Erstellen einer indizierten SharePoint Wissensquelle (Vorschau)

Hinweis

Azure KI-Suche ist über das Azure Portal, REST-APIs und Azure SDKs verfügbar. Es unterstützt auch Foundry IQ, die verwaltete Wissensschicht, die Unternehmensinhalte in wiederverwendbare, berechtigungsfähige Wissensbasen für Agenten im Microsoft Foundry-Portal transformiert.

Hinweis

Einige agentische Abruffeatures sind in der Regel in der REST-API 2026-04-01 verfügbar. Dieses Feature bleibt jedoch in der Vorschau und erfordert eine Vorschau-REST-API. Vorschaufunktionen werden ohne Service-Level-Agreement bereitgestellt und sind für produktive Arbeitslasten nicht empfohlen. Weitere Informationen finden Sie unter Supplementale Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews.

Von Bedeutung

Diese Features und Funktionen sind Teil der REST-API 2026-08-01-Preview. Die Vorschau 2026-08-01 wird Ihnen als Teil Ihres Azure-Abonnements lizenziert und unterliegt den Bedingungen für "Vorschauen" in den Microsoft Produktbedingungen, dem Microsoft Produkt- und Dienstdatenschutzzusatz ("DPA") und den ergänzenden Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews.

Die Version 2026-08-01-preview unterstützt Verbindungen zu anderen Microsoft-Diensten und Drittanbieterdiensten. Die Nutzung dieser Dienste unterliegt den jeweiligen Bestimmungen und kann dazu führen, dass Daten außerhalb der Azure-Compliancegrenze verarbeitet oder gespeichert werden und dass Daten in die Azure-Compliancegrenze fließen.

Die Vorschau 2026-08-01 kann keine Zugriffsberechtigungen ändern, die außerhalb der Vorschau von 2026-08-01 festgelegt wurden. Wenn Sie 2026-08-01-preview mit zugriffs- oder berechtigungseingeschränkten Inhalten verwenden, dauert es eine gewisse Zeit, bis 2026-08-01-preview Änderungen an diesen Zugriffs- oder Berechtigungseinschränkungen erkennt.

Es liegt in Ihrer Verantwortung, zu verwalten, ob Ihre Daten außerhalb der Compliance- und geografischen Grenzen Ihrer Organisation und alle damit verbundenen Auswirkungen fließen und dass entsprechende Berechtigungen, Grenzen und Genehmigungen bereitgestellt werden.

Sie sind dafür verantwortlich, Anwendungen, die Sie im Kontext Ihrer spezifischen Anwendungsfälle erstellen, sorgfältig zu überprüfen und zu testen und alle geeigneten Entscheidungen und Anpassungen zu treffen. Dazu gehört die Implementierung ihrer eigenen verantwortungsvollen KI-Entschärfungen, wie Metaprompts, Inhaltsfilter oder andere Sicherheitssysteme, und sicherzustellen, dass Ihre Anwendungen angemessene Qualität, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Vertrauenswürdigkeitsstandards erfüllen. Weitere Informationen finden Sie im Azure KI-Suche Transparenzhinweis.

Eine indizierte SharePoint-Wissensquelle (Vorschau) überführt SharePoint-Inhalte in eine agentische Retrievalpipeline in Azure KI-Suche. Wissensquellen werden unabhängig erstellt, in einer Wissensbasis referenziert und als Erdungsdaten verwendet, wenn die Wissensbasis zur Laufzeit abgefragt wird.

Wenn Sie eine indizierte SharePoint Wissensquelle erstellen, geben Sie eine SharePoint Verbindungszeichenfolge, Modelle und Eigenschaften an, um die folgenden Azure KI-Suche Objekte automatisch zu generieren:

  • Eine Datenquelle, die auf SharePoint Websites verweist und die Verbindungszeichenfolge unverändert verwendet. Die generierte Datenquelle folgt den Regeln des TenantIdSharePoint Indexers.
  • Ein Skillset, das multimodale Inhalte in Blöcke unterteilt und optional vektorisiert.
  • Ein Index, der angereicherte Inhalte speichert und die Kriterien für den agentischen Abruf erfüllt.
  • Ein Indexer, der die vorherigen Objekte verwendet, um die Indizierungs- und Anreicherungspipeline zu steuern.

Der generierte Indexer entspricht dem SharePoint in Microsoft 365 Indexer, dessen Voraussetzungen, unterstützte Dokumentformate und Einschränkungen auch für indizierte SharePoint Wissensquellen gelten. Weitere Informationen finden Sie in den SharePoint Indexerdokumentationen und Indizierungsgrenzwerten. Wenn das generierte Skillset einen externen Dienst aufruft, gelten auch die Eingabe- und Dienstgrenzwerte dieser Qualifikation.

Verwendungsunterstützung

Azure Portal Microsoft Foundry Portal .NET SDK Python SDK Java SDK JavaScript SDK REST-API
✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️

Voraussetzungen

  • Das neueste Azure.Search.Documents Vorschaupaket: dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease

  • Für die schlüssellose Authentifizierung das Paket Azure.Identity: dotnet add package Azure.Identity

  • Das neueste azure-search-documents Vorschaupaket: pip install --pre azure-search-documents

  • Für die schlüssellose Authentifizierung das Paket azure-identity: pip install azure-identity

Überprüfen auf vorhandene Wissensquellen

Eine Wissensquelle ist ein wiederverwendbares Objekt auf oberster Ebene. Das Wissen über vorhandene Wissensquellen ist hilfreich, um neue Objekte wiederzuverwenden oder zu benennen.

Führen Sie den folgenden Code aus, um Wissensquellen nach Namen und Typ auflisten.

// List knowledge sources by name and type
using Azure.Search.Documents.Indexes;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
var knowledgeSources = indexClient.GetKnowledgeSourcesAsync();

Console.WriteLine("Knowledge Sources:");

await foreach (var ks in knowledgeSources)
{
    Console.WriteLine($"  Name: {ks.Name}, Type: {ks.GetType().Name}");
}

Reference:SearchIndexClient

# List knowledge sources by name and type
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))

for ks in index_client.list_knowledge_sources():
    print(f"  - {ks.name} ({ks.kind})")

Reference:SearchIndexClient

### List knowledge sources by name and type
GET {{search-url}}/knowledgesources?api-version={{api-version}}&$select=name,kind
Authorization: Bearer {{token}}

Referenz:Wissensquellen - Liste

Sie können auch eine einzelne Wissensquelle anhand des Namens zurückgeben, um die JSON-Definition zu überprüfen.

using Azure.Search.Documents.Indexes;
using System.Text.Json;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);

// Specify the knowledge source name to retrieve
string ksNameToGet = "earth-knowledge-source";

// Get its definition
var knowledgeSourceResponse = await indexClient.GetKnowledgeSourceAsync(ksNameToGet);
var ks = knowledgeSourceResponse.Value;

// Serialize to JSON for display
var jsonOptions = new JsonSerializerOptions 
{ 
    WriteIndented = true,
    DefaultIgnoreCondition = System.Text.Json.Serialization.JsonIgnoreCondition.Never
};
Console.WriteLine(JsonSerializer.Serialize(ks, ks.GetType(), jsonOptions));

Reference:SearchIndexClient

# Get a knowledge source definition
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
import json

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))

ks = index_client.get_knowledge_source("knowledge_source_name")
print(json.dumps(ks.as_dict(), indent = 2))

Reference:SearchIndexClient

### Get a knowledge source definition
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
Authorization: Bearer {{token}}

Referenz:Wissensquellen - Abrufen

Der folgende JSON-Code ist eine Beispielantwort für eine indizierte SharePoint Wissensquelle.

{
  "name": "my-indexed-sharepoint-ks",
  "kind": "indexedSharePoint",
  "description": "A sample indexed SharePoint knowledge source",
  "encryptionKey": null,
  "indexedSharePointParameters": {
    "connectionString": "<redacted>",
    "containerName": "defaultSiteLibrary",
    "query": null,
    "ingestionParameters": {
      "disableImageVerbalization": false,
      "ingestionPermissionOptions": [],
      "contentExtractionMode": "minimal",
      "identity": null,
      "embeddingModel": {
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "<redacted>",
          "deploymentId": "text-embedding-3-large",
          "modelName": "text-embedding-3-large",
          "authIdentity": null
        }
      },
      "chatCompletionModel": null,
      "ingestionSchedule": null,
      "assetStore": null,
      "aiServices": null
    },
    "createdResources": {
      "datasource": "my-indexed-sharepoint-ks-datasource",
      "indexer": "my-indexed-sharepoint-ks-indexer",
      "skillset": "my-indexed-sharepoint-ks-skillset",
      "index": "my-indexed-sharepoint-ks-index"
    }
  },
  "indexedOneLakeParameters": null
}

Erstellen einer Wissensquelle

Führen Sie den folgenden Code aus, um eine indizierte SharePoint Wissensquelle zu erstellen.

// Create an IndexedSharePoint knowledge source
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;
using Azure.Search.Documents.KnowledgeBases.Models;
using Azure.Identity;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), new DefaultAzureCredential());

var chatCompletionParams = new AzureOpenAIVectorizerParameters
{
    ResourceUri = new Uri(aoaiEndpoint),
    DeploymentName = aoaiGptDeployment,
    ModelName = aoaiGptModel
};

var embeddingParams = new AzureOpenAIVectorizerParameters
{
    ResourceUri = new Uri(aoaiEndpoint),
    DeploymentName = aoaiEmbeddingDeployment,
    ModelName = aoaiEmbeddingModel
};

var ingestionParams = new KnowledgeSourceIngestionParameters
{
    NetworkAccessMode = KnowledgeSourceNetworkAccessMode.Public,
    DisableImageVerbalization = false,
    ChatCompletionModel = new KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(azureOpenAIParameters: chatCompletionParams),
    EmbeddingModel = new KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer
    {
        AzureOpenAIParameters = embeddingParams
    }
};

var sharePointParams = new IndexedSharePointKnowledgeSourceParameters(
    connectionString: sharePointConnectionString,
    containerName: "defaultSiteLibrary")
{
    IngestionParameters = ingestionParams
};

var knowledgeSource = new IndexedSharePointKnowledgeSource(
    name: "my-indexed-sharepoint-ks",
    indexedSharePointParameters: sharePointParams)
{
    Description = "A sample indexed SharePoint knowledge source."
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(knowledgeSource);
Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSource.Name}' created or updated successfully.");

Reference:SearchIndexClient, IndexedSharePointKnowledgeSource

# Create an indexed SharePoint knowledge source
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import IndexedSharePointKnowledgeSource, IndexedSharePointKnowledgeSourceParameters, KnowledgeBaseAzureOpenAIModel, AzureOpenAIVectorizerParameters, KnowledgeSourceContentExtractionMode
from azure.search.documents.knowledgebases.models import KnowledgeSourceIngestionParameters, KnowledgeSourceNetworkAccessMode, KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "<search-endpoint>", credential = DefaultAzureCredential())

knowledge_source = IndexedSharePointKnowledgeSource(
    name = "my-indexed-sharepoint-ks",
    description = "A sample indexed SharePoint knowledge source.",
    encryption_key = None,
    indexed_share_point_parameters = IndexedSharePointKnowledgeSourceParameters(
        connection_string = "connection_string",
        container_name = "defaultSiteLibrary",
        query = None,
        ingestion_parameters = KnowledgeSourceIngestionParameters(
            network_access_mode = KnowledgeSourceNetworkAccessMode.PUBLIC,
            identity = None,
            disable_image_verbalization = False,
            chat_completion_model = KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(
                azure_open_ai_parameters = AzureOpenAIVectorizerParameters(
                    resource_url = "<aoai-endpoint>",
                    deployment_name = "<aoai-gpt-deployment>",
                    model_name = "<aoai-gpt-model>",
                )
            ),
            embedding_model = KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer(
                azure_open_ai_parameters=AzureOpenAIVectorizerParameters(
                    resource_url = "<aoai-endpoint>",
                    deployment_name = "<aoai-embedding-deployment>",
                    model_name = "<aoai-embedding-model>",
                )
            ),
            content_extraction_mode = KnowledgeSourceContentExtractionMode.MINIMAL,
            ingestion_schedule = None,
            ingestion_permission_options = None
        )
    )
)

index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source)
print(f"Knowledge source '{knowledge_source.name}' created or updated successfully.")

Reference:SearchIndexClient

### Create an indexed SharePoint knowledge source
PUT {{search-endpoint}}/knowledgesources/my-indexed-sharepoint-ks?api-version=2026-08-01-preview
Authorization: Bearer {{search-access-token}}
Content-Type: application/json

{
    "name": "my-indexed-sharepoint-ks",
    "kind": "indexedSharePoint",
    "description": "A sample indexed SharePoint knowledge source.",
    "encryptionKey": null,
    "indexedSharePointParameters": {
        "connectionString": "{{sharepoint-federated-connection-string}}",
        "containerName": "defaultSiteLibrary",
        "query": null,
        "ingestionParameters": {
            "networkAccessMode": "public",
            "identity": null,
            "embeddingModel": {
                "kind": "azureOpenAI",
                "azureOpenAIParameters": {
                    "deploymentId": "text-embedding-3-large",
                    "modelName": "text-embedding-3-large",
                    "resourceUri": "{{aoai-endpoint}}"
                }
            },
            "chatCompletionModel": null,
            "disableImageVerbalization": false,
            "ingestionSchedule": null,
            "ingestionPermissionOptions": [],
            "contentExtractionMode": "minimal"
        }
    }
}

Referenz:Wissensquellen – Erstellen oder Aktualisieren

Azure-Abhängigkeiten bei der Erfassung schützen

Beginnend mit der 2026-08-01-preview API-Version steuert die Netzwerkumgebung, networkAccessMode in der der generierte Indexer für eine indizierte SharePoint Wissensquelle ausgeführt wird. Diese Einstellung betrifft nur die Datenaufnahme und ändert weder Abrufanfragen noch -antworten der Wissensdatenbank.

networkAccessMode ist standardmäßig auf public festgelegt, wodurch das vorhandene Verhalten des öffentlichen Netzwerks beibehalten wird. Wenn networkAccessModeprivate ist, wird der generierte Indexer in der privaten Ausführungsumgebung ausgeführt. Es verwendet genehmigte freigegebene private Links, um auf unterstützte Azure Abhängigkeiten zuzugreifen, z. B. Azure OpenAI-Modelle und Microsoft Foundry-Ressourcen.

Von Bedeutung

Bei indizierten SharePoint Wissensquellen gilt der private Modus nur für unterstützte Azure Abhängigkeiten. SharePoint Online ist kein unterstütztes Ziel für freigegebene private Links, sodass die SharePoint Quellverbindung öffentlich bleibt.

So konfigurieren und überprüfen Sie den privaten Zugriff auf unterstützte Azure Abhängigkeiten:

  1. Erfüllen Sie die Voraussetzungen für das private Netzwerk.

  2. Setzen Sie private in der Anfrage zum Erstellen der Wissensquelle auf networkAccessMode. Sie können diese Eigenschaft nur während der Erstellung festlegen. Um sie später zu ändern, löschen Sie die Wissensquelle, und erstellen Sie sie neu.

    Die Erstellung kann fehlschlagen, wenn die Dienstebene oder Laufzeit keine private Ausführung unterstützt oder wenn ein erforderlicher freigegebener privater Link nicht vorhanden ist.

  3. Vergewissern Sie sich, dass executionEnvironment des generierten Indexers private ist.

  4. Vergewissern Sie sich, dass jeder erforderliche freigegebene private Link genehmigt wurde und auf die richtige Abhängigkeit ausgerichtet ist. Die erfolgreiche Erstellung allein bestätigt die Genehmigung oder Zielbestimmung von Links nicht.

  5. Fragen Sie den Status der Wissensquelle ab, bis lastSynchronizationState.endTime einen Wert hat. Vergewissern Sie sich, dass itemsUpdatesFailed0 ist, und überprüfen Sie dann den connectorspezifischen Quellinhalt. Die Synchronisierung schlägt fehl, wenn eine Abhängigkeit nicht erreichbar ist.

Automatische sprachspezifische Analysatoren verwenden

Ab der 2026-08-01-preview API-Version stehen automatische Sprachanalysatoren für BLOB, indizierte OneLake und indizierte SharePoint Wissensquellen zur Verfügung. Wenn diese Funktion aktiviert ist, erkennt Azure KI-Suche die Sprache jedes Quelldokuments und wendet automatisch einen passenden Microsoft-Sprachanalysator an. Sie geben keinen Analyzer in der Wissensquelldefinition oder in einer Abfrage an.

Um automatische sprachspezifische Analyzer zu aktivieren, setzen Sie contentExtractionMode auf minimal und konfigurieren Sie ingestionParameters.aiServices in der Wissensquelldefinition.

Für die schlüssellose Authentifizierung lassen Sie weg und weisen die Rolle aiServices.apiKey auf Ihrer Microsoft Foundry-Ressource der verwalteten Identität Ihres Suchdiensts zu. Für die schlüsselbasierte Authentifizierung setzen Sie aiServices.apiKey auf einen gültigen Schlüssel für Ihre Foundry-Ressource.

Die folgenden Sprachen werden unterstützt:

  • Englisch
  • Japanese
  • Französisch
  • Spanisch
  • Deutsch
  • Dutch
  • Italienisch
  • Portugiesisch (Brasilien)
  • Europäisches Portugiesisch
  • Vereinfachtes Chinesisch
  • Traditionelles Chinesisch
  • Korean

Bei mehrsprachigen Inhalten wählt Azure KI-Suche einen Analyzer basierend auf der vorherrschenden erkannten Sprache aus. Er verwendet den Standardanalysator, wenn die Sprache nicht unterstützt oder unsicher ist.

Wenn Sie automatische Sprachanalysatoren aktivieren, fügt Azure KI-Suche sprachspezifische Inhaltsfelder für jede unterstützte Sprache zum generierten Indexschema hinzu, unabhängig davon, ob Ihre Daten Dokumente in diesen Sprachen enthalten. Während der Aufnahme werden Dokumente basierend auf ihrer erkannten Sprache an das entsprechende sprachspezifische Feld weitergeleitet.

Nicht verwendete Sprachfelder enthalten keinen indizierten Inhalt und haben minimale Speicherauswirkungen, bleiben aber Teil des Indexschemas und zählen zur Indexfeldgrenze. Berücksichtigen Sie die zusätzlichen Felder, wenn Sie den Indexentwurf, die Feldanzahl und die Speicheranforderungen planen. Weitere Informationen finden Sie unter "Indexbeschränkungen " und " Schätzen und Verwalten der Kapazität eines Suchdiensts".

Die Sprachenerkennung ist nach dem kostenlosen KI-Anreicherungsfreikontingent kostenpflichtig. Weitere Informationen finden Sie unter "Freie Anreicherungen".

Überprüfen des Ingestion-Status

Führen Sie den folgenden Code aus, um den Fortschritt und die Integrität der Erfassung zu überwachen, einschließlich der Wissensquelle und detaillierter Indizierungsfehler für Wissensquellen, die eine Indexerpipeline generieren und einen Suchindex auffüllen.

using Azure.Search.Documents.Indexes;
using System.Text.Json;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));

// Get knowledge source ingestion status
var statusResponse = await indexClient.GetKnowledgeSourceStatusAsync(knowledgeSourceName);
var status = statusResponse.Value;

// Serialize to JSON for display
var json = JsonSerializer.Serialize(status, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true });
Console.WriteLine(json);

Reference:SearchIndexClient

# Check knowledge source ingestion status
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
import json

index_client = SearchIndexClient(endpoint="search_url", credential=AzureKeyCredential("api_key"))

status = index_client.get_knowledge_source_status("knowledge_source_name")
print(json.dumps(status.as_dict(), indent=2))

Reference:SearchIndexClient

### Check knowledge source ingestion status
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}/status?api-version={{api-version}}
Authorization: Bearer {{token}}
Content-Type: application/json 

Referenz:Wissensquellen – Status abrufen

Eine Antwort auf eine Anforderung, die Aufnahmeparameter enthält und aktiv Inhalte erfasst, kann folgendermaßen aussehen.

{
  "kind": "azureBlob",
  "synchronizationStatus": "active",
  "synchronizationInterval": "1d",
  "currentSynchronizationState": {
    "startTime": "2026-04-10T19:30:00Z",
    "itemUpdatesProcessed": 1100,
    "itemsUpdatesFailed": 100,
    "itemsSkipped": 1100,
    "errors": [
      {
        "key": "Item id 1",
        "docURL": "https://contoso.blob.core.windows.net/contracts/2024/Q4/doc-00023.csv",
        "statusCode": 400,
        "componentName": "DocumentExtraction.AzureBlob.MyDataSource",
        "errorMessage": "Could not read the value of column 'foo' at index '0'.",
        "details": "The file could not be parsed.",
        "documentationLink": "https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2049388"
      }
    ]
  },
  "lastSynchronizationState": {
    "status": "partialSuccess",
    "startTime": "2026-04-09T19:30:00Z",
    "endTime": "2026-04-09T19:40:01Z",
    "itemUpdatesProcessed": 1100,
    "itemsUpdatesFailed": 100,
    "itemsSkipped": 1100,
    "errors": null
  },
  "statistics": {
    "totalSynchronizations": 25,
    "averageSynchronizationDuration": "00:15:20",
    "averageItemsProcessedPerSynchronization": 500
  }
}

Hinweis

Die Eigenschaft kind und das Array currentSynchronizationState.errors[] mit Fehlerdetails auf Dokumentebene sind ab der API-Version 2026-04-01 verfügbar. Für frühere API-Versionen werden diese Felder nicht zurückgegeben. Das lastSynchronizationState.status Feld ist auch neu in 2026-04-01.

Überprüfen der generierten Objekte

Wenn Sie diese Wissensquelle erstellen, generiert Azure KI-Suche automatisch eine Datenquelle, einen Fähigkeitensatz, einen Indexer und einen Index. Die Erstellungsantwort listet jedes Objekt unter createdResources.

Diese Objekte werden gemäß einer festen Vorlage generiert, und ihre Namen basieren auf dem Namen der Wissensquelle. Sie können die Objektnamen nicht ändern. Vermeiden Sie das direkte Bearbeiten dieser Objekte, da Änderungen Fehler oder Inkompatibilitäten verursachen können, die die Indexerpipeline unterbrechen.

Sie können das Azure Portal verwenden, um die Objekterstellung zu überprüfen. Der Workflow lautet:

  1. Überprüfen Sie den Indexer auf Erfolgs- oder Fehlermeldungen. Hier werden Verbindungs- oder Kontingentfehler angezeigt.

  2. Überprüfen Sie die Datenquelle, um die Verbindung mit Ihrem Datenspeicher zu überprüfen. Die Verbindung verwendet entweder eine Verbindungszeichenfolge oder eine verwaltete Identität, je nachdem, wie Sie die Wissensquelle konfiguriert haben.

  3. Überprüfen Sie das Skillset, um zu sehen, wie Ihre Inhalte in Blöcke unterteilt und optional vektorisiert werden.

  4. Überprüfen Sie den Index, um zu sehen, wie Ihre Inhalte für den Abruf indiziert und verfügbar gemacht werden, einschließlich der durchsuchbaren und filterbaren Felder und welche Felder Vektoren für die Ähnlichkeitssuche speichern. Verwenden Sie den Such-Explorer, um Abfragen für den generierten Index auszuführen.

Zuweisen zu einer Wissensbasis

Wenn Sie mit der Wissensquelle zufrieden sind, fügen Sie sie einer Wissensbasis hinzu.

Stellen Sie für jede Wissensdatenbank, die eine indizierte SharePoint Wissensquelle angibt, unbedingt includeReferenceSourceData auf true fest. Dieser Schritt ist erforderlich, um die Quelldokument-URL in das Zitat abzurufen.

Abfragen einer Wissensbasis

Rufen Sie nach der Konfiguration der Knowledge Base die Abrufen-Aktion oder den MCP-Endpunkt auf, um die Wissensquelle abzufragen. Wählen Sie die Konfiguration aus, die Ihrem Szenario entspricht.

Erzwingen von Berechtigungen auf Dokumentebene

Um Berechtigungen auf Dokumentebene zu erzwingen, legen Sie fest ingestionPermissionOptions , wenn Sie diese Wissensquelle erstellen, und fügen Sie dann das Zugriffstoken des Benutzers in die Abrufanforderung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Erzwingen von Berechtigungen zur Abfragezeit (Vorschau).

Informationen zu fehlenden, unerwarteten oder fehlgeschlagenen Ergebnissen einer indizierten SharePoint Berechtigungsabfrage finden Sie unter Problembehandlung SharePoint Berechtigungsfilterung.

In Dokumente eingebettete Bilder anzeigen

Um in Antworten der Antwortsynthese in Dokumente eingebettete Bilder (z. B. Diagramme oder Scans) anzuzeigen, konfigurieren Sie assetStore für diese Wissensquelle, und aktivieren Sie dann die Bildbereitstellung für die Wissensdatenbank. Die Bereitstellung von Bildern wird nicht unterstützt, wenn ingestionPermissionOptions konfiguriert ist. Weitere Informationen finden Sie unter In Dokumente eingebettete Bilder im Agent-Abruf anzeigen (Vorschau).

Löschen einer Wissensquelle

Bevor Sie eine Wissensquelle löschen können, müssen Sie alle Knowledge Basen löschen, die darauf verweisen, oder die Knowledge Base-Definition aktualisieren, um den Verweis zu entfernen. Für Wissensquellen, die eine Index- und Indexerpipeline generieren, werden auch alle generierten Objekte gelöscht. Wenn Sie jedoch einen vorhandenen Index zum Erstellen einer Wissensquelle verwendet haben, wird Ihr Index nicht gelöscht.

Wenn Sie versuchen, eine verwendete Wissensquelle zu löschen, schlägt die Aktion fehl und gibt eine Liste der betroffenen Wissensdatenbanken zurück.

So löschen Sie eine Wissensquelle:

  1. Erhalten Sie eine Liste aller Wissensdatenbanken für Ihren Suchdienst.

    using Azure.Search.Documents.Indexes;
    
    var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
    var knowledgeBases = indexClient.GetKnowledgeBasesAsync();
    
    Console.WriteLine("Knowledge Bases:");
    
    await foreach (var kb in knowledgeBases)
    {
        Console.WriteLine($"  - {kb.Name}");
    }
    

    Reference:SearchIndexClient

    Eine Beispielantwort könnte wie folgt aussehen:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Rufen Sie eine individuelle Wissensbasisdefinition ab, um nach Wissensquellenverweise zu suchen.

    using Azure.Search.Documents.Indexes;
    using System.Text.Json;
    
    var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
    
    // Specify the knowledge base name to retrieve
    string kbNameToGet = "earth-knowledge-base";
    
    // Get a specific knowledge base definition
    var knowledgeBaseResponse = await indexClient.GetKnowledgeBaseAsync(kbNameToGet);
    var kb = knowledgeBaseResponse.Value;
    
    // Serialize to JSON for display
    string json = JsonSerializer.Serialize(kb, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true });
    Console.WriteLine(json);
    

    Reference:SearchIndexClient

    Eine Beispielantwort könnte wie folgt aussehen:

     {
       "Name": "earth-knowledge-base",
       "KnowledgeSources": [
         {
           "Name": "earth-knowledge-source"
         }
       ],
       "Models": [
         {}
       ],
       "RetrievalReasoningEffort": {},
       "OutputMode": {},
       "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022",
       "EncryptionKey": null,
       "Description": null,
       "RetrievalInstructions": null,
       "AnswerInstructions": null
     }
    
  3. Löschen Sie entweder die Wissensdatenbank, oder aktualisieren Sie, wenn Sie über mehrere Wissensquellen verfügen, die Wissensbasis, um die Quelle zu entfernen. In diesem Beispiel wird das Löschen gezeigt.

    using Azure.Search.Documents.Indexes;
    var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
    
    await indexClient.DeleteKnowledgeBaseAsync(knowledgeBaseName);
    System.Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");
    

    Reference:SearchIndexClient

  4. Löschen Sie die Wissensquelle.

    await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName);
    System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");
    

    Reference:SearchIndexClient

  1. Erhalten Sie eine Liste aller Wissensdatenbanken für Ihren Suchdienst.

    # Get knowledge bases
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    
    print("Knowledge Bases:")
    for kb in index_client.list_knowledge_bases():
        print(f"  - {kb.name}")
    

    Reference:SearchIndexClient

    Eine Beispielantwort könnte wie folgt aussehen:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Rufen Sie eine individuelle Wissensbasisdefinition ab, um nach Wissensquellenverweise zu suchen.

    # Get a knowledge base definition
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    kb = index_client.get_knowledge_base("knowledge_base_name")
    print(kb)
    

    Reference:SearchIndexClient

    Eine Beispielantwort könnte wie folgt aussehen:

     {
       "name": "my-kb",
       "description": null,
       "retrievalInstructions": null,
       "answerInstructions": null,
       "outputMode": null,
       "knowledgeSources": [
         {
           "name": "my-blob-ks"
         }
       ],
       "models": [],
       "encryptionKey": null,
       "retrievalReasoningEffort": {
         "kind": "low"
       }
     }
    
  3. Löschen Sie entweder die Wissensdatenbank, oder aktualisieren Sie, wenn Sie über mehrere Wissensquellen verfügen, die Wissensbasis, um die Quelle zu entfernen. In diesem Beispiel wird das Löschen gezeigt.

    # Delete a knowledge base
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential 
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    index_client.delete_knowledge_base("knowledge_base_name")
    print(f"Knowledge base deleted successfully.")
    

    Reference:SearchIndexClient

  4. Löschen Sie die Wissensquelle.

    # Delete a knowledge source
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential 
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    index_client.delete_knowledge_source("knowledge_source_name")
    print(f"Knowledge source deleted successfully.")
    

    Reference:SearchIndexClient

  1. Erhalten Sie eine Liste aller Wissensdatenbanken für Ihren Suchdienst.

    ### Get knowledge bases
    GET {{search-url}}/knowledgebases?api-version={{api-version}}&$select=name
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Referenz:Wissensdatenbanken - Liste

    Eine Beispielantwort könnte wie folgt aussehen:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Rufen Sie eine individuelle Wissensbasisdefinition ab, um nach Wissensquellenverweise zu suchen.

    ### Get a knowledge base definition
    GET {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Referenz:Wissensdatenbanken - Abrufen

    Eine Beispielantwort könnte wie folgt aussehen:

     {
       "name": "my-kb",
       "description": null,
       "retrievalInstructions": null,
       "answerInstructions": null,
       "outputMode": null,
       "knowledgeSources": [
         {
           "name": "my-blob-ks"
         }
       ],
       "models": [],
       "encryptionKey": null,
       "retrievalReasoningEffort": {
         "kind": "low"
       }
     }
    
  3. Löschen Sie entweder die Wissensdatenbank, oder aktualisieren Sie, wenn Sie über mehrere Wissensquellen verfügen, die Wissensbasis, um die Quelle zu entfernen. In diesem Beispiel wird das Löschen gezeigt.

    ### Delete a knowledge base
    DELETE {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Referenz:Knowledge Basen - Löschen

  4. Löschen Sie die Wissensquelle.

    ### Delete a knowledge source
    DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Referenz:Wissensquellen - Löschen

Bekannte Fehler

Die generierten SharePoint Datenquelle und Indexer verwenden das gleiche Microsoft Entra Mandantenüberprüfungs- und Authentifizierungsverhalten wie direkt konfigurierte SharePoint Indexer. Überprüfen Sie bei mandantenbezogenen Fehlern den Status und den Ausführungsverlauf des generierten Indexers, und folgen Sie dann der Invalid AAD tenant Korrektur.