Che cos'è un'origine delle conoscenze?

Un'origine dei dati di conoscenza è una risorsa di primo livello nel servizio Azure AI Search che definisce il contenuto utilizzato in una pipeline di recupero basato su agenti. Ogni origine della knowledge base è indicizzata o remota, che determina il modo in cui il contenuto viene inserito, elaborato e sottoposto a query. Le origini delle informazioni sono componenti necessari di una Knowledge Base.

È possibile fare riferimento a più origini di informazioni in una singola knowledge base. Il motore di recupero agentico esegue una query su tutte in una singola richiesta. Le sottoquery vengono generate per ogni origine della knowledge base e i risultati principali vengono restituiti nella risposta di recupero.

Origini delle conoscenze supportate

Azure AI Search supporta le seguenti fonti di conoscenza per i carichi di lavoro di recupero agentico.

Origini delle conoscenze indicizzate

Un'origine della knowledge base indicizzata punta a un indice di ricerca che soddisfa i criteri per il recupero agentico. Il contenuto viene inserito nell'indice prima del tempo della query tramite uno dei tre percorsi seguenti:

• Usa un indice esistente: Usa una knowledge source dell'indice di ricerca per incapsulare un indice esistente sul tuo servizio di ricerca.

• Caricamento diretto dei file: Usa un'origine dati file per caricare i file direttamente in Azure AI Search. Il servizio elabora i file e archivia il contenuto estratto in un indice di ricerca generato, senza alcuna pipeline di archiviazione esterna o indicizzatore necessaria.

• Pipeline dell'indicizzatore generata automaticamente: Per tutte le altre origini dati di conoscenza indicizzate, Azure AI Search crea automaticamente una pipeline completa dell'indicizzatore a partire dall'origine dati esterna. Sono inclusi un'origine dati, un set di competenze, un indicizzatore e un indice popolati e in blocchi.

Le query vengono eseguite localmente nel servizio di ricerca usando parole chiave (full-text), vector o query ibride.

Origini di conoscenze remote

Un'origine di conoscenza remota si connette direttamente a una piattaforma esterna. Il contenuto non viene mai inserito in Azure AI Search. Viene invece recuperato in fase di query tramite le API native di ogni piattaforma. Il motore di recupero agentico effettua la chiamata API e visualizza i risultati insieme a tutte le origini delle informazioni indicizzate nella stessa risposta.

A seconda della piattaforma, le connessioni remote raggiungono il contenuto tramite Internet pubblico (ad esempio Bing) o all'interno del tenant Microsoft ,ad esempio SharePoint e Fabric.

Classificazione unificata

Per le origini di conoscenze indicizzate e remote, tutto il contenuto recuperato passa attraverso la stessa pipeline di classificazione. I risultati vengono segnati per pertinenza, uniti tra query e classificati nuovamente prima di restituire nella risposta di recupero.

Lavorare con le fonti di conoscenza

Le origini delle informazioni sono oggetti indipendenti creati e gestiti separatamente dalle knowledge base. Tenere presente quanto segue:

• Crea un'origine della conoscenza prima di creare una base di conoscenza. Le basi di conoscenza fanno riferimento alle fonti di conoscenza tramite ID, quindi la fonte di conoscenza deve esistere prima.

• Per eliminare una fonte di conoscenza, aggiorna o elimina prima eventuali basi di conoscenza che vi fanno riferimento. È quindi possibile eliminare l'origine delle informazioni.

• Una knowledge source e la relativa knowledge base devono esistere nello stesso servizio di ricerca.

Creazione di fonti di conoscenza

Per creare un'origine di conoscenza, è necessario disporre delle autorizzazioni Collaboratore del servizio di ricerca sul tuo servizio di ricerca. Se l'origine dati conoscitiva genera una pipeline dell'indicizzatore, sono necessarie anche le autorizzazioni Collaboratore dati dell'indice di ricerca per caricare l'indice. È possibile usare una chiave API di amministrazione come alternativa alle assegnazioni di ruolo.

Il supporto per la creazione nel portale di Azure, nel portale Microsoft Foundry, nell'API REST e negli SDK di Azure varia in base al tipo di origine della conoscenza. Per istruzioni per tipo, consulta i collegamenti in Origini dati supportate.

Inserire etichette di riservatezza (anteprima)

Per le origini dati di conoscenza BLOB, OneLake indicizzato e SharePoint indicizzato, è possibile acquisire le etichette di riservatezza di Microsoft Purview impostando ingestionPermissionOptions in modo da includere sensitivityLabel. Prima di impostare questo valore, seguire tutti i prerequisiti. Dopo la sincronizzazione con l'indice, le etichette vengono visualizzate nelle risposte recuperate e usate per applicare l'accesso a livello di documento in fase di query. Per altre informazioni, vedere Applicare le autorizzazioni in fase di query (anteprima).

Se la tua fonte di conoscenza indicizzata utilizza un indice a blocchi, ad esempio con la vettorizzazione integrata o una skill di suddivisione del testo personalizzata, devi anche mappare l'etichetta di sensibilità a ciascuna riga del blocco tramite le proiezioni dell'indice nel set di skill. In caso contrario, i riferimenti a livello di blocco nelle risposte di recupero non verranno restituiti se nel documento di origine sono presenti delle etichette.

Mostra immagini incorporate nei documenti (anteprima)

Per le origini della knowledge base blob, OneLake indicizzato e SharePoint indicizzato, è possibile configurare un oggetto assetStore nel ingestionParameters dell'origine della knowledge base per mantenere le immagini incorporate nei documenti di origine. Quando si abilita anche la gestione delle immagini nella Knowledge Base, l'azione di recupero inserisce tali immagini nella richiesta di sintesi delle risposte in modo che LLM possa ragionare su diagrammi, grafici ed estratti contenuti di immagini. Per ulteriori informazioni, consultare Immagini incorporate nei documenti Surface nel recupero agentico (anteprima).

Uso delle origini delle informazioni

Dopo aver creato una fonte di conoscenza, fai riferimento a essa in una base di conoscenza. La Knowledge Base determina le origini delle informazioni su cui eseguire query. Le sezioni seguenti descrivono le opzioni per controllare le origini incluse e il modo in cui il motore seleziona tra di essi.

Interroga sempre una fonte di conoscenza

Impostare alwaysQuery su true in una definizione di un'origine dati di conoscenza per includerla in tutte le query, indipendentemente dal livello di impegno del ragionamento di recupero.

Usare lo sforzo di ragionamento del recupero per controllare l'utilizzo LLM (anteprima)

Il tentativo di ragionamento del recupero controlla la quantità di elaborazione LLM applicata a ogni query. Non tutte le soluzioni traggono vantaggio dalla pianificazione delle query LLM. Se la semplicità e la velocità sono la priorità, usa il minimo minimal sforzo per aggirare l'elaborazione tramite LLM. Con un impegno pari a low e medium, l’LLM pianifica e seleziona quali fonti di conoscenza interrogare, mentre medium aggiunge un passaggio iterativo per ottenere risultati più approfonditi. Per ulteriori informazioni su ogni livello, vedi Impostare il livello di ragionamento per il recupero (anteprima).

I seguenti fattori guidano la selezione a livello di impegno low e medium:

• name della fonte di conoscenza.

• Il description di un indice (per le fonti di conoscenza indicizzate).

• Il retrievalInstructions specificato nella definizione della base di conoscenza o nell'azione di recupero. Le istruzioni di recupero guidano la selezione o l'esclusione delle fonti di conoscenza da parte dell'LLM. Funzionano come un prompt: è possibile specificare brevità, tono e formattazione.

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