Nota
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare ad accedere o modificare le directory.
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare a modificare le directory.
Importante
Questa serie di esercitazioni usa l'API REST 2026-08-01-preview per il recupero agentico. L'anteprima 2026-08-01-preview viene concessa in licenza all'utente come parte della sottoscrizione di Azure ed è soggetta alle condizioni applicabili alle "Anteprime" nei Microsoft Product Terms, nel Microsoft Products and Services Data Protection Addendum ("DPA") e nelle Condizioni d'uso supplementari per le anteprime di Microsoft Azure.
Questa serie di tutorial in tre parti descrive come implementare un'architettura end-to-end privata di recupero agentico per Foundry IQ usando Microsoft Foundry e Azure AI Search. Spiega in che modo la connettività in ingresso, le dipendenze in uscita e il runtime di recupero si integrano nella distribuzione.
In questa esercitazione, imparerai a:
- Stabilire la connettività privata in ingresso tra Foundry e Azure AI Search.
- Configurare le dipendenze private in uscita da Azure AI Search.
- Convalida il recupero completo con un'origine di conoscenza, una base di conoscenza, una connessione al progetto e un agente.
Che cos'è il recupero agentico privato?
Il recupero agentico privato è un modello in cui un agente recupera informazioni sui percorsi di rete privati anziché sugli endpoint pubblici. In questa esercitazione il percorso da agente a ricerca e il percorso da ricerca a archiviazione rimangono su endpoint privati, collegamenti privati condivisi e zone DNS private. La dipendenza dell'embedding tra la ricerca e Foundry è anch'essa configurata per l'accesso privato in uscita, ma la chiamata di embedding durante l'ingestione si basa ancora attualmente sull'eccezione per i servizi attendibili di Foundry.
Tip
Questa esercitazione è la versione per rete privata di Esercitazione: creare una soluzione end-to-end di recupero agentico con il servizio di ricerca AI Search di Azure . Entrambe le esercitazioni usano identità gestite e accesso basato sui ruoli, ma questa versione enfatizza la connettività privata e aggiunge la convalida in ingresso e in uscita in ogni passaggio.
Servizi in questo tutorial
La distribuzione esegue il provisioning dei seguenti servizi. In questa esercitazione si interagisce con ogni servizio in modo diverso.
| Service | Ruolo |
|---|---|
| Foundry (risorsa e progetto) | Orchestra il runtime dell'agente e ospita la connessione al progetto, l'agente e un modello di famiglia GPT-5 che alimenta l'agente. Nella terza parte si distribuisce anche il text-embedding-3-large modello di embedding che il servizio di ricerca AI Search di Azure usa per vettorizzare i contenuti. |
| Ricerca di intelligenza artificiale di Azure | Acquisisce e vettorizza il contenuto del BLOB privato in una fonte di conoscenza, quindi fornisce il recupero agentico tramite una base di conoscenza e il relativo endpoint MCP. Effettua una chiamata in uscita privata a Archiviazione BLOB di Azure per l'accesso al contenuto. Per la dipendenza di incorporamento di Foundry, questa esercitazione usa il openai_account collegamento privato condiviso per la risorsa di destinazione e la chiamata di incorporamento in fase di inserimento attualmente si basa anche sul bypass del servizio attendibile. |
| Archiviazione BLOB di Azure (Servizio di archiviazione Blob di Azure) | Archivia i documenti sorgente che l'origine dati acquisisce e indicizza per il recupero agentico. |
| Azure Cosmos DB, un servizio di database distribuito globale di Microsoft | Archivia lo stato dell'agente per la configurazione standard dell'agente, inclusi i messaggi, la cronologia delle conversazioni e i metadati dell'agente. La procedura di distribuzione esegue automaticamente il provisioning e non lo si configura né lo si usa direttamente. |
Parti di questo tutorial
La tabella seguente illustra le operazioni eseguite in ogni parte, i componenti coinvolti e come confermare l'esito positivo prima di passare alla parte successiva.
| Parte | Risultato | Components | Criteri di esito positivo |
|---|---|---|---|
| 1 - In ingresso | Percorso di richiesta privato da Foundry a Azure AI Search. |
|
Dal client all'interno della VNet, gli endpoint di Foundry e del servizio di ricerca AI Search di Azure vengono risolti in indirizzi IP privati e accettano connessioni sulla porta TCP 443. |
| 2 - In uscita | Percorsi di dipendenza privati da Azure AI Search a Archiviazione BLOB di Azure e Foundry. |
|
I collegamenti privati condivisi di archiviazione BLOB di Azure e di Foundry risultano nello stato Approved e l'identità gestita del servizio di ricerca AI Search di Azure dispone dei ruoli e dei modelli BLOB assegnati. |
| 3 - Convalida del recupero | Agente che restituisce risposte basate sui dati recuperati tramite il canale di recupero privato. |
|
Il prompt di convalida restituisce una risposta basata sul contenuto del blob, con citazioni ai documenti di origine. |