合約。
KnowledgeBaseRetrievalResponse	擷取回應的輸出合約。
KnowledgeBaseSearchIndexReference	代表 Azure 搜尋服務檔參考。
KnowledgeBaseWebReference	代表網頁文件參照。
KnowledgeRetrievalClientOptions	用來設定認知搜尋 API 要求的客戶端選項。
KnowledgeRetrievalIntent	一個預定執行的查詢，無需模型查詢規劃。
KnowledgeRetrievalMinimalReasoningEffort	以最少的推理工作執行知識檢索。
KnowledgeRetrievalSemanticIntent	語意查詢意圖。
KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer	指定用來向量化查詢字串的 Azure OpenAI 資源。
KnowledgeSourceIngestionParameters	合併知識來源的所有一般擷取設定。
KnowledgeSourceReference	參考知識來源。
KnowledgeSourceStatistics	有關知識源同步歷史的統計信息。
KnowledgeSourceStatus	代表知識來源的狀態和同步處理歷程記錄。
KnowledgeSourceSynchronizationError	代表在知識來源同步執行時遇到的文件層級索引錯誤。
LanguageDetectionSkill	一種技能，可偵測輸入文字的語言，並報告要求上提交之每份檔的單一語言代碼。 語言代碼會與分數配對，指出分析的信心。
LengthTokenFilter	拿掉太長或太短的字組。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
LimitTokenFilter	在編製索引時限制令牌數目。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
ListKnowledgeBasesOptions
ListKnowledgeSourcesOptions
ListSearchResultsPageSettings	擷取搜尋結果下一頁的自變數。
LuceneStandardAnalyzer	標準 Apache Lucene 分析器;由標準 Tokenizer、小寫篩選和停止篩選所組成。
LuceneStandardTokenizer	在 Unicode 文字分割規則之後中斷文字。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
MagnitudeScoringFunction	定義函式，根據數值欄位的大小來提升分數。
MagnitudeScoringParameters	提供量級評分函式的參數值。
MappingCharFilter	套用對應選項所定義的對應的字元篩選。 比對是貪婪（在指定點獲勝的時間最長的模式比對）。 允許取代為空字串。 此字元篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
MergeSkill	將兩個或多個字串合併成單一統一字串的技能，選擇性的使用者定義分隔符會分隔每個元件元件元件。
MicrosoftLanguageStemmingTokenizer	使用語言特定規則來分割文字，並將單字縮減為基底形式。
MicrosoftLanguageTokenizer	使用語言特定規則來分割文字。
NGramTokenFilter	產生指定大小的 n-gram。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
NGramTokenizer	將輸入標記化為指定大小的 n-gram。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
NativeBlobSoftDeleteDeletionDetectionPolicy	定義使用 Azure Blob 記憶體原生虛刪除功能進行刪除偵測的數據刪除偵測原則。
NoAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	指定沒有驗證的連線到 AML 向量化工具的屬性。
OcrSkill	從圖像檔擷取文字的技能。
OutputFieldMappingEntry	技能的輸出欄位對應。
PIIDetectionSkill	使用文字分析 API，從輸入文字擷取個人資訊，並提供遮罩選項。
PageSettings	byPage 方法的選項
PagedAsyncIterableIterator	介面，可讓異步反覆運算同時完成和逐頁執行。
PathHierarchyTokenizer	類似路徑階層的Tokenizer。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
PatternAnalyzer	彈性地透過正則表示式模式將文字分隔成字詞。 此分析器是使用 Apache Lucene 實作的。
PatternCaptureTokenFilter	使用 Java regex 來發出多個令牌 - 一個或多個模式中每個擷取群組各一個。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
PatternReplaceCharFilter	字元篩選條件，取代輸入字串中的字元。 它會使用正則表示式來識別要保留的字元序列，以及用來識別要取代的字元的取代模式。 例如，假設輸入文字 “aa bb aa bb”， pattern “（aa）\s+（bb）” 和取代 “$1#$$2”，結果會是 “aa#bb aa#bb”。 此字元篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
PatternReplaceTokenFilter	字元篩選條件，取代輸入字串中的字元。 它會使用正則表示式來識別要保留的字元序列，以及用來識別要取代的字元的取代模式。 例如，假設輸入文字 “aa bb aa bb”， pattern “（aa）\s+（bb）” 和取代 “$1#$$2”，結果會是 “aa#bb aa#bb”。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
PatternTokenizer	使用 regex 模式比對來建構不同令牌的 Tokenizer。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
PhoneticTokenFilter	建立注音相符專案的令牌。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
QueryAnswerResult	答案是從符合查詢的最相關文件內容擷取的文字段落。 答案會從頂端搜尋結果擷取。 答案候選項目會進行評分，並選取最上方的答案。
QueryCaptionResult	標題是文件相對於搜尋查詢最具代表性的段落。 它們通常用來做為文件摘要。 標題只會針對類型為 semantic的查詢傳回。
QueryResultDocumentSemanticField	傳送至語意擴充程式的字段描述，以及其使用方式
QueryResultDocumentSubscores	本檔搜尋查詢的文字和向量查詢元件之間的子核心明細。 每個向量查詢都會以收到的相同順序顯示為個別物件。
RescoringOptions	包含重新記錄的選項。
ResourceCounter	表示資源的使用量和配額。
RetrieveOptions
ScalarQuantizationCompression	包含索引編製和查詢期間所使用純量量化壓縮方法的特定組態選項。
ScalarQuantizationParameters	包含純量量化特有的參數。
ScoringProfile	定義影響搜尋查詢評分之搜尋索引的參數。
SearchAlias	表示索引別名，描述從別名名稱到索引的對應。 別名名稱可用來取代支援作業的索引名稱。
SearchClientOptions	用於設定 AI 搜尋 API 請求的用戶端選項。
SearchDocumentsPageResult	包含索引搜尋頁面結果的回應。
SearchDocumentsResult	包含索引搜尋結果的回應。
SearchDocumentsResultBase	包含索引搜尋結果的回應。
SearchIndex	表示搜尋索引定義，描述索引的欄位和搜尋行為。
SearchIndexClientOptions	用於設定 AI 搜尋 API 請求的用戶端選項。
SearchIndexFieldReference	搜尋索引的欄位參考。
SearchIndexKnowledgeSource	以搜尋索引為目標的知識來源。
SearchIndexKnowledgeSourceParameters	搜尋索引知識來源的參數。
SearchIndexKnowledgeSourceParams	指定搜尋索引知識來源的執行階段參數
SearchIndexStatistics	指定索引的統計數據。 統計數據會定期收集，不保證一律 up-to-date。
SearchIndexer	表示索引器。
SearchIndexerClientOptions	用於設定 AI 搜尋 API 請求的用戶端選項。
SearchIndexerDataContainer	表示將編製索引之實體的相關信息（例如 Azure SQL 數據表或 CosmosDB 集合）。
SearchIndexerDataNoneIdentity	清除資料源的識別屬性。
SearchIndexerDataSourceConnection	表示數據源定義，可用來設定索引器。
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	指定要使用之數據源的身分識別。
SearchIndexerError	表示專案或檔層級的索引編製錯誤。
SearchIndexerIndexProjection	對次要搜尋索引進行其他投影的定義。
SearchIndexerIndexProjectionParameters	索引投影特定組態屬性的字典。 每個名稱都是特定屬性的名稱。 每個值都必須是基本類型。
SearchIndexerIndexProjectionSelector	要儲存在指定搜尋索引中的數據描述。
SearchIndexerKnowledgeStore	定義擴充數據之 azure Blob、數據表或檔案的其他投影。
SearchIndexerKnowledgeStoreBlobProjectionSelector	抽象類，在具體選取器之間共用屬性。
SearchIndexerKnowledgeStoreFileProjectionSelector	要儲存在 Azure 檔案記憶體中的數據投影定義。
SearchIndexerKnowledgeStoreObjectProjectionSelector	要儲存在 Azure Blob 中的數據投影定義。
SearchIndexerKnowledgeStoreParameters	知識存放區特定組態屬性的字典。 每個名稱都是特定屬性的名稱。 每個值都必須是基本類型。
SearchIndexerKnowledgeStoreProjection	各種投影選取器的容器物件。
SearchIndexerKnowledgeStoreProjectionSelector	抽象類，在具體選取器之間共用屬性。
SearchIndexerKnowledgeStoreTableProjectionSelector	描述要儲存在 Azure 數據表中的數據。
SearchIndexerLimits	代表索引器可施加的限制。
SearchIndexerSkillset	技能清單。
SearchIndexerStatus	表示索引器目前的狀態和執行歷程記錄。
SearchIndexerWarning	表示專案層級警告。
SearchIndexingBufferedSenderOptions	SearchIndexingBufferedSender 的選項。
SearchResourceEncryptionKey	Azure Key Vault 中客戶管理的加密密鑰。 您建立和管理的金鑰可用來加密或解密 Azure AI 搜尋服務中的待用資料，例如索引和同義字對應。
SearchServiceStatistics	來自取得服務統計數據要求的回應。 如果成功，它就會包含服務等級計數器和限制。
SemanticConfiguration	定義在語意功能內容中使用的特定組態。
SemanticDebugInfo	語意搜尋查詢的偵錯選項。
SemanticField	做為語意組態一部分的欄位。
SemanticPrioritizedFields	描述要用於語意排名、標題、醒目提示和答案的標題、內容和關鍵詞欄位。
SemanticSearch	定義影響語意功能的搜尋索引參數。
SemanticSearchOptions	定義語意搜尋查詢的選項
SentimentSkill	文字分析正負情感分析，評分為零到 1 範圍內的浮點值。
SentimentSkillV3	使用文字分析 API，評估非結構化文字，並針對每個記錄提供情感卷標（例如「負面」、「中性」和「正面」），以服務在句子和檔層級找到的最高信賴分數為基礎。
ServiceCounters	表示服務層級資源計數器和配額。
ServiceLimits	代表各種服務等級限制。
ShaperSkill	重新調整輸出的技能。 它會建立複雜類型來支持複合欄位（也稱為多部分欄位）。
ShingleTokenFilter	建立令牌的組合做為單一令牌。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
SimpleField	表示索引定義中的欄位，描述欄位的名稱、數據類型和搜尋行為。
SingleVectorFieldResult	單一向量欄位結果。 Both
SnowballTokenFilter	使用 Snowball 產生的字幹分析器來幹詞的篩選。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
SoftDeleteColumnDeletionDetectionPolicy	定義實作虛刪除策略的數據刪除偵測原則。 它會根據指定之「虛刪除」數據行的值，判斷是否應該刪除專案。
SplitSkill	將字串分割成文字區塊的技能。
SqlIntegratedChangeTrackingPolicy	定義數據變更偵測原則，以使用 Azure SQL Database 的整合式變更追蹤功能來擷取變更。
StemmerOverrideTokenFilter	提供使用自定義字典型字幹分析覆寫其他字幹篩選的功能。 任何字典字幹字詞都會標示為關鍵詞，因此它們不會在鏈結中加上字幹分析器。 必須在任何字幹篩選之前放置。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/StemmerOverrideFilter.html
StemmerTokenFilter	語言特定字幹分析篩選器。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。 請參閱 https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
StopAnalyzer	將文字分割為非字母;套用小寫和停用字詞標記篩選。 此分析器是使用 Apache Lucene 實作的。
StopwordsTokenFilter	從令牌數據流移除停用字詞。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html
SuggestDocumentsResult	包含來自索引之建議查詢結果的回應。
SuggestRequest	篩選、排序、模糊比對和其他建議查詢行為的參數。
Suggester	定義建議 API 應如何套用至索引中的欄位群組。
SynchronizationState	代表跨越多個索引子執行之進行中同步處理的目前狀態。
SynonymMap	表示同義字對應定義。
SynonymTokenFilter	比對令牌數據流中的單字或多字同義字。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
TagScoringFunction	定義函式，此函式會使用符合指定標籤清單的字串值來提升檔的分數。
TagScoringParameters	提供標記評分函式的參數值。
TextResult	查詢文字部分的 BM25 或傳統分數。
TextTranslationSkill	將文字從一種語言翻譯成另一種語言的技能。
TextWeights	定義索引欄位的加權，比對應該在搜尋查詢中提升評分。
TokenAuthAzureMachineLearningVectorizerParameters	指定使用受控識別連接到 AML 向量化工具的屬性。
TruncateTokenFilter	將字詞截斷為特定長度。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
UaxUrlEmailTokenizer	將 URL 和電子郵件令牌化為一個令牌。 這個 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
UniqueTokenFilter	篩選出與上一個標記相同的文字標記。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。
VectorSearch	包含與向量搜尋相關的組態選項。
VectorSearchOptions	定義向量搜尋查詢的選項
VectorSearchProfile	定義要與向量搜尋搭配使用的組態組合。
VectorizableImageBinaryQuery	提供需要向量化之影像的基底 64 編碼二進位檔時，要用於向量搜尋的查詢參數。
VectorizableImageUrlQuery	當提供代表需要向量化之影像值的 URL 時，要用於向量搜尋的查詢參數。
VectorizableTextQuery	提供需要向量化的文字值時，要用於向量搜尋的查詢參數。
VectorizedQuery	提供原始向量值時，用於向量搜尋的查詢參數。
VectorsDebugInfo	「包含針對向量與混合搜尋的除錯資訊。」）
WebApiParameters	指定連接到使用者定義向量化工具的屬性。
WebApiSkill	可呼叫 Web API 端點的技能，可讓您藉由呼叫自定義程式代碼來擴充技能集。
WebApiVectorizer	指定使用者定義的向量化程式，以產生查詢字串的向量內嵌。 外部向量化工具的整合是使用技能集的自定義 Web API 介面來達成。
WebKnowledgeSource	以網頁結果為目標的知識來源。
WebKnowledgeSourceDomain	Web 知識來源網域的設定。
WebKnowledgeSourceDomains	Web 知識來源的網域允許/封鎖設定。
WebKnowledgeSourceParameters	Web 知識來源的參數。
WebKnowledgeSourceParams	指定 Web 知識來源的執行階段參數
WordDelimiterTokenFilter	將單字分割成子字詞，並在子字詞群組上執行選擇性轉換。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 實作。

類型別名

AIFoundryModelCatalogName	這是 Azure AI Foundry 目錄中將命名的嵌入模型名稱。 KnownAIFoundryModelCatalogName 可以與 AIFoundryModelCatalogName 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32： OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 OpenAI-CLIP-圖片-文字嵌入-ViT-大型補丁14-336：OpenAI-CLIP-圖片-文字嵌入-ViT-大型補丁14-336 Facebook-DinoV2-圖片嵌入-ViT-Base：Facebook-DinoV2-圖片嵌入-ViT-Base Facebook-DinoV2-圖片嵌入-ViT-巨人：Facebook-DinoV2-圖片嵌入-ViT-Giant Cohere-embed-v3-english： Cohere-embed-v3-english Cohere-embed-v3-multilingual： Cohere-embed-v3-multilingual Cohere-embed-v4：Cohere embed v4 模型，用於從文字和影像產生內嵌。
AliasIterator	用於列出搜尋服務中之別名的反覆運算器。 這會在反覆項目期間視需要提出要求。 使用 .byPage（） 對每個反覆項目的伺服器提出一個要求。
AnalyzeTextOptions	用於分析文字作業的選項。
AutocompleteMode	指定自動完成的模式。 預設值為 'oneTerm'。 使用 'twoTerms' 取得帶狀皰疹，並使用 'oneTermWithContext' 使用目前的內容來產生自動完成字詞。
AutocompleteOptions	擷取部分 searchText 完成文字的選項。
AzureMachineLearningVectorizerParameters	指定連接到 AML 向量化工具的屬性。
AzureOpenAIModelName	將呼叫的 Azure Open AI 模型名稱。 KnownAzureOpenAIModelName 可以與 AzureOpenAIModelName 交換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 text-embedding-ada-002：TextEmbeddingAda002 模型。 text-embedding-3-large：TextEmbedding3Large 模型。 text-embedding-3-small：TextEmbedding3Small 模型。 GPT-5-mini：Gpt5Mini 型號。 GPT-5-nano：Gpt5Nano 模型。 GPT-5.4-mini：GPT54Mini 型號。 GPT-5.4-nano：Gpt54Nano 型號。
BaseKnowledgeRetrievalIntent	knowledgeRetrievalIntentUnion 的別名
BlobIndexerDataToExtract
BlobIndexerImageAction
BlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm
BlobIndexerParsingMode
CharFilter	包含 CharFilter 的可能案例。
CharFilterName	定義搜尋引擎支援的所有字元篩選器的名稱。 <xref:KnownCharFilterName> 可以與 CharFilterName 交換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 html_strip：嘗試去除 HTML 建構的字元篩選。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html
ChatCompletionExtraParametersBehavior	規定 Azure AI Foundry 應該如何處理「extraParameters」。 預設為「錯誤」。 KnownChatCompletionExtraParametersBehavior 可以與 ChatCompletionExtraParametersBehavior 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 passThrough：將任何額外的參數直接傳遞至模型。 drop：刪除所有額外的參數。 error：如果存在任何額外的參數，則引發錯誤。
ChatCompletionResponseFormatType	指定 LLM 應如何格式化回應。 KnownChatCompletionResponseFormatType 可以與 ChatCompletionResponseFormatType 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 文字：純文字回應格式。 jsonObject：任意 JSON 物件回應格式。 jsonSchema：符合 JSON 架構的回應格式。
CjkBigramTokenFilterScripts	CjkBigramTokenFilter 可以忽略的腳本。
CognitiveServicesAccount	包含 CognitiveServicesAccount 的可能案例。
ComplexDataType	定義 ComplexDataType 的值。 可能的值包括：'Edm.ComplexType'、'Collection（Edm.ComplexType）'
ContentUnderstandingSkillChunkingUnit	控制 chunk unit 的基數。 預設是「字元」 KnownContentUnderstandingSkillChunkingUnit 可與 ContentUnderstandingSkillChunkingUnit 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 characters：依字元指定區塊。
ContentUnderstandingSkillExtractionOptions	控制技能從文件擷取的內容基數。 KnownContentUnderstandingSkillExtractionOptions 可與 ContentUnderstandingSkillExtractionOptions 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 images：指定應從文件中擷取影像內容。 locationMetadata：指定應從文件中提取位置中繼資料。
ContinuablePage	描述結果頁面的介面。
CountDocumentsOptions	在索引上執行計數作業的選項。
CreateAliasOptions	建立別名作業的選項。
CreateDataSourceConnectionOptions	建立數據源作業的選項。
CreateIndexOptions	建立索引作業的選項。
CreateIndexerOptions	建立索引器作業的選項。
CreateSkillsetOptions	建立技能集作業的選項。
CreateSynonymMapOptions	建立同義字對應作業的選項。
CustomEntityLookupSkillLanguage
DataChangeDetectionPolicy	包含 DataChangeDetectionPolicy 的可能案例。
DataDeletionDetectionPolicy	包含 DataDeletionDetectionPolicy 的可能案例。
DeleteDocumentsOptions	刪除檔案作業的選項。
DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit	控制 chunk unit 的基數。 預設是「字元」 KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit 可以與 DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 characters：依字元指定區塊。
DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions	控制技能從文件擷取的內容基數。 KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions 可以與 DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 images：指定應從文件中擷取影像內容。 locationMetadata：指定應從文件中提取位置中繼資料。
DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth	Markdown 輸出中的標頭深度。 預設值為 h6。 KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth 可以與 DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 h1：標頭級別 1。 h2：標頭級別 2。 h3：標頭級別 3。 h4：標頭級別 4。 h5：標頭級別 5。 h6：標頭級別 6。
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat	控制輸出格式的基數。 預設值為「降價」。 KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat 可以與 DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 text：將輸出的格式指定為文字。 markdown：將輸出的格式指定為 markdown。
DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode	控制技能所產生輸出的基數。 預設值為 『oneToMany』。 KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode 可以與 DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 oneToMany：指定輸出應剖解析為 'oneToMany'。
EdgeNGramTokenFilterSide	指定應從輸入的哪一側產生 n-gram。
EntityCategory	指出要傳回哪些實體類別的字串。 KnownEntityCategory 可與 EntityCategory 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 地點：描述實體位置的實體。 組織：描述組織的實體。 人：描述一個人的實體。 數量：描述一個數量的實體。 datetime：描述日期與時間的實體。 網址：描述 URL 的實體。 電子郵件：描述電子郵件地址的實體。
EntityRecognitionSkillLanguage	EntityRecognitionSkill 支援輸入文字的語言代碼。 KnownEntityRecognitionSkillLanguage 可與 EntityRecognitionSkillLanguage 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 ar：阿拉伯語 CS：捷克語 zh-Hans：Chinese-Simplified zh-Hant：Chinese-Traditional da：丹麥語 nl：荷蘭語 英文：英文 fi：芬蘭語 法語：法語 德語：德語 el：希臘語 hu：匈牙利人 它：義大利語 ja：日文 ko：韓國語 不：挪威語（Bokmaal） 波蘭語 pl pt-PT：葡萄牙語（葡萄牙） pt-BR：葡萄牙語（巴西） ru：俄語 es：西班牙語 sv：瑞典語 tr：土耳其文
ExcludedODataTypes
ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration	包含查詢期間所使用完整 KNN 演算法的特定組態選項，這會在整個向量索引上執行暴力密碼破解搜尋。
ExtractDocumentKey
GetAliasOptions	取得別名作業的選項。
GetDataSourceConnectionOptions	取得數據源作業的選項。
GetIndexOptions	取得索引作業的選項。
GetIndexStatisticsOptions	取得索引統計數據作業的選項。
GetIndexerOptions	取得索引器作業的選項。
GetIndexerStatusOptions	取得索引器狀態作業的選項。
GetServiceStatisticsOptions	取得服務統計數據作業的選項。
GetSkillSetOptions	取得技能集作業的選項。
GetSynonymMapsOptions	取得同義字對應作業的選項。
HnswAlgorithmConfiguration	包含 hnsw 近似近鄰演算法在編製索引期間使用的特定組態選項。
ImageAnalysisSkillLanguage
ImageDetail
IndexActionType	要對索引批次中的文件執行的作業。
IndexDocumentsAction	表示在文件上運作的索引動作。
IndexIterator	用於列出搜尋服務中之索引的反覆運算器。 會在反覆項目期間視需要提出要求。 使用 .byPage（） 對每個反覆項目的伺服器提出一個要求。
IndexNameIterator	用於列出搜尋服務中之索引的反覆運算器。 會在反覆項目期間視需要提出要求。 使用 .byPage（） 對每個反覆項目的伺服器提出一個要求。
IndexProjectionMode	定義索引投影相對於索引子其餘部分的行為。 KnownIndexProjectionMode 可以與 IndexProjectionMode 交替使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 skipIndexingParentDocuments：源檔將會略過寫入索引器的目標索引。 includeIndexingParentDocuments：源檔會寫入索引器的目標索引中。 這是預設模式。
IndexerExecutionEnvironment
IndexerExecutionStatus	代表個別索引子執行的狀態。
IndexerResyncOption	具有各種類型許可資料的選項，以編製索引。 KnownIndexerResyncOption 可以與 IndexerResyncOption 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 permissions：索引子，可將預先選取的許可權資料從資料來源重新擷取至索引。
IndexerStatus	代表整體索引子狀態。
KeyPhraseExtractionSkillLanguage
KnowledgeBaseActivityRecord	KnowledgeBaseActivityRecordUnion 的別名
KnowledgeBaseActivityRecordType	活動紀錄的類型。 <xref:KnownKnowledgeBaseActivityRecordType> 可與 KnowledgeBaseActivityRecordType 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 searchIndex：搜尋索引檢索活動。 azureBlob： Azure Blob retrieval activity. indexedOneLake：已索引的 OneLake 檢索活動。 網路：網路檢索活動。 modelWebSummarization：大型語言模型網頁摘要活動。 代理推理：代理推理活動。
KnowledgeBaseIterator	一個用來列出搜尋服務中存在知識庫的迭代器。 會在反覆項目期間視需要提出要求。 使用 .byPage（） 對每個反覆項目的伺服器提出一個要求。
KnowledgeBaseMessageContent	KnowledgeBaseMessageContentUnion 的別名
KnowledgeBaseMessageContentType	訊息內容的類型。 <xref:KnownKnowledgeBaseMessageContentType> 可與 KnowledgeBaseMessageContentType 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 文字：簡訊內容類型。 圖片：圖片訊息內容類型。
KnowledgeBaseModel
KnowledgeBaseModelKind	要用於查詢規劃的 AI 模型。 KnownKnowledgeBaseModelKind 可與 KnowledgeBaseModelKind 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 azureOpenAI：使用Azure Open AI 模型進行查詢規劃。
KnowledgeBaseReference	KnowledgeBaseReferenceUnion 的別名
KnowledgeBaseReferenceType	參照的類型。 <xref:KnownKnowledgeBaseReferenceType> 可與 KnowledgeBaseReferenceType 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 searchIndex：搜尋索引文件參考。 azureBlob： Azure Blob document reference. indexedOneLake：索引 OneLake 文件參考。 網頁：網頁文件參考。
KnowledgeRetrievalIntentType	要使用的知識庫組態類型。 <xref:KnownKnowledgeRetrievalIntentType> 可與 KnowledgeRetrievalIntentType 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 語意：自然語言語意查詢意圖。
KnowledgeRetrievalReasoningEffortKind	擷取期間要使用的工作量。 <xref:KnownKnowledgeRetrievalReasoningEffortKind> 可與 KnowledgeRetrievalReasoningEffortKind 互換使用，此列舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 最小化：不執行任何來源選擇、查詢規劃或迭代搜尋。
KnowledgeRetrievalReasoningEffortUnion	知識回收理性努力聯盟的別名
KnowledgeSource
KnowledgeSourceContentExtractionMode	可選的內容擷取模式。 預設值為「最小」。 <xref:KnownKnowledgeSourceContentExtractionMode> 可與 KnowledgeSourceContentExtractionMode 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 minimal：僅擷取必要的元資料，並延後大部分內容處理。 標準：執行完整的預設內容擷取流程。
KnowledgeSourceIterator	一個用來列出搜尋服務中存在的知識來源的迭代器。 會在反覆項目期間視需要提出要求。 使用 .byPage（） 對每個反覆項目的伺服器提出一個要求。
KnowledgeSourceKind	知識來源的那種。 KnownKnowledgeSourceKind 可以與 KnowledgeSourceKind 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 searchIndex：從搜尋索引讀取資料的知識來源。 azureBlob：從 Azure Blob 儲存體讀取資料並將其擷取至搜尋索引的知識來源。 indexedOneLake：一個讀取索引 OneLake 資料的知識來源。 網路：一種從網路讀取資料的知識來源。
KnowledgeSourceParams	knowledgeSourceParamsUnion 別名
KnowledgeSourceSynchronizationStatus	知識來源的目前同步處理狀態。 <xref:KnownKnowledgeSourceSynchronizationStatus> 可與 KnowledgeSourceSynchronizationState 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 創造：知識來源正在被提供。 主動：知識來源處於啟動狀態，且同步執行正在進行中。 刪除：知識來源正在被刪除，同步暫停。
KnowledgeSourceVectorizer
LexicalAnalyzer	包含分析器可能的情況。
LexicalAnalyzerName	定義搜尋引擎支援的所有文字分析器的名稱。 KnownLexicalAnalyzerName 可以與 LexicalAnalyzerName 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 ar.microsoft：阿拉伯文Microsoft分析器。 ar.lucene：適用於阿拉伯文的 Lucene 分析器。 hy.lucene：亞美尼亞文的 Lucene 分析器。 bn.microsoft：班格拉的 Microsoft 分析器。 eu.lucene： Basque 的 Lucene 分析器。 bg.microsoft：保加利亞Microsoft分析器。 bg.lucene：保加利亞的 Lucene 分析器。 ca.microsoft：適用於加泰羅尼亞的 Microsoft 分析器。 ca.lucene：加泰羅尼亞的 Lucene 分析器。 zh-Hans.microsoft：適用於中文（簡體中文）的Microsoft分析器。 zh-Hans.lucene：簡體中文的 Lucene 分析器。 zh-Hant.microsoft：中文（繁體中文）Microsoft分析器。 zh-Hant.lucene：中國（繁體中文）的 Lucene 分析器。 hr.microsoft： Microsoft analyzer for 克羅埃西亞文。 cs.microsoft：適用於捷克文的 Microsoft 分析器。 cs.lucene：適用於捷克的 Lucene 分析器。 da.microsoft：適用於丹麥文的 Microsoft 分析器。 da.lucene：丹麥文的 Lucene 分析器。 nl.microsoft：適用於荷蘭文的 Microsoft 分析器。 nl.lucene：適用於荷蘭的 Lucene 分析器。 en.microsoft：英文Microsoft分析器。 en.lucene：適用於英文的 Lucene 分析器。 et.microsoft：愛沙尼亞Microsoft分析器。 fi.microsoft：芬蘭文Microsoft分析器。 fi.lucene：芬蘭的 Lucene 分析器。 fr.microsoft：適用於法文的 Microsoft 分析器。 fr.lucene：適用於法文的 Lucene 分析器。 gl.lucene：Galician 的 Lucene 分析器。 de.microsoft：適用於德文的 Microsoft 分析器。 de.lucene：適用於德文的 Lucene 分析器。 el.microsoft：適用於希臘文的 Microsoft 分析器。 el.lucene：適用於希臘的 Lucene 分析器。 gu.microsoft：適用於 Gujarati 的 Microsoft 分析器。 he.microsoft：適用於希伯來文的 Microsoft 分析器。 hi.microsoft：適用於印度文的 Microsoft 分析器。 hi.lucene：適用於印度文的 Lucene 分析器。 胡.microsoft：匈牙利文Microsoft分析器。 胡.lucene：匈牙利文的 Lucene 分析器。 is.microsoft：冰島Microsoft分析器。 id.microsoft：印尼文Microsoft分析器（Bahasa）。 id.lucene：適用於印尼的 Lucene 分析器。 ga.lucene：適用於愛爾蘭的 Lucene 分析器。 it.microsoft：義大利文的 Microsoft 分析器。 it.lucene：義大利文的 Lucene 分析器。 ja.microsoft：適用於日文的 Microsoft 分析器。 ja.lucene：適用於日文的 Lucene 分析器。 kn.microsoft：Kannada Microsoft 分析器。 ko.microsoft：適用於韓文的 Microsoft 分析器。 ko.lucene：適用於韓文的 Lucene 分析器。 lv.microsoft：拉脫維亞Microsoft分析器。 lv.lucene：拉脫維亞的 Lucene 分析器。 lt.microsoft：立陶宛Microsoft分析器。 ml.microsoft：適用於馬來亞蘭的 Microsoft 分析器。 ms.microsoft： 馬來文Microsoft分析器（拉丁）。 mr.microsoft：適用於 Marathi 的Microsoft分析器。 nb。microsoft： 挪威語（Bokmıl）Microsoft分析器。 no.lucene：挪威文的 Lucene 分析器。 fa.lucene：波斯文的 Lucene 分析器。 pl.microsoft：適用於波蘭文的 Microsoft 分析器。 pl.lucene：適用於波蘭的 Lucene 分析器。 pt-BR.microsoft：葡萄牙文（巴西）Microsoft分析器。 pt-BR.lucene： 葡萄牙文 （巴西） 的 Lucene 分析器。 pt-PT.microsoft：葡萄牙文Microsoft分析器。 pt-PT.lucene： 葡萄牙的 Lucene 分析器。 pa.microsoft：旁遮普Microsoft分析器。 ro.microsoft：適用於羅馬尼亞文的 Microsoft 分析器。 ro.lucene：羅馬尼亞的 Lucene 分析器。 ru.microsoft：適用於俄文的 Microsoft 分析器。 ru.lucene：適用於俄文的 Lucene 分析器。 sr-cyrillic.microsoft：塞爾維亞文的Microsoft分析器（斯拉夫）。 sr-latin.microsoft：塞爾維亞文（拉丁文）Microsoft分析器。 sk.microsoft：斯洛伐克Microsoft分析器。 sl.microsoft：斯洛維尼亞Microsoft分析器。 es.microsoft：適用於西班牙文的 Microsoft 分析器。 es.lucene：適用於西班牙文的 Lucene 分析器。 sv.microsoft：適用於瑞典的 Microsoft 分析器。 sv.lucene：適用於瑞典的 Lucene 分析器。 ta.microsoft：泰米爾Microsoft分析器。 te.microsoft：適用於 Telugu 的 Microsoft 分析器。 th.microsoft：適用於泰文的Microsoft分析器。 th.lucene：適用於泰文的 Lucene 分析器。 tr.microsoft：適用於土耳其文的 Microsoft 分析器。 tr.lucene：適用於土耳其的 Lucene 分析器。 uk.microsoft：烏克蘭Microsoft分析器。 your.microsoft：適用於 Urdu 的 Microsoft 分析器。 vi.microsoft：適用於越南文的 Microsoft 分析器。 standard.lucene：Standard Lucene 分析器。 standardasciifolding.lucene：標準 ASCII 折迭 Lucene 分析器。 請參閱 https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers 關鍵詞：將欄位的整個內容視為單一標記。 這適用於郵遞區號、標識元和某些產品名稱等數據。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html 模式：彈性地透過正則表示式模式將文字分隔成字詞。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html 簡單：以非字母分割文字，並將其轉換成小寫。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/SimpleAnalyzer.html 停止：以非字母分割文字;套用小寫和停用字詞標記篩選。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html 空格符：使用空格符 Tokenizer 的分析器。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html
LexicalNormalizer	包含 LexicalNormalizer 的可能案例。
LexicalNormalizerName	定義搜尋引擎支援的所有文字正規化程式的名稱。 KnownLexicalNormalizerName 可以與 LexicalNormalizerName 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 asciifolding：如果這類對等專案存在，則會將前 127 個 ASCII 字元中的字母、數位和符號 Unicode 字元轉換成其 ASCII 對等專案。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html elision：移除 elisions。 例如，“l'avion” （平面） 會轉換成 “avion” （plane）。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html lowercase：將標記文本規範化為小寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html standard：標準歸一化器，由小寫和 asciifolding 組成。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html uppercase：將標記文本規範化為大寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html
LexicalTokenizer	包含 Tokenizer 的可能案例。
LexicalTokenizerName	定義搜尋引擎支援的所有標記器的名稱。 <xref:KnownLexicalTokenizerName> 可以與 LexicalTokenizerName 交替使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 傳統：適用於處理大部分歐洲語言檔的文法型Tokenizer。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html edgeNGram：將邊緣的輸入轉換成指定大小的 n 克。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenizer.html keyword_v2：發出整個輸入做為單一令牌。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html 字母：將文字分割為非字母。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html 小寫：以非字母分割文字，並將其轉換成小寫。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseTokenizer.html microsoft_language_tokenizer：使用語言特定規則來分割文字。 microsoft_language_stemming_tokenizer：使用語言特定規則來分割文字，並將單字縮減為基底形式。 nGram：將輸入標記化為指定大小的 n-gram。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenizer.html path_hierarchy_v2：類似路徑階層的Tokenizer。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html 模式：使用 regex 模式比對來建構不同令牌的 Tokenizer。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/pattern/PatternTokenizer.html standard_v2：標準 Lucene 分析器;由標準 Tokenizer、小寫篩選和停止篩選所組成。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html uax_url_email：將URL和電子郵件令牌化為一個令牌。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html 空格符：在空格符處分割文字。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html
ListAliasesOptions	清單別名作業的選項。
ListDataSourceConnectionsOptions	清單數據源作業的選項。
ListIndexersOptions	清單索引器作業的選項。
ListIndexesOptions	清單索引作業的選項。
ListSkillsetsOptions	清單技能集作業的選項。
ListSynonymMapsOptions	清單 synonymMaps 作業的選項。
MarkdownHeaderDepth	指定將 Markdown 內容分組時將考慮的最大標頭深度。 預設值為 h6。 KnownMarkdownHeaderDepth 可以與 MarkdownHeaderDepth 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 h1：指示在對 Markdown 內容進行分組時將考慮最高級別為 h1 的標頭。 h2：指示在對 Markdown 內容進行分組時將考慮高達 h2 級別的標頭。 h3：指示在對 Markdown 內容進行分組時將考慮最高級別為 h3 的標頭。 h4：表示在對 Markdown 內容進行分組時將考慮最高級別為 h4 的標頭。 h5：指示在對 Markdown 內容進行分組時將考慮最高級別為 h5 的標頭。 h6：指示在對 Markdown 內容進行分組時將考慮高達 h6 級別的標頭。 此為預設值。
MarkdownParsingSubmode	指定子模式，以決定 Markdown 檔案是否要剖析為一個搜尋文件或多個搜尋文件。 預設值為 oneToMany。 KnownMarkdownParsingSubmode 可以與 MarkdownParsingSubmode 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 oneToMany：指示 Markdown 檔的每個部分（最多指定深度）將被分析為單獨的搜索文檔。 這可能會導致單一 Markdown 檔案產生多個搜尋檔。 這是預設的子模式。 oneToOne：指示每個 Markdown 檔將分析為單個搜索文檔。
MergeDocumentsOptions	合併檔案作業的選項。
MergeOrUploadDocumentsOptions	合併或上傳檔作業的選項。
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage	列出 Microsoft 語言詞幹分詞器所支援的語言。
MicrosoftTokenizerLanguage	列出 Microsoft 語言分詞器所支援的語言。
NarrowedModel	縮小模型類型，只包含選取的欄位
OcrLineEnding	定義字元序列，以在 OCR 技能辨識的文字行之間使用。 預設值為 「space」。 KnownOcrLineEnding 可以與 OcrLineEnding 交換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 空格：行是以單一空格字元分隔。 歸位字元：行會以歸位字元分隔（'\r'） 字元。 lineFeed：行是以單一換行字元分隔（'\n'） 字元。 歸位字元ReturnLineFeed：行會以歸位字元和換行字元 （'\r\n'） 字元分隔。
OcrSkillLanguage
PIIDetectionSkillMaskingMode
PhoneticEncoder	識別要與 PhoneticTokenFilter 搭配使用的語音編碼器類型。
QueryAnswer	值，指定是否應該在搜尋回應中傳回答案。 只有在查詢類型為 'semantic' 時，這個參數才有效。 如果設定為 extractive，則查詢會傳回從最高排名檔中索引鍵段落擷取的答案。
QueryCaption	值，指定是否應該在搜尋回應中傳回標題。 只有在查詢類型為 'semantic' 時，這個參數才有效。 如果設定，查詢會傳回從最高排名檔中索引鍵段落擷取的標題。 當 Captions 為「擷取」時，預設會啟用醒目提示。 默認為 『none』。
QueryDebugMode	啟用偵錯工具，可用來進一步探索搜尋結果。 您可以同時啟用多個偵錯模式，方法是使用 |字元，例如：semantic|queryRewrites。 KnownQueryDebugMode 可以與 QueryDebugMode 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 disabled：不會返回查詢調試資訊。 語義：允許用戶進一步探索其重新排名的結果。 vector：允許用戶進一步探索其混合查詢和向量查詢結果。 queryRewrites：允許使用者流覽為其搜索請求生成的查詢重寫清單。 innerHits：允許使用者擷取複雜類型集合中匹配的向量的評分資訊。 all：打開所有調試選項。
QueryRewrites	定義查詢重寫的選項。
QueryType	指定搜尋查詢的語法。 預設值為 『simple』。 如果您的查詢使用 Lucene 查詢語法，請使用 'full'，如果不需要查詢語法，請使用 'semantic'。 <xref:KnownQueryType> 可以與 QueryType 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 簡單：使用簡單的查詢語法進行搜尋。 搜尋文字是使用簡單的查詢語言來解譯，該語言允許 +、* 和 “” 等符號。 依預設，除非指定 searchFields 參數，否則會在所有可搜尋欄位中評估查詢。 完整：使用完整的 Lucene 查詢語法進行搜尋。 搜尋文字會使用 Lucene 查詢語言解譯，該語言允許欄位特定和加權搜尋，以及其他進階功能。 語意：最適合用自然語言表達的查詢，而非關鍵字。 通過使用在 Web 語料庫上訓練的排名模型重新排名排名排名，提高搜索結果的準確性。
RankingOrder	代表用於文件排序順序的分數。 KnownRankingOrder 可以與 RankingOrder 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 BoostedRerankerScore：將排序順序設定為 BoostedRerankerScore RerankerScore：將排序順序設定為 ReRankerScore
RegexFlags
ResetIndexerOptions	重設索引器作業的選項。
RunIndexerOptions	執行索引器作業的選項。
ScoringFunction	包含 ScoringFunction 的可能案例。
ScoringFunctionAggregation	定義用來合併評分設定檔中所有評分函數結果的彙總函數。
ScoringFunctionInterpolation	定義用來在一系列文件中插補分數提升的函數。
ScoringStatistics	值，指定我們是要全域計算評分統計數據（例如文件頻率），以取得更一致的評分，還是針對較低的延遲在本機計算。 預設值為「本機」。 在評分之前，使用 'global' 來彙總全域評分統計資料。 使用全域評分統計資料可能會增加搜尋查詢的延遲。
SearchField	表示索引定義中的欄位，描述欄位的名稱、數據類型和搜尋行為。
SearchFieldArray	如果 TModel 為不具類型的物件，則為不具類型的字串陣列，否則為 TModel的斜線分隔字段。
SearchFieldDataType	定義 SearchFieldDataType 的值。 服務支援的已知值： Edm.String：表示字段包含字串。 Edm.Int32：表示欄位包含 32 位帶正負號的整數。 Edm.Int64：表示欄位包含 64 位帶正負號的整數。 Edm.Double：表示欄位包含 IEEE 雙精確度浮點數。 Edm.Boolean：表示欄位包含布爾值 （true 或 false）。 Edm.DateTimeOffset：表示欄位包含日期/時間值，包括時區資訊。 Edm.GeographyPoint：表示欄位在經度和緯度方面包含地理位置。 Edm.ComplexType：表示欄位包含一或多個複雜物件，而該物件又具有其他類型的子字段。 Edm.Single：表示字段包含單精度浮點數。 只有當做為集合類型的一部分使用時，也就是 Collection（Edm.Single）。 Edm.Half：表示字段包含半精確度浮點數。 只有在當做集合類型的一部分使用時，也就是 Collection（Edm.Half）才有效。 Edm.Int16：表示欄位包含 16 位帶正負號的整數。 只有在當做集合類型的一部分使用時，也就是 Collection（Edm.Int16）才有效。 Edm.SByte：表示欄位包含 8 位帶正負號的整數。 只有噹噹做集合類型的一部分使用時，也就是 Collection（Edm.SByte）。 Edm.Byte：表示字段包含 8 位無符號整數。 只有在當做集合類型的一部分使用時，也就是 Collection（Edm.Byte）才有效。
SearchIndexAlias	搜尋別名物件。
SearchIndexerDataIdentity	包含 SearchIndexerDataIdentity 的可能案例。
SearchIndexerDataSourceType
SearchIndexerSkill	包含技能的可能案例。
SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocumentsOptions	SearchIndexingBufferedSenderDeleteDocuments 的選項。
SearchIndexingBufferedSenderFlushDocumentsOptions	SearchIndexingBufferedSenderFlushDocuments 的選項。
SearchIndexingBufferedSenderMergeDocumentsOptions	SearchIndexingBufferedSenderMergeDocuments 的選項。
SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocumentsOptions	SearchIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocuments 的選項。
SearchIndexingBufferedSenderUploadDocumentsOptions	SearchIndexingBufferedSenderUploadDocuments 的選項。
SearchIterator	適用於派特式查詢搜尋結果的反覆運算器。 會在反覆項目期間視需要提出要求。 使用 .byPage（） 對每個反覆項目的伺服器提出一個要求。
SearchMode	指定是否必須比對任何或所有搜尋字詞，才能將文件計為相符專案。
SearchOptions	認可完整搜尋要求的選項。
SearchPick	使用有效的 AI 搜尋 OData $select路徑深入挑選 T 欄位。
SearchRequestOptions	篩選、排序、Facet、分頁和其他搜尋查詢行為的參數。
SearchRequestQueryTypeOptions
SearchResult	包含搜尋查詢所找到的檔，加上相關聯的元數據。
SelectFields	使用植根於 T 的欄位樹狀結構的後序遍歷，產生 T 的有效 AI 搜尋 OData $select路徑的聯集。
SemanticErrorMode
SemanticErrorReason
SemanticSearchResultsType	針對語意排名要求傳回的部分回應類型。 KnownSemanticSearchResultsType 可與 SemanticSearchResultsType 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 baseResults：沒有語意豐富或重新排序的結果。 rerankedResults：結果已依 reranker 模型重新排序，並包含語意說明。 它們不會包含任何答案、答案突出顯示或標題突出顯示。
SentimentSkillLanguage	SentimentSkill 支援輸入文字的語言代碼。 KnownSentimentSkillLanguage 可與 SentimentSkillLanguage 互換使用，此枚舉包含服務所支援的已知值。 服務支援的已知值 da：丹麥語 nl：荷蘭語 英文：英文 fi：芬蘭語 法語：法語 德語：德語 el：希臘語 它：義大利語 不：挪威語（Bokmaal） 波蘭語 pl pt-PT：葡萄牙語（葡萄牙） ru：俄語 es：西班牙語 sv：瑞典語 tr：土耳其文
Similarity	SimilarityAlgorithmUnion 的別名
SimilarityAlgorithm	包含相似性的可能案例。
SnowballTokenFilterLanguage	要用於 Snowball 權杖篩選器的語言。
SplitSkillLanguage
StemmerTokenFilterLanguage	用於詞幹計算器權杖篩選器的語言。
StopwordsList	識別語言特定停用字詞的預先定義清單。
SuggestNarrowedModel
SuggestOptions	根據 searchText 擷取建議的選項。
SuggestResult	結果，其中包含建議查詢所找到的檔，加上相關聯的元數據。
TextSplitMode
TextTranslationSkillLanguage
TokenCharacterKind	代表權杖過濾器可以操作的字元類別。
TokenFilter	包含 TokenFilter 的可能案例。
TokenFilterName	定義搜尋引擎支援的所有權杖篩選器的名稱。 <xref:KnownTokenFilterName> 可以與 TokenFilterName 交換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 arabic_normalization：套用阿拉伯文正規化程式以正規化正寫的標記篩選。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html 單引號：在單引號後面去除所有字元（包括單引號本身）。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/tr/ApostropheFilter.html asciifolding：如果這類對等專案存在，則會將前 127 個 ASCII 字元中的字母、數位和符號 Unicode 字元轉換成其 ASCII 對等專案。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html cjk_bigram：形成從標準Tokenizer產生的CJK字詞 bigram。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKBigramFilter.html cjk_width：標準化 CJK 寬度差異。 將全寬 ASCII 變體折成等效的基本拉丁文，並將半寬片假名折疊成等效假名。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKWidthFilter.html 傳統：移除英文擁有者和縮略字中的點。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicFilter.html common_grams：為索引編製索引時經常發生的字詞建構 bigrams。 單一字詞仍然編製索引，並覆蓋了 bigrams。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/commongrams/CommonGramsFilter.html edgeNGram_v2：從輸入令牌的正面或背面開始，產生指定大小的 n 克。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenFilter.html elision：移除 elisions。 例如，“l'avion” （平面） 會轉換成 “avion” （plane）。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html german_normalization：根據德國2雪球演算法的啟發學習法，將德文字元正規化。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/de/GermanNormalizationFilter.html hindi_normalization：將印度文中的文字正規化，以移除拼字變化的一些差異。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/hi/HindiNormalizationFilter.html indic_normalization：以印度語言標準化文字的 Unicode 表示法。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/in/IndicNormalizationFilter.html keyword_repeat：發出每個傳入令牌兩次，一次作為關鍵詞，一次作為非關鍵詞。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html kstem：適用於英文的高效能 kstem 篩選。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/en/KStemFilter.html 長度：移除太長或太短的字組。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LengthFilter.html 限制：在編製索引時限制令牌數目。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LimitTokenCountFilter.html 小寫：將標記文字正規化為小寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html nGram_v2：產生指定大小的 n 克。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenFilter.html persian_normalization：適用於波斯文的正規化。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/fa/PersianNormalizationFilter.html 注音：建立注音相符專案的令牌。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-phonetic/org/apache/lucene/analysis/phonetic/package-tree.html porter_stem：使用 Porter 字幹分析演算法來轉換令牌數據流。 請參閱 http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer 反向：反轉令牌字串。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html scandinavian_normalization：標準化使用可互換的斯堪的納維亞字元。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianNormalizationFilter.html scandinavian_folding：摺疊斯堪地那維亞字元 Ã¥Ã...äÆ>-a和Ó̧-Ã̃-o>。 它還歧視使用雙音音 aa， ae， ao， oe 和 oo， 只留下第一個。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html 閃亮：建立令牌的組合做為單一令牌。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html 雪球：使用雪球產生的字幹分析器來干詞的篩選。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballFilter.html sorani_normalization：標準化 Sorani 文字的 Unicode 表示法。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ckb/SoraniNormalizationFilter.html 字幹分析器：語言特定的字幹分析篩選器。 請參閱 https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters 停用字詞：從令牌數據流移除停用字詞。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html 修剪：修剪標記的開頭和尾端空格符。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TrimFilter.html 截斷：將字詞截斷為特定長度。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TruncateTokenFilter.html 唯一的：篩選出與上一個令牌相同的文字標記。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/RemoveDuplicatesTokenFilter.html 大寫：將標記文字正規化為大寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html word_delimiter：將單字分割成子字詞，並在子字詞群組上執行選擇性轉換。
UnionToIntersection
UploadDocumentsOptions	上傳檔作業的選項。
VectorEncodingFormat	解譯向量欄位內容的編碼格式。 KnownVectorEncodingFormat 可以與 VectorEncodingFormat 交替使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 packedBit：編碼格式，代表封裝成較寬數據類型的位。
VectorFilterMode
VectorQuery	向量和混合式搜尋查詢的查詢參數。
VectorQueryKind
VectorSearchAlgorithmConfiguration	包含索引編製和/或查詢期間所用演算法的特定組態選項。
VectorSearchAlgorithmKind
VectorSearchAlgorithmMetric
VectorSearchCompression	包含在編製索引或查詢期間所使用之壓縮方法的特定組態選項。
VectorSearchCompressionKind	用於索引和查詢的壓縮方法。 KnownVectorSearchCompressionKind 可以與 VectorSearchCompressionKind 交換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 純量量化：純量量化，這是一種壓縮方法。 在純量量化中，原始向量值會透過離散化和表示向量的每個元件，使用縮減的量化值集來壓縮成較窄的類型，藉此減少整體數據大小。 binaryQuantization：二元量化，這是壓縮方法的類型。 在二進位量化中，原始向量值會藉由離散化並代表使用二進位值來表示向量的每個元件，藉此壓縮為較窄的二進位類型，藉此減少整體數據大小。
VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	用於重新評分和內部索引操作的原始全精度向量的儲存方法。 KnownVectorSearchCompressionRescoreStorageMethod 可以與 VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod 互換使用，此枚舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 preserveOriginals：此選項保留原始全精度向量。 選擇此選項，以取得壓縮搜尋結果的最大彈性和最高品質。 這會耗用更多記憶體，但允許重新取樣和過度取樣。 discardOriginals：此選項丟棄原始全精度向量。 選擇此選項以節省記憶體上限。 由於此選項不允許重新取樣和過度取樣，因此通常會導致品質稍微降低到中等。
VectorSearchCompressionTarget	壓縮向量值的量化資料類型。 KnownVectorSearchCompressionTarget 可以與 VectorSearchCompressionTarget 交換使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 int8：8 位元有符號整數。
VectorSearchVectorizer	包含如何向量化文字向量查詢的組態選項。
VectorSearchVectorizerKind	查詢期間要使用的向量化方法。 KnownVectorSearchVectorizerKind 可以與 VectorSearchVectorizerKind 交替使用，此列舉包含服務支援的已知值。 服務支援的已知值 azureOpenAI：在查詢時使用 Azure OpenAI 資源產生內嵌。 customWebApi：在查詢時使用自定義 Web 端點產生內嵌。 aiServicesVision：使用 Azure AI 服務視覺矢量化 API 在查詢時為圖像或文本輸入生成嵌入。 aml：在查詢時使用透過 Azure AI Foundry 模型目錄部署的 Azure Machine Learning 端點來產生內嵌。
VisualFeature
WebApiSkills

列舉

KnownAIFoundryModelCatalogName	這是 Azure AI Foundry 目錄中將命名的嵌入模型名稱。
KnownAnalyzerNames	定義 AnalyzerName 的值。 請參閱 https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Language-support
KnownAzureOpenAIModelName	將呼叫的 Azure Open AI 模型名稱。
KnownBlobIndexerDataToExtract	指定要從 Azure Blob 儲存體擷取的資料，並告知索引子在 “imageAction” 設定為 “none” 以外的值時要從影像內容擷取哪些資料。 這適用於 .PDF 或其他應用程式中的內嵌影像內容，或 Azure Blob 中的影像檔案，例如 .jpg 和 .png。
KnownBlobIndexerImageAction	決定如何處理 Azure Blob 儲存體中的內嵌影像和影像檔案。 將 “imageAction” 設定設定為 “none” 以外的任何值，也需要將技能組附加至該索引子。
KnownBlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm	決定從 Azure Blob 儲存體中的 PDF 檔案擷取文字的演算法。
KnownBlobIndexerParsingMode	代表從 Azure Blob 資料來源編製索引的剖析模式。
KnownCharFilterNames	定義 CharFilterName 的值。
KnownChatCompletionExtraParametersBehavior	規定 Azure AI Foundry 應該如何處理「extraParameters」。 預設為「錯誤」。
KnownChatCompletionResponseFormatType	指定 LLM 應如何格式化回應。
KnownContentUnderstandingSkillChunkingUnit	控制 chunk unit 的基數。 預設值為「字元」
KnownContentUnderstandingSkillExtractionOptions	控制技能從文件擷取的內容基數。
KnownCustomEntityLookupSkillLanguage	CustomEntityLookupSkill 支援輸入文字的語言代碼。
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit	控制 chunk unit 的基數。 預設值為「字元」
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions	控制技能從文件擷取的內容基數。
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth	Markdown 輸出中的標頭深度。 預設值為 h6。
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat	控制輸出格式的基數。 預設值為「降價」。
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode	控制技能所產生輸出的基數。 預設值為 『oneToMany』。
KnownEntityCategory	指出要傳回哪些實體類別的字串。
KnownEntityRecognitionSkillLanguage	EntityRecognitionSkill 支援輸入文字的語言代碼。
KnownImageAnalysisSkillLanguage	ImageAnalysisSkill 支援輸入的語言代碼。
KnownImageDetail	字串，指出要傳回哪些網域特定詳細數據。
KnownIndexProjectionMode	定義索引投影相對於索引子其餘部分的行為。
KnownIndexerExecutionEnvironment	指定索引子應該執行的環境。
KnownIndexerResyncOption	具有各種類型許可資料的選項，以編製索引。
KnownKeyPhraseExtractionSkillLanguage	KeyPhraseExtractionSkill 支援輸入文字的語言代碼。
KnownKnowledgeBaseModelKind	要用於查詢規劃的 AI 模型。
KnownKnowledgeSourceKind	知識來源的那種。
KnownLexicalAnalyzerName	定義搜尋引擎支援的所有文字分析器的名稱。
KnownLexicalNormalizerName	定義搜尋引擎支援的所有文字正規化程式的名稱。
KnownMarkdownHeaderDepth	指定將 Markdown 內容分組時將考慮的最大標頭深度。 預設值為 h6。
KnownMarkdownParsingSubmode	指定子模式，以決定 Markdown 檔案是否要剖析為一個搜尋文件或多個搜尋文件。 預設值為 oneToMany。
KnownOcrLineEnding	定義字元序列，以在 OCR 技能辨識的文字行之間使用。 預設值為 「space」。
KnownOcrSkillLanguage	OcrSkill 支援輸入的語言代碼。
KnownPIIDetectionSkillMaskingMode	一個字串，指出要使用的 maskingMode 來遮罩輸入文字中偵測到的個人資訊。
KnownQueryDebugMode	啟用偵錯工具，可用來進一步探索搜尋結果。 您可以同時啟用多個偵錯模式，方法是使用 |字元，例如：semantic|queryRewrites。
KnownRankingOrder	代表用於文件排序順序的分數。
KnownRegexFlags	定義一個可用於模式分析器與模式分詞器中的正則表達式旗標。
KnownSearchAudience	搜尋物件已知值
KnownSearchFieldDataType	定義搜尋索引中欄位的資料類型。
KnownSearchIndexerDataSourceType	定義資料來源的類型。
KnownSemanticErrorMode	允許使用者選擇語意呼叫是否完全失敗，或回傳部分結果。
KnownSemanticErrorReason	針對語意排名要求傳回部分回應的原因。
KnownSemanticSearchResultsType	針對語意排名要求傳回的部分回應類型。
KnownSentimentSkillLanguage	SentimentSkill 支援輸入文字的語言代碼。
KnownSplitSkillLanguage	SplitSkill 支援輸入文字的語言代碼。
KnownTextSplitMode	值，表示要執行的分割模式。
KnownTextTranslationSkillLanguage	TextTranslationSkill 支援輸入文字的語言代碼。
KnownTokenFilterNames	定義 TokenFilterName 的值。
KnownTokenizerNames	定義 TokenizerName 的值。
KnownVectorEncodingFormat	解譯向量欄位內容的編碼格式。
KnownVectorFilterMode	決定是否在執行向量搜尋之前或之後套用篩選器。
KnownVectorQueryKind	正在執行的向量查詢類型。
KnownVectorSearchAlgorithmKind	用於索引和查詢的演算法。
KnownVectorSearchAlgorithmMetric	用於向量比較的相似性指標。 建議選擇與內嵌模型訓練時相同的相似度指標。
KnownVectorSearchCompressionKind	用於索引和查詢的壓縮方法。
KnownVectorSearchCompressionRescoreStorageMethod	用於重新評分和內部索引操作的原始全精度向量的儲存方法。
KnownVectorSearchCompressionTarget	壓縮向量值的量化資料類型。
KnownVectorSearchVectorizerKind	查詢期間要使用的向量化方法。
KnownVisualFeature	指出要傳回哪些視覺功能類型的字串。

函式

createSynonymMapFromFile(string, string)	用來建立 SynonymMap 對象的協助程式方法。 這是僅限 NodeJS 方法。
odata(TemplateStringsArray, unknown[])	逸出 odata 篩選表示式，以避免使用引用字串常值的錯誤。 範例用法： import { odata } from "@azure/search-documents"; const baseRateMax = 200; const ratingMin = 4; const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`; 如需支援語法的詳細資訊，請參閱：https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter

變數

DEFAULT_BATCH_SIZE	預設批次大小
DEFAULT_FLUSH_WINDOW	預設視窗沖刷間隔
DEFAULT_RETRY_COUNT	預設的重試次數。

函式詳細資料

createSynonymMapFromFile(string, string)

用來建立 SynonymMap 對象的協助程式方法。 這是僅限 NodeJS 方法。

function createSynonymMapFromFile(name: string, filePath: string): Promise<SynonymMap>

參數

name

string

SynonymMap 的名稱。

filePath

string

包含同義字的檔案路徑（以新行分隔）

傳回

Promise<SynonymMap>

SynonymMap 物件

odata(TemplateStringsArray, unknown[])

逸出 odata 篩選表示式，以避免使用引用字串常值的錯誤。 範例用法：

import { odata } from "@azure/search-documents";

const baseRateMax = 200;
const ratingMin = 4;
const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`;

如需支援語法的詳細資訊，請參閱：https://learn.microsoft.com/azure/search/search-query-odata-filter

function odata(strings: TemplateStringsArray, values: unknown[]): string

參數

strings

TemplateStringsArray

表達式的字串數位

values

unknown[]

表達式的值陣列

傳回

string

變數詳細資料

DEFAULT_BATCH_SIZE

預設批次大小

DEFAULT_BATCH_SIZE: number

類型

number

DEFAULT_FLUSH_WINDOW

預設視窗沖刷間隔

DEFAULT_FLUSH_WINDOW: number

類型

number

DEFAULT_RETRY_COUNT

預設的重試次數。

DEFAULT_RETRY_COUNT: number

類型

number