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。
Important
これらの機能は、2026-05-01-preview REST API の一部です。 2026-05-01-preview は、お客様の Azure サブスクリプションの一部としてお客様にライセンス供与されるものであり、Microsoft Product Terms における「Previews」に適用される条件、Microsoft Products and Services Data Protection Addendum(「DPA」)、および Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews に従うものとします。
2026-05-01-preview では、他のMicrosoft サービスやサード パーティのサービスへの接続がサポートされています。 これらのサービスの利用は各サービスの利用規約に従うものとし、データが Azure コンプライアンス境界の外部で処理または保存されたり、Azure コンプライアンス境界内に流入したりする場合があります。
データが組織のコンプライアンスと地理的境界の外部に流れるかどうか、および関連する影響、および適切なアクセス許可、境界、承認がプロビジョニングされるかどうかを管理するのは、お客様の責任です。
MCP の実装は、攻撃、連鎖的な障害、人間の監視の損失などのリスクの影響を受けやすくなります。 これらのリスクを軽減するには、Microsoftの推奨プラクティスとindustry のベスト プラクティスに従って、MCP サーバーのセキュリティと信頼性を確保し、承認メカニズムを実装し、カスケード動作を監視します。
特定のユース ケースのコンテキストで構築したアプリケーションを慎重に確認およびテストし、すべての適切な決定とカスタマイズを行う責任があります。 これには、メタプロンプト、コンテンツ フィルター、その他の安全システムなどの独自の責任ある AI 軽減策の実装や、アプリケーションが適切な品質、信頼性、セキュリティ、信頼性の標準を満たしていることを確認する機能が含まれます。 詳細については、「Azure AI 検索透過性に関するメモを参照してください。
MCP Server ナレッジ ソース (プレビュー) は、Model コンテキスト プロトコル (MCP) 互換エンドポイントをAzure AI 検索のエージェント検索パイプラインに公開するすべてのシステムを接続します。 ナレッジ ソース は個別に作成され、 ナレッジ ベースで参照され、実行時にナレッジ ベースの クエリが実行されるときに、グラウンド データとして使用されます。
MCP ツールは、外部システムのデータと機能を、エージェントがクエリ時に呼び出す呼び出し可能な関数として表示します。 これにより、必要な情報が Azure AI 検索 でネイティブにサポートされていない内部ツール、サードパーティ製 API、またはカスタム バックエンドに存在する場合、MCP Server のナレッジ ソースが役立ちます。
インデックス付きナレッジ ソースとは異なり、MCP Server ナレッジ ソースは、取得時にライブ データに直接クエリを実行します。 インジェスト パイプラインは必要ありません。 MCP サーバー URL を指定し、クエリ時に呼び出すことができるAzure AI 検索ツールを指定します。
使用サポート
| Azure Portal | Microsoft Foundry ポータル | .NET SDK | Python SDK | Java SDK | JavaScript SDK | REST API |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
Prerequisites
エージェント検索を提供する任意のリージョンの Azure AI 検索 サービス。
1 つ以上のツールを備えた MCP サーバー。 サーバーは HTTPS 経由でAzure AI 検索から到達可能である必要があります。 テストでは、
https://learn.microsoft.com/api/mcpにあるパブリック Microsoft Learn MCP サーバーを使用できます。ナレッジソースを作成する権限。 ユーザー アカウントに割り当てられた Search Service 共同作成者ロール (推奨) を使用してキーレス認証を構成するか、API キーを使用します。
- 最新の
Azure.Search.Documentsプレビュー パッケージ:dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease
- 最新の
azure-search-documentsプレビュー パッケージ:pip install --pre azure-search-documents
- Search Service REST API の 2026-05-01-preview バージョン。
制限事項と考慮事項
minimal再検証の理由付け作業はサポートされていません。 代わりに、lowタグまたはmediumタグを使用してください。alwaysQuerySourceは、MCP サーバーのナレッジ ソースを参照する取得要求ではサポートされていません。MCP サーバー ツールの呼び出しには外部ネットワーク要求が含まれており、一般的な検索クエリよりも時間がかかる場合があります。 すべての構成済みツールが応答するのに十分な時間を与えるために、取得要求の
maxRuntimeInSecondsを設定します。
既存のナレッジ ソースを確認する
ナレッジ ソースは、最上位の再利用可能なオブジェクトです。 既存のナレッジ ソースについて知ることは、新しいオブジェクトを再利用または名前付けする場合に役立ちます。
次のコードを実行して、名前と種類でナレッジ ソースを一覧表示します。
// 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}}
リファレンス:ナレッジ ソース - リスト
名前で 1 つのナレッジ ソースを返して、その JSON 定義を確認することもできます。
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}}
リファレンス:ナレッジ ソース - 取得
次の JSON は、MCP サーバーのナレッジ ソースに対する応答の例です。
{
"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
}
}
]
}
}
ナレッジ ソースを作成する
次のコードを実行して、MCP サーバーのナレッジ ソースを作成します。
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
}
]
}
}
リファレンス:ナレッジ ソース - 作成または更新
認証オプション
MCP サーバーで認証が必要な場合は、次のいずれかのオプションを使用します。
foundryConnectionは、Foundry Agent Service のエージェントがこの MCP Server ナレッジ ソースを含むナレッジ ベースを呼び出す場合にのみ使用します。 このフローでは、サービスは接続を解決し、MCP サーバーを呼び出すときに必要な資格情報を挿入します。 ナレッジ ベースを Foundry Agent Service 以外のクライアントから直接呼び出した場合、 foundryConnection は機能しません。
"authentication": {
"kind": "foundryConnection",
"foundryConnectionParameters": {
"connectionId": "<your-foundry-connection-id>"
}
}
クエリ実行時にヘッダーを渡す
MCP サーバーでリクエストごとの認証情報が必要な場合は、対になった制御ヘッダーを使用して retrieve リクエストで渡してください。 この構文は、Authorization または api-key ヘッダーと競合することなく、Azure AI 検索に対する認証に使用されるヘッダーを MCP サーバーに転送します。
プレフィックスとしてナレッジ ソース名を使用します。
| 制御ヘッダー | Description |
|---|---|
<knowledge-source-name>-header-name<N> |
MCP サーバーに送信する HTTP ヘッダーの名前。 |
<knowledge-source-name>-header-value<N> |
MCP サーバーに送信する HTTP ヘッダーの値。 |
<N> は、複数のヘッダーをペアにする省略可能な数値サフィックスです。 例えば、my-mcp-server-ks-header-name1 は my-mcp-server-ks-header-value1 と対になります。
取得要求にコントロール ヘッダーを追加するポリシーを使用して取得クライアントを作成します。
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>");
}
}
取得呼び出しの headers キーワード引数にコントロール ヘッダーを渡します。
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"
}
]
}
各ヘッダー ペアには、厳密に 1 つの名前コントロール ヘッダーと 1 つの一致する値コントロール ヘッダーを含める必要があります。 ヘッダーの名前と値は、有効な HTTP 要求ヘッダーである必要があります。 クエリ時刻ヘッダーで、 storedHeaders エントリと同じターゲット ヘッダー名が使用されている場合、クエリ時間の値は、その要求の格納された値をオーバーライドします。
ツールの構成
tools配列内の各エントリは、許可される MCP ツールとオプションの出力解析動作を指定します。
出力解析モード
既定では、取得エンジンは自動ヒューリスティック (auto) を適用して、未加工の MCP ツール出力をランク付け可能なドキュメントに変換します。
outputParsing プロパティを使用して、ツールごとにこの動作をオーバーライドできます。
ナレッジ ベースに割り当てる
ナレッジ ソースに満足している場合は、 ナレッジ ベースに追加します。
ナレッジ ベースのクエリを実行する
ナレッジ ベースが構成されたら、 取得アクションまたは MCP エンドポイントを呼び出して、MCP サーバーのコンテンツに対してクエリを実行します。 MCP サーバーのナレッジ ソースには、ソース固有の取得動作と応答フィールドがあります。
MCP サーバーの知識ソースの検索がどのように機能するか
クエリ時に、ナレッジ ベースで構成されている大規模言語モデル (LLM) によって、構成されたツールが確認され、ユーザー クエリに基づいて呼び出すツールが選択され、呼び出しごとに引数が生成されます。 Azure AI 検索 MCP サーバー上で選択したツールを呼び出し、ランク付けされた参照として結果を返します。
MCP サーバー固有の応答フィールド
MCP Server ナレッジ ソースは、 references 配列内のドキュメントごとの引用文献と、 activity 配列内の呼び出しごとの診断を返します。 ナレッジ ソースに複数のツールが一覧表示され、モデルで複数のツールが選択されている場合は、呼び出しごとに個別のアクティビティ レコードが表示されます。
次の例は、MCP Server ナレッジ ソース参照とそれに対応するアクティビティ レコードを含む取得応答を示しています。 応答の取得の解釈に関するより広範なガイダンスについては、 応答の確認を参照してください。
Tip
参照のsourceDataを受信するには、includeReferenceSourceDataを取得要求のtrue内のナレッジ ソース エントリのknowledgeSourceParamsに設定します。
{
"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
}
]
}
ナレッジ ソースを削除する
ナレッジ ソースを削除する前に、ナレッジ ソースを参照するすべてのナレッジ ベースを削除するか、ナレッジ ベース定義を更新して参照を削除する必要があります。 インデックスとインデクサー パイプラインを生成するナレッジ ソースの場合、 生成されたすべてのオブジェクト も削除されます。 ただし、既存のインデックスを使用してナレッジ ソースを作成した場合、インデックスは削除されません。
使用中のナレッジ ソースを削除しようとすると、アクションは失敗し、影響を受けるナレッジ ベースの一覧が返されます。
ナレッジ ソースを削除するには:
検索サービスのすべてのナレッジ ベースの一覧を取得します。
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($" - {kb.Name}"); }Reference:SearchIndexClient
応答の例は次のようになります。
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }個別のナレッジベース定義を取得して、ナレッジソースの参照を確認する。
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
応答の例は次のようになります。
{ "Name": "earth-knowledge-base", "KnowledgeSources": [ { "Name": "earth-knowledge-source" } ], "Models": [ {} ], "RetrievalReasoningEffort": {}, "OutputMode": {}, "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022", "EncryptionKey": null, "Description": null, "RetrievalInstructions": null, "AnswerInstructions": null }ナレッジ ベースを削除するか、複数のナレッジ ソースがある場合は、ナレッジ ベースを更新してソースを削除します。 この例では、削除を示します。
using Azure.Search.Documents.Indexes; var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential); await indexClient.DeleteKnowledgeBaseAsync(knowledgeBaseName); System.Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");Reference:SearchIndexClient
ナレッジ ソースを削除します。
await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName); System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");Reference:SearchIndexClient
検索サービスのすべてのナレッジ ベースの一覧を取得します。
# 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
応答の例は次のようになります。
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }個別のナレッジベース定義を取得して、ナレッジソースの参照を確認する。
# Get a knowledge base definition from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) kb = index_client.get_knowledge_base("knowledge_base_name") print(kb)Reference:SearchIndexClient
応答の例は次のようになります。
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks" } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }ナレッジ ベースを削除するか、複数のナレッジ ソースがある場合は、ナレッジ ベースを更新してソースを削除します。 この例では、削除を示します。
# Delete a knowledge base from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) index_client.delete_knowledge_base("knowledge_base_name") print(f"Knowledge base deleted successfully.")Reference:SearchIndexClient
ナレッジ ソースを削除します。
# Delete a knowledge source from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) index_client.delete_knowledge_source("knowledge_source_name") print(f"Knowledge source deleted successfully.")Reference:SearchIndexClient
検索サービスのすべてのナレッジ ベースの一覧を取得します。
### Get knowledge bases GET {{search-url}}/knowledgebases?api-version={{api-version}}&$select=name Authorization: Bearer {{token}}リファレンス:ナレッジ ベース - リスト
応答の例は次のようになります。
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }個別のナレッジベース定義を取得して、ナレッジソースの参照を確認する。
### Get a knowledge base definition GET {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}リファレンス:ナレッジ ベース - 取得
応答の例は次のようになります。
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks" } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }ナレッジ ベースを削除するか、複数のナレッジ ソースがある場合は、ナレッジ ベースを更新してソースを削除します。 この例では、削除を示します。
### Delete a knowledge base DELETE {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}リファレンス:ナレッジ ベース - 削除
ナレッジ ソースを削除します。
### Delete a knowledge source DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}リファレンス:ナレッジ ソース - 削除