Nota:
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Note
Búsqueda de Azure AI está disponible a través del portal de Azure, las API REST y los SDK de Azure. También respalda Foundry IQ, la capa de conocimiento administrada que transforma el contenido empresarial en bases de conocimiento reutilizables y compatibles con permisos para agentes en el portal de Microsoft Foundry.
Importante
Estas características y funcionalidades forman parte de la API REST 2026-05-01-preview. La versión preliminar 2026-05-01-preview se le concede bajo licencia como parte de su suscripción de Azure y está sujeta a los términos aplicables a las "Versiones preliminares" establecidos en los Microsoft Product Terms, el Microsoft Products and Services Data Protection Addendum ("DPA") y los Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure.
La 2026-05-01-preview admite conexiones a otros servicios de Microsoft y a servicios de terceros. El uso de estos servicios está sujeto a sus respectivos términos y podría dar lugar a procesamiento o almacenamiento de datos fuera del límite de cumplimiento de Azure, así como a los datos que fluyen a los límites de cumplimiento de Azure.
Es su responsabilidad gestionar si sus datos saldrán fuera de los límites geográficos y de cumplimiento normativo de su organización, así como cualquier implicación relacionada, y garantizar que se hayan establecido los permisos, límites y aprobaciones adecuados.
Las implementaciones de MCP son susceptibles a riesgos, como ataques, errores en cascada y pérdida de supervisión humana. Puede mitigar estos riesgos evaluando los servidores MCP en términos de seguridad y fiabilidad, siguiendo las prácticas recomendadas de Microsoft y las prácticas recomendadas del sector, e implementando mecanismos de aprobación y supervisando comportamientos en cascada.
Es responsable de revisar y probar cuidadosamente las aplicaciones que compile en el contexto de sus casos de uso específicos y de tomar todas las decisiones y personalizaciones adecuadas. Esto incluye implementar sus propias mitigaciones de IA responsables, como metaprompts, filtros de contenido u otros sistemas de seguridad, y garantizar que las aplicaciones cumplan los estándares de calidad, confiabilidad, seguridad y confiabilidad adecuados. Para obtener más información, consulte la nota de transparencia Búsqueda de Azure AI.
Una fuente de conocimientos del servidor MCP (versión preliminar) conecta cualquier sistema que exponga un punto de conexión compatible con el Protocolo de contexto del modelo (MCP) con una canalización de recuperación de agentes en Búsqueda de Azure AI. Los orígenes de conocimiento se crean de forma independiente, se hace referencia en una base de conocimiento y se usan como datos de base cuando se consulta la base de conocimiento en tiempo de ejecución.
Las herramientas de MCP exponen los datos y la funcionalidad de los sistemas externos como funciones invocables que los agentes invocan en el momento de la consulta. Esto hace que los orígenes de conocimiento de MCP Server sean útiles cuando la información que necesita reside en herramientas internas, API de terceros o back-end personalizados que Búsqueda de Azure AI no admite de forma nativa.
A diferencia de los orígenes de conocimiento indexados, los orígenes de conocimiento del servidor MCP consultan datos activos directamente en el momento de la recuperación. No se necesita ninguna canalización de ingesta. Proporcione la dirección URL del servidor MCP y especifique qué herramientas Búsqueda de Azure AI pueden llamar en el momento de la consulta.
Soporte para el uso
| Azure Portal | Portal de Microsoft Foundry | SDK de .NET | SDK de Python | SDK de Java | SDK de JavaScript | REST API |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
Prerrequisitos
Un servicio de Búsqueda de Azure AI en cualquier región que proporcione recuperación mediante agentes.
Un servidor MCP con una o varias herramientas. El servidor debe ser accesible desde Búsqueda de Azure AI a través de HTTPS. Para las pruebas, puede usar el servidor MCP público de Microsoft Learn en
https://learn.microsoft.com/api/mcp.Permisos para crear orígenes de conocimiento. Configure la autenticación sin clave con el rol Colaborador del servicio de búsqueda asignado a su cuenta de usuario (recomendado) o use una clave de API.
- El paquete de versión preliminar
Azure.Search.Documentsmás reciente:dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease
- El paquete de versión preliminar
azure-search-documentsmás reciente:pip install --pre azure-search-documents
- La versión 2026-05-01-preview de las API REST del servicio de búsqueda.
Limitaciones y consideraciones
No se admite el
minimalesfuerzo de razonamiento de recuperación. Uselowomediumen su lugar.alwaysQuerySourceno se admite en las solicitudes de recuperación que hacen referencia a un origen de conocimiento del servidor MCP.Las llamadas a herramientas de servidor MCP implican solicitudes de red externas y pueden tardar más tiempo que las consultas de búsqueda típicas. Establezca
maxRuntimeInSecondsen las solicitudes de recuperación para proporcionar a todas las herramientas configuradas tiempo suficiente para responder.
Comprobación de orígenes de conocimiento existentes
Un origen de conocimiento es un objeto reutilizable de nivel superior. Conocer los orígenes de conocimiento existentes resulta útil para reutilizar o asignar nombres a nuevos objetos.
Ejecute el código siguiente para enumerar los orígenes de conocimiento por nombre y tipo.
// 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}}
Reference:Knowledge Sources - List
También puede devolver un único origen de conocimiento por nombre para revisar la definición JSON de este.
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}}
Referencia:Orígenes de conocimiento - Obtener
El siguiente código JSON es una respuesta de ejemplo para un origen de conocimiento del servidor MCP.
{
"name": "my-mcp-server-ks",
"kind": "mcpServer",
"description": "An MCP Server knowledge source.",
"encryptionKey": null,
"mcpServerParameters": {
"serverURL": "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
"authentication": null,
"tools": [
{
"name": "microsoft_docs_search",
"inclusionMode": null,
"maxOutputTokens": null,
"outputParsing": {
"kind": "auto",
"jsonParameters": null,
"splitParameters": null
}
}
]
}
}
Creación de un origen de conocimiento
Ejecute el código siguiente para crear un origen de conocimiento del servidor MCP.
using Azure;
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;
Uri searchEndpoint = new Uri("<search-service-url>");
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential("<api-key>");
var indexClient = new SearchIndexClient(searchEndpoint, credential);
var mcpServer = new McpServerKnowledgeSource(
"<knowledge-source-name>",
new McpServerKnowledgeSourceParameters(
"https://learn.microsoft.com/api/mcp",
new[]
{
new McpServerTool
{
Name = "microsoft_docs_search",
OutputParsing = new McpServerAutoOutputParsing(),
InclusionMode = McpServerToolInclusionMode.Reranked,
MaxOutputTokens = 1000
}
}))
{
Description = "An MCP Server knowledge source."
};
await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(mcpServer);
Reference:SearchIndexClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import (
McpServerKnowledgeSource,
McpServerParameters,
McpServerTool,
McpServerToolOutputParsing,
)
index_client = SearchIndexClient(
endpoint="<search-service-url>",
credential=AzureKeyCredential("<api-key>")
)
knowledge_source = McpServerKnowledgeSource(
name="<knowledge-source-name>",
description="An MCP Server knowledge source.",
mcp_server_parameters=McpServerParameters(
server_url="https://learn.microsoft.com/api/mcp",
tools=[
McpServerTool(
name="microsoft_docs_search",
output_parsing=McpServerToolOutputParsing(kind="auto"),
inclusion_mode="reranked",
max_output_tokens=1000
)
]
)
)
index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source)
Reference:SearchIndexClient
### Create an MCP Server knowledge source
PUT {{search-url}}/knowledgesources/my-mcp-server-ks?api-version=2026-05-01-preview
api-key: {{api-key}}
Content-Type: application/json
Prefer: return=representation
{
"name": "my-mcp-server-ks",
"kind": "mcpServer",
"description": "An MCP Server knowledge source.",
"encryptionKey": null,
"mcpServerParameters": {
"serverURL": "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
"tools": [
{
"name": "microsoft_docs_search",
"outputParsing": {
"kind": "auto"
},
"inclusionMode": "reranked",
"maxOutputTokens": 1000
}
]
}
}
Referencia:Orígenes de conocimiento: crear o actualizar
Opciones de autenticación
Si el servidor MCP requiere autenticación, use una de las siguientes opciones.
Utilice foundryConnection solo cuando un agente de Foundry Agent Service invoque una base de conocimientos que incluya este servidor MCP como fuente de conocimiento. En ese flujo, el servicio resuelve la conexión e inserta las credenciales necesarias cuando llama al servidor MCP. Si llama directamente a la base de conocimientos o desde un cliente distinto de Foundry Agent Service, foundryConnection no funciona.
"authentication": {
"kind": "foundryConnection",
"foundryConnectionParameters": {
"connectionId": "<your-foundry-connection-id>"
}
}
Enviar cabeceras en el momento de la consulta
Si un servidor MCP requiere credenciales por solicitud, páselas en la solicitud de recuperación mediante encabezados de control emparejados. Esta sintaxis reenvía los encabezados al servidor MCP sin entrar en conflicto con el encabezado /> /
Use el nombre del origen de conocimiento como prefijo:
| Cabecera de control | Description |
|---|---|
<knowledge-source-name>-header-name<N> |
Nombre del encabezado HTTP que se va a enviar al servidor MCP. |
<knowledge-source-name>-header-value<N> |
Valor del encabezado HTTP que se va a enviar al servidor MCP. |
<N> es un sufijo numérico opcional que empareja varios encabezados. Por ejemplo, my-mcp-server-ks-header-name1 se empareja con my-mcp-server-ks-header-value1.
Cree el cliente de recuperación con una directiva que agregue los encabezados de control a la solicitud de recuperación.
using Azure;
using Azure.Core;
using Azure.Core.Pipeline;
using Azure.Search.Documents;
using Azure.Search.Documents.KnowledgeBases;
using Azure.Search.Documents.KnowledgeBases.Models;
string knowledgeSourceName = "my-mcp-server-ks";
var options = new SearchClientOptions();
options.AddPolicy(new McpPassthroughHeaderPolicy(knowledgeSourceName), HttpPipelinePosition.PerCall);
var retrievalClient = new KnowledgeBaseRetrievalClient(
endpoint: new Uri(searchEndpoint),
knowledgeBaseName: knowledgeBaseName,
credential: credential,
options: options);
var request = new KnowledgeBaseRetrievalRequest();
request.Messages.Add(
new KnowledgeBaseMessage(new[] { new KnowledgeBaseMessageTextContent("Find Azure AI Search MCP guidance.") })
{
Role = "user"
});
request.KnowledgeSourceParams.Add(new SearchIndexKnowledgeSourceParams(knowledgeSourceName));
Response<KnowledgeBaseRetrievalResponse> response = await retrievalClient.RetrieveAsync(request);
sealed class McpPassthroughHeaderPolicy(string knowledgeSourceName) : HttpPipelineSynchronousPolicy
{
public override void OnSendingRequest(HttpMessage message)
{
message.Request.Headers.Add($"{knowledgeSourceName}-header-name", "Authorization");
message.Request.Headers.Add($"{knowledgeSourceName}-header-value", "Bearer <mcp-server-access-token>");
message.Request.Headers.Add($"{knowledgeSourceName}-header-name1", "x-custom-auth");
message.Request.Headers.Add($"{knowledgeSourceName}-header-value1", "<mcp-server-header-value>");
}
}
Pase los encabezados de control en el argumento de palabra clave headers en la llamada de recuperación.
from azure.search.documents.knowledgebases.models import (
KnowledgeBaseMessage,
KnowledgeBaseMessageTextContent,
KnowledgeBaseRetrievalRequest,
SearchIndexKnowledgeSourceParams,
)
knowledge_source_name = "my-mcp-server-ks"
request = KnowledgeBaseRetrievalRequest(
messages=[
KnowledgeBaseMessage(
role="user",
content=[
KnowledgeBaseMessageTextContent(
text="Find Azure AI Search MCP guidance."
)
],
)
],
knowledge_source_params=[
SearchIndexKnowledgeSourceParams(knowledge_source_name=knowledge_source_name)
],
)
result = retrieval_client.retrieve(
request,
headers={
f"{knowledge_source_name}-header-name": "Authorization",
f"{knowledge_source_name}-header-value": "Bearer <mcp-server-access-token>",
f"{knowledge_source_name}-header-name1": "x-custom-auth",
f"{knowledge_source_name}-header-value1": "<mcp-server-header-value>",
},
)
POST {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}/retrieve?api-version=2026-05-01-preview
Authorization: Bearer {{search-access-token}}
Content-Type: application/json
my-mcp-server-ks-header-name: Authorization
my-mcp-server-ks-header-value: Bearer {{mcp-server-access-token}}
my-mcp-server-ks-header-name1: x-custom-auth
my-mcp-server-ks-header-value1: {{mcp-server-header-value}}
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Find Azure AI Search MCP guidance."
}
]
}
],
"knowledgeSourceParams": [
{
"knowledgeSourceName": "my-mcp-server-ks",
"kind": "mcpServer"
}
]
}
Cada par de encabezados debe incluir exactamente un encabezado de control de nombre y un encabezado de control de valor coincidente. Los nombres y valores de encabezado deben ser encabezados de solicitud HTTP válidos. Si un encabezado en tiempo de consulta usa el mismo nombre de encabezado de destino que una entrada storedHeaders, el valor de tiempo de consulta anula el valor almacenado para esa solicitud.
Configuración de herramientas
Cada entrada de la tools matriz especifica una herramienta MCP permitida y un comportamiento de análisis de salida opcional.
Modos de análisis de salida
De forma predeterminada, el motor de recuperación aplica heurísticas automáticas (auto) para convertir la salida sin procesar de la herramienta MCP en documentos clasificables. Puede invalidar este comportamiento por herramienta mediante la outputParsing propiedad .
El auto modo no requiere ninguna configuración. El motor de recuperación aplica heurística para analizar la salida de la herramienta.
Asignar a una base de conocimiento
Si está satisfecho con el origen de conocimiento, agréguelo a una base de conocimiento.
Consulta de una base de conocimiento
Una vez configurada la base de conocimiento, llame a la acción de recuperación o al punto de conexión de MCP para consultar el contenido del servidor MCP. Las fuentes de conocimiento del servidor MCP tienen un comportamiento de recuperación de datos y campos de respuesta específicos de cada fuente.
Cómo funciona la recuperación para las fuentes de conocimiento de MCP Server
En el momento de la consulta, el modelo de lenguaje grande (LLM) configurado en la base de conocimiento revisa las herramientas configuradas, selecciona las que se van a llamar en función de la consulta del usuario y genera los argumentos de cada llamada. Búsqueda de Azure AI, a continuación, invoca las herramientas seleccionadas en el servidor MCP y devuelve los resultados como referencias clasificadas.
Campos de respuesta específicos del servidor MCP
Las fuentes de conocimiento del servidor MCP devuelven citas por documento en la matriz references y diagnósticos por invocación en la matriz activity. Si el origen de conocimiento muestra varias herramientas y el modelo selecciona más de una, aparece un registro de actividad independiente para cada invocación.
En el ejemplo siguiente se muestra una respuesta de recuperación que contiene una referencia de origen de conocimiento del servidor MCP y su registro de actividad correspondiente. Para obtener instrucciones más amplias sobre cómo interpretar las respuestas de recuperación, consulte Revisión de la respuesta.
Tip
Para recibir sourceData para referencias, establezca includeReferenceSourceData en true en la entrada de la fuente de conocimientos dentro de knowledgeSourceParams en la solicitud de recuperación.
{
"response": [
// ... Response omitted for brevity
],
"activity": [
{
"type": "mcpServer",
"id": 1,
"knowledgeSourceName": "my-mcp-server-ks",
"queryTime": "2026-05-11T15:42:33.0888894Z",
"count": 10,
"elapsedMs": 768,
"mcpServerArguments": {
"toolName": "microsoft_docs_search",
"toolArguments": {
"query": "Azure AI Search features"
}
}
},
{
// ... Additional activity records omitted for brevity
}
],
"references": [
{
"type": "mcpServer",
"id": "0",
"activitySource": 1,
"sourceData": {
"title": "What is a knowledge source?",
"content": "..."
},
"rerankerScore": 2.96,
"toolName": "microsoft_docs_search",
"title": "my-mcp-server-ks microsoft_docs_search 1"
},
{
// ... Additional references omitted for brevity
}
]
}
Eliminación de un origen de conocimiento
Para poder eliminar un origen de conocimiento, debe eliminar cualquier base de conocimiento que haga referencia a ella o actualizar la definición de la base de conocimiento para quitar la referencia. En el caso de los orígenes de conocimiento que generan una canalización de índice e indexador, también se eliminan todos los objetos generados . Sin embargo, si usó un índice existente para crear un origen de conocimiento, el índice no se eliminará.
Si intenta eliminar un origen de conocimiento que está en uso, se produce un error en la acción y devuelve una lista de bases de conocimiento afectadas.
Para eliminar un origen de conocimiento:
Obtenga una lista de todas las bases de conocimiento del servicio de búsqueda.
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($" - {kb.Name}"); }Reference:SearchIndexClient
Una respuesta de ejemplo podría ser similar a la siguiente:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Obtenga una definición de base de conocimiento individual para comprobar si hay referencias de origen de conocimiento.
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
Una respuesta de ejemplo podría ser similar a la siguiente:
{ "Name": "earth-knowledge-base", "KnowledgeSources": [ { "Name": "earth-knowledge-source" } ], "Models": [ {} ], "RetrievalReasoningEffort": {}, "OutputMode": {}, "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022", "EncryptionKey": null, "Description": null, "RetrievalInstructions": null, "AnswerInstructions": null }Elimine la base de conocimiento o, si tiene varios orígenes de conocimiento, actualice la base de conocimiento para quitar el origen. En este ejemplo se muestra la eliminación.
using Azure.Search.Documents.Indexes; var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential); await indexClient.DeleteKnowledgeBaseAsync(knowledgeBaseName); System.Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");Reference:SearchIndexClient
Elimine el origen de conocimiento.
await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName); System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");Reference:SearchIndexClient
Obtenga una lista de todas las bases de conocimiento del servicio de búsqueda.
# 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
Una respuesta de ejemplo podría ser similar a la siguiente:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Obtenga una definición de base de conocimiento individual para comprobar si hay referencias de origen de conocimiento.
# 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
Una respuesta de ejemplo podría ser similar a la siguiente:
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks" } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }Elimine la base de conocimiento o, si tiene varios orígenes de conocimiento, actualice la base de conocimiento para quitar el origen. En este ejemplo se muestra la eliminación.
# 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
Elimine el origen de conocimiento.
# 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
Obtenga una lista de todas las bases de conocimiento del servicio de búsqueda.
### Get knowledge bases GET {{search-url}}/knowledgebases?api-version={{api-version}}&$select=name Authorization: Bearer {{token}}Reference:Knowledge Bases - List
Una respuesta de ejemplo podría ser similar a la siguiente:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Obtenga una definición de base de conocimiento individual para comprobar si hay referencias de origen de conocimiento.
### Get a knowledge base definition GET {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}Reference:Bases de Conocimiento - Obtener
Una respuesta de ejemplo podría ser similar a la siguiente:
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks" } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }Elimine la base de conocimiento o, si tiene varios orígenes de conocimiento, actualice la base de conocimiento para quitar el origen. En este ejemplo se muestra la eliminación.
### Delete a knowledge base DELETE {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}Referencia:Bases de Conocimiento - Eliminar
Elimine el origen de conocimiento.
### Delete a knowledge source DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}Referencia:Orígenes de conocimiento: Eliminar