Azure AI 検索 の REST サンプル

Note

Azure AI 検索は、Azure ポータルREST APIおよびAzure SDKから使用できます。 また、Foundry IQ は、エンタープライズ コンテンツを、Microsoft Foundry ポータルのエージェントの再利用可能なアクセス許可に対応したナレッジ ベースに変換するマネージド ナレッジ レイヤーです。

Azure AI 検索 ソリューションの機能とワークフローを示す REST API サンプルについて説明します。 これらのサンプルでは、 Search Service REST API を使用します

REST は、Azure AI 検索 の決定的なプログラミング インターフェイスであり、サービスと対話するための言語に依存しない方法を提供します。 このため、ドキュメントのほとんどの例では、REST API を使用して重要な概念を示し、説明します。

HTTP 呼び出しをサポートする任意のクライアントを使用できます。 VISUAL Studio Code と REST クライアント拡張機能を使用して HTTP 要求を作成する方法については、「 クイック スタート: フルテキスト検索」の REST 部分を参照してください。

ドキュメントのサンプル

Azure AI 検索 チームのコード サンプルは、機能とワークフローを示しています。 次のサンプルは、チュートリアル、クイックスタート、およびハウツー記事で参照されています。 これらのサンプルは、 GitHub の Azure-Samples/azure-search-rest-samples にあります。

Sample [アーティクル] 説明
クイックスタート・エージェンティック・リトリーバル クイック スタート: Agentic の取得 セマンティック ランク付けを LLM を利用したクエリ計画と回答生成と統合します。
クイックスタート・キーワード検索 クイック スタート: フルテキスト検索 サンプル データを使用して検索インデックスを作成、読み込み、クエリを実行します。
quickstart-semantic-ranking クイック スタート: セマンティック ランク付け インデックス スキーマにセマンティック ランク付けを追加し、セマンティック クエリを実行します。
クイックスタート - ベクトル クイック スタート: ベクトル検索 インデックスとクエリ ベクターのコンテンツ。
acl クエリ時間 ACL と RBAC の適用 ロールベースのアクセス制御 (RBAC) とアクセス制御リスト (ACL) を使用して、クエリ時間のアクセス制御を実装します。
カスタム アナライザー チュートリアル: 電話番号用のカスタム アナライザーを作成する アナライザーを使用して、検索可能なコンテンツのパターンと特殊文字を保持します。
デバッグ - セッション チュートリアル: デバッグ セッションを使用してスキルセットを修正する 後で Azure portal でデバッグする検索オブジェクトを作成します。
index-json-blobs チュートリアル: Azure Storage から JSON BLOB のインデックスを作成する JSON 配列内に入れ子になった JSON 用のインデクサー、データ ソース、インデックスを作成します。 jsonArray 解析モデルと documentRoot パラメーターを示します。
ナレッジ ストア REST を使用してナレッジ ストアを作成する ナレッジ マイニング ワークフロー用のナレッジ ストアを構築します。
プロジェクション ナレッジ ストアでのプロジェクションを定義する ナレッジ ストア内の物理データ構造を指定します。
スキルセット - チュートリアル チュートリアル: Azure BLOB から AI で生成する検索可能なコンテンツ Azure BLOB を反復処理して情報を抽出し、構造を推論するスキルセットを作成します。

その他のサンプル

次のサンプルも Azure AI 検索 チームによって公開されていますが、ドキュメントでは参照されていません。 関連する README ファイルは、使用手順を提供します。

Sample 説明
azure-search-classic-rag クラシック検索エンジンを Azure AI 検索 の接地データとして使用し、Azure OpenAI のチャット完了モデルを使用したシングルショット RAG。

ヒント

サンプル ブラウザーを使用して、GitHub で Microsoft コード サンプルを検索します。 製品、サービス、言語で検索をフィルター処理できます。