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Erfahren Sie mehr über REST-API-Beispiele, die die Funktionalität und den Workflow einer Azure KI-Suche-Lösung veranschaulichen. In diesen Beispielen werden die REST-APIs des Suchdiensts verwendet.
REST ist die endgültige Programmierschnittstelle für Azure KI-Suche, die eine sprachunabhängige Möglichkeit zur Interaktion mit dem Dienst bietet. Aus diesem Grund verwenden die meisten Beispiele in unserer Dokumentation die REST-APIs, um wichtige Konzepte zu veranschaulichen und zu erläutern.
Sie können jeden Client verwenden, der HTTP-Aufrufe unterstützt. Informationen zum Formulieren der HTTP-Anforderung mithilfe von Visual Studio Code mit der REST-Clienterweiterung finden Sie im REST-Teil der Schnellstartanleitung: Volltextsuche.
Dokumentationsbeispiele
Die Codebeispiele vom Azure KI-Suche-Team veranschaulichen die Funktionen und Workflows. Auf die folgenden Beispiele werden in Lernprogrammen, Schnellstarts und Anleitungen verwiesen. Sie finden diese Beispiele in Azure-Samples/azure-search-rest-samples auf GitHub.
| Beispiel | Artikel | BESCHREIBUNG |
|---|---|---|
| quickstart-agentic-retrieval | Schnellstart: Agentischer Abruf | Integrieren Sie die semantische Rangfolge in die LLM-basierte Abfrageplanung und Antwortgenerierung. |
| Schnellstart-Schlüsselwortsuche | Schnellstart: Volltextsuche | Erstellen, Laden und Abfragen eines Suchindexes mithilfe von Beispieldaten. |
| Schnellstartanleitung für semantisches Ranking | Schnellstart: Semantische Rangfolge | Fügen Sie einem Indexschema semantische Rangfolge hinzu, und führen Sie semantische Abfragen aus. |
| Schnellstart-Vektoren | Schnellstart: Vektorsuche | Index- und Abfragevektorinhalte. |
| acl | ACL- und RBAC-Erzwingung zur Abfragezeit | Implementieren Sie die Zugriffssteuerung zur Abfragezeit mithilfe rollenbasierter Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC) und Zugriffssteuerungslisten (Access Control Lists, ACLs). |
| Benutzerdefinierte Analysetools | Lernprogramm: Erstellen eines benutzerdefinierten Analyzers für Telefonnummern | Verwenden Sie einen Analyzer, um Muster und Sonderzeichen in durchsuchbaren Inhalten beizubehalten. |
| Debuggen-Sitzungen | Anleitung: Beheben eines Skillsets mithilfe von Debugging-Sitzungen | Erstellen Sie Suchobjekte, die Sie später im Azure-Portal debuggen. |
| index-json-blobs | Tutorial: Indizieren von JSON-Blobs aus Azure Storage | Erstellen Sie einen Indexer, eine Datenquelle und einen Index für geschachtelte JSON-Daten in einem JSON-Array. Veranschaulicht das jsonArray-Analysemodell und documentRoot-Parameter. |
| Wissensspeicher | Erstellen eines Wissensspeichers mithilfe von REST | Auffüllen eines Wissensspeichers für Knowledge Mining-Workflows. |
| Projektionen | Definieren von Projektionen in einem Wissensspeicher | Geben Sie die physischen Datenstrukturen in einem Wissensspeicher an. |
| Skillset-Tutorial | Tutorial: Per KI generierter durchsuchbarer Inhalt aus Azure-Blobs | Erstellen Sie ein Skillset, das Azure-Blobs durchläuft, um Informationen zu extrahieren und die Struktur zu ableiten. |
Weitere Beispiele
Die folgenden Beispiele werden auch vom Azure KI-Suche-Team veröffentlicht, werden jedoch nicht in der Dokumentation referenziert. Zugehörige README-Dateien enthalten Verwendungsanweisungen.
| Beispiel | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| azure-search-classic-rag | Single-Shot-AG unter Verwendung der klassischen Suchmaschine als Basisdaten aus Azure KI-Suche, kombiniert mit einem Chat-Completion-Modell aus Azure OpenAI. |
Tipp
Verwenden Sie den Beispielbrowser , um nach Microsoft-Codebeispielen auf GitHub zu suchen. Sie können Ihre Suche nach Produkt, Dienst und Sprache filtern.