Een MCP Server-kennisbron maken (preview)

Opmerking

Azure AI Zoeken is beschikbaar via de Azure-portal, REST API's en Azure-SDK's. Het vormt ook een basis voor Foundry IQ, de beheerde kennislaag die bedrijfsinhoud transformeert in herbruikbare, machtigingsbewuste knowledge bases voor agents in de Microsoft Foundry-portal.

Important

Deze functies en functionaliteit maken deel uit van de REST API 2026-08-01-preview. De preview-versie van 2026-08-01 is aan u gelicentieerd als onderdeel van uw Azure-abonnement en is onderworpen aan de voorwaarden die van toepassing zijn op 'Previews' in de Microsoft Productvoorwaarden, de Microsoft Addendum voor producten en services voor gegevensbescherming ("DPA") en de aanvullende gebruiksvoorwaarden voor Microsoft Azure previews.

De preview-versie van 2026-08-01 ondersteunt verbindingen met andere services van Microsoft-services en services van derden. Het gebruik van deze services is onderhevig aan hun respectieve voorwaarden en kan leiden tot gegevensverwerking of opslag buiten de grens van Azure naleving, evenals gegevens die naar de grens van de Azure naleving stromen.

Het is uw verantwoordelijkheid om te beheren of uw gegevens buiten de nalevings- en geografische grenzen van uw organisatie en eventuele gerelateerde implicaties stromen, en dat de juiste machtigingen, grenzen en goedkeuringen worden ingericht.

MCP-implementaties zijn vatbaar voor risico's, zoals aanvallen, trapsgewijze fouten en verlies van menselijk toezicht. U kunt deze risico's beperken door MCP-servers te controleren op beveiliging en betrouwbaarheid, door de aanbevolen procedures van Microsoft en industry best practices te volgen en goedkeuringsmechanismen te implementeren en trapsgewijs gedrag te controleren.

U bent verantwoordelijk voor het zorgvuldig beoordelen en testen van toepassingen die u bouwt in de context van uw specifieke use cases en het nemen van alle juiste beslissingen en aanpassingen. Dit omvat het implementeren van uw eigen verantwoorde AI-oplossingen, zoals metaprompts, inhoudsfilters of andere veiligheidssystemen, en ervoor zorgen dat uw toepassingen voldoen aan de juiste kwaliteit, betrouwbaarheid, beveiliging en betrouwbaarheidsstandaarden. Zie de Azure AI Zoeken Transparantienotitie voor meer informatie.

Een MCP Server knowledge source (preview) verbindt elk systeem dat een Model Context Protocol (MCP)-compatibel eindpunt beschikbaar maakt voor een agentische ophaalpijplijn in Azure AI Zoeken. Kennisbronnen worden onafhankelijk gemaakt, waarnaar wordt verwezen in een knowledge base en worden gebruikt als grondgegevens wanneer de knowledge base tijdens runtime wordt opgevraagd.

MCP-tools maken gegevens en functionaliteit uit externe systemen beschikbaar als functies die agenten kunnen aanroepen wanneer er een query wordt uitgevoerd. Dit maakt MCP Server-kennisbronnen nuttig wanneer de informatie die u nodig hebt zich bevindt in interne hulpprogramma's, API's van derden of aangepaste back-ends die Azure AI Zoeken niet systeemeigen ondersteunt.

In tegenstelling tot geïndexeerde kennisbronnen doorzoekt MCP Server-kennisbronnen livegegevens rechtstreeks bij het ophalen van gegevens. Er is geen opnamepijplijn nodig. U geeft de URL van de MCP-server op en geeft aan welke hulpmiddelen Azure AI Zoeken tijdens het uitvoeren van een query kan aanroepen.

Gebruiksondersteuning

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

Prerequisites

  • Een Azure AI Zoeken-service in elke regio die op agent gebaseerde gegevensophaling biedt.

  • Een MCP-server met een of meer hulpprogramma's. De server moet bereikbaar zijn vanaf Azure AI Zoeken via HTTPS. Voor tests kunt u de openbare Microsoft Learn MCP-server gebruiken op https://learn.microsoft.com/api/mcp.

  • Machtiging voor het maken van kennisbronnen. Configureer sleutelloze verificatie met de rol Inzender voor zoekservice die is toegewezen aan uw gebruikersaccount (aanbevolen) of gebruik een beheer-API-sleutel.

  • Het nieuwste preview-pakket Azure.Search.Documents: dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease

  • Voor sleutelloze verificatie is het Azure.Identity pakket: dotnet add package Azure.Identity

  • Het nieuwste preview-pakket azure-search-documents: pip install --pre azure-search-documents

  • Voor sleutelloze verificatie is het azure-identity pakket: pip install azure-identity

Beperkingen en overwegingen

  • De minimalinspanning voor ophaalredenering wordt niet ondersteund. Gebruik low of medium in plaats daarvan.

  • alwaysQuerySource wordt niet ondersteund voor het ophalen van aanvragen die verwijzen naar een MCP Server-kennisbron.

  • MCP-serverhulpprogramma-aanroepen omvatten externe netwerkaanvragen en kunnen langer duren dan gewone zoekquery's. Stel maxRuntimeInSeconds in voor ophaalverzoeken om alle geconfigureerde tools voldoende tijd te geven om te reageren.

Controleren op bestaande kennisbronnen

Een kennisbron is een herbruikbaar object op het hoogste niveau. Kennis over bestaande kennisbronnen is handig voor het opnieuw gebruiken of benoemen van nieuwe objecten.

Voer de volgende code uit om kennisbronnen op naam en type weer te geven.

// 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}");
}

Naslaginformatie: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})")

Naslaginformatie:SearchIndexClient

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

Naslaginformatie:Kennisbronnen - Lijst

U kunt ook één kennisbron op naam retourneren om de JSON-definitie ervan te controleren.

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));

Naslaginformatie: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))

Naslaginformatie:SearchIndexClient

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

Naslaginformatie:Kennisbronnen ophalen

De volgende JSON is een voorbeeld van een antwoord voor een MCP Server-kennisbron.

{
  "name": "my-mcp-server-ks",
  "kind": "mcpServer",
  "description": "An MCP Server knowledge source.",
  "resultsProcessing": "rerank",
  "encryptionKey": null,
  "mcpServerParameters": {
    "serverURL": "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
    "authentication": null,
    "tools": [
      {
        "name": "microsoft_docs_search",
        "resultsProcessing": "none",
        "maxOutputTokens": 1000,
        "outputParsing": {
          "kind": "auto",
          "jsonParameters": null,
          "splitParameters": null
        }
      }
    ]
  }
}

Een kennisbron maken

Voer de volgende code uit om een MCP Server-kennisbron te maken.

using Azure.Identity;
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;

Uri searchEndpoint = new Uri("<search-endpoint>");
DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredential();
var indexClient = new SearchIndexClient(searchEndpoint, credential);

var mcpServer = new McpServerKnowledgeSource(
    "my-mcp-server-ks",
    new McpServerKnowledgeSourceParameters(
        "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
        new[]
        {
            new McpServerTool
            {
                Name = "microsoft_docs_search",
                OutputParsing = new McpServerAutoOutputParsing(),
                ResultsProcessing = KnowledgeSourceResultsProcessing.None,
                MaxOutputTokens = 1000
            }
        }))
{
    Description = "An MCP Server knowledge source.",
    ResultsProcessing = KnowledgeSourceResultsProcessing.Rerank
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(mcpServer);

Naslaginformatie:SearchIndexClient

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import (
    McpServerAutoOutputParsing,
    McpServerKnowledgeSource,
    McpServerKnowledgeSourceParameters,
    McpServerTool,
)

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

knowledge_source = McpServerKnowledgeSource(
    name="my-mcp-server-ks",
    description="An MCP Server knowledge source.",
    results_processing="rerank",
    mcp_server_parameters=McpServerKnowledgeSourceParameters(
        server_url="https://learn.microsoft.com/api/mcp",
        tools=[
            McpServerTool(
                name="microsoft_docs_search",
                output_parsing=McpServerAutoOutputParsing(),
                results_processing="none",
                max_output_tokens=1000,
            )
        ],
    ),
)

index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source)

saved_source = index_client.get_knowledge_source(
    knowledge_source.name
)
assert saved_source.results_processing == "rerank"
assert (
    saved_source.mcp_server_parameters.tools[0].results_processing
    == "none"
)

Naslaginformatie:SearchIndexClient, McpServerKnowledgeSource, McpServerTool

### Create an MCP Server knowledge source
PUT {{search-endpoint}}/knowledgesources/my-mcp-server-ks?api-version=2026-08-01-preview
Authorization: Bearer {{search-access-token}}
Content-Type: application/json
Prefer: return=representation

{
  "name": "my-mcp-server-ks",
  "kind": "mcpServer",
  "description": "An MCP Server knowledge source.",
  "resultsProcessing": "rerank",
  "encryptionKey": null,
  "mcpServerParameters": {
    "serverURL": "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
    "tools": [
      {
        "name": "microsoft_docs_search",
        "outputParsing": {
          "kind": "auto"
        },
        "resultsProcessing": "none",
        "maxOutputTokens": 1000
      }
    ]
  }
}

Naslaginformatie:Kennisbronnen - Maken of bijwerken

Verificatieopties

Als voor uw MCP-server verificatie is vereist, gebruikt u een van de volgende opties.

Alleen gebruiken foundryConnection wanneer een agent van Foundry Agent Service een knowledge base aanroept die deze MCP Server-kennisbron bevat. In deze stroom lost de service de verbinding op en injecteert de vereiste referenties wanneer deze de MCP-server aanroept. Als u de Knowledge Base rechtstreeks of vanuit een andere client dan Foundry Agent Service aanroept, foundryConnection werkt dit niet.

"authentication": {
  "kind": "foundryConnection",
  "foundryConnectionParameters": {
    "connectionId": "<foundry-connection-id>"
  }
}

Headers doorgeven tijdens het uitvoeren van de query

Als voor een MCP-server voor elke aanvraag inloggegevens vereist zijn, geeft u deze door in het ophaalverzoek met behulp van gekoppelde besturingsheaders. Met deze syntaxis worden headers doorgegeven aan de MCP-server zonder in conflict te komen met de Authorization- of api-key-headers die worden gebruikt voor verificatie bij Azure AI Zoeken.

Gebruik de naam van de kennisbron als het voorvoegsel:

Koptekst van besturingselement Description
<knowledge-source-name>-header-name<N> De naam van de HTTP-header die moet worden verzonden naar de MCP-server.
<knowledge-source-name>-header-value<N> De waarde van de HTTP-header die moet worden verzonden naar de MCP-server.

<N> is een optioneel numeriek achtervoegsel dat meerdere headers paren. Bijvoorbeeld vormt my-mcp-server-ks-header-name1 een paar met my-mcp-server-ks-header-value1.

Maak de retrievalclient met een policy die de controlheaders toevoegt aan de retrievalaanvraag.

using Azure.Identity;
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>");
    }
}

Geef de controleheaders door als het headers sleutelwoordargument bij de retrieve-aanroep.

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-endpoint}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}/retrieve?api-version=2026-08-01-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"
    }
  ]
}

Elk headerpaar moet exact één naambesturingselementheader en één overeenkomende waardebesturingselementheader bevatten. Headernamen en -waarden moeten geldige HTTP-aanvraagheaders zijn. Als een header die tijdens de query wordt gebruikt dezelfde naam van de doelheader heeft als een storedHeaders-vermelding, overschrijft de tijdens de query opgegeven waarde de opgeslagen waarde voor dat verzoek.

Hulpprogramma's configureren

Elke vermelding in de tools matrix geeft een toegestaan MCP-hulpprogramma op, optioneel gedrag voor het parseren van uitvoer en hoe de resultaten van het hulpprogramma worden verwerkt.

Gebruik resultsProcessing deze functie om te bepalen of de ophaalengine de resultaten van een hulpprogramma rerankeert. Geldige waarden zijn rerank en none. Voor toewijzingen uit eerdere contracten, zie Code voor agentische retrieval migreren naar de nieuwste versie.

Voor elk MCP-hulpprogramma lost de service resultsProcessing in deze volgorde op: de waarde van het hulpprogramma, de aanvraagwaarde in knowledgeSourceParams, de opgeslagen kennisbronwaarde en vervolgens rerank. Een toolwaarde is alleen van toepassing op dat hulpprogramma.

Modi voor uitvoerparsering

De ophaalengine past standaard automatische heuristieken (auto) toe om onbewerkte MCP-hulpprogramma-uitvoer te converteren naar rangschikbare documenten. U kunt dit gedrag per hulpprogramma overschrijven met behulp van de outputParsing eigenschap.

Voor de auto modus is geen configuratie vereist. De ophaalmodule past heuristieken toe om de uitvoer van het hulpprogramma te ontleden.

Toewijzen aan een kennisbank

Als u tevreden bent met de kennisbron, voegt u deze toe aan een knowledge base.

Een query uitvoeren op een Knowledge Base

Nadat de Knowledge Base is geconfigureerd, roept u de actie ophalen of het MCP-eindpunt aan om query's uit te voeren op de INHOUD van de MCP-server. MCP Server-kennisbronnen hebben bronspecifiek ophaalgedrag en antwoordvelden.

Hoe ophalen werkt voor MCP Server-kennisbronnen

Tijdens het uitvoeren van query's controleert het grote taalmodel (LLM) dat in de Knowledge Base is geconfigureerd de geconfigureerde hulpprogramma's, selecteert u welke moeten worden aangeroepen op basis van de gebruikersquery en genereert u de argumenten voor elke aanroep. Azure AI Zoeken roept vervolgens de geselecteerde hulpprogramma's op de MCP-server aan en retourneert de resultaten als geclassificeerde verwijzingen.

MCP-serverspecifieke antwoordvelden

MCP Server-kennisbronnen retourneren bronvermeldingen per document in de references matrix en diagnostische gegevens per aanroep in de activity matrix. Als in de kennisbron meerdere hulpprogramma's worden vermeld en het model meer dan één selecteert, wordt er voor elke aanroep een afzonderlijke activiteitsrecord weergegeven.

In het volgende voorbeeld ziet u een antwoord ophalen met een MCP Server-kennisbronverwijzing en de bijbehorende activiteitsrecord. Zie Het antwoord controleren voor bredere richtlijnen voor het interpreteren van antwoorden.

Tip

Om sourceData voor referenties te ontvangen, stelt u includeReferenceSourceData in op true bij het item van de kennisbron in knowledgeSourceParams van het ophaalverzoek.

{
  "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
    }
  ]
}

Een kennisbron verwijderen

Voordat u een kennisbron kunt verwijderen, moet u een knowledge base verwijderen die ernaar verwijst of de knowledge base-definitie bijwerken om de verwijzing te verwijderen. Voor kennisbronnen die een index- en indexeerpijplijn genereren, worden ook alle gegenereerde objecten verwijderd. Als u echter een bestaande index hebt gebruikt om een kennisbron te maken, wordt uw index niet verwijderd.

Als u probeert een kennisbron te verwijderen die in gebruik is, mislukt de actie en wordt een lijst met betrokken knowledge bases geretourneerd.

Een kennisbron verwijderen:

  1. Haal een lijst op met alle knowledge bases op uw zoekservice.

    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}");
    }
    

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

    Een voorbeeld van een antwoord kan er als volgt uitzien:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Haal een afzonderlijke Knowledge Base-definitie op om te controleren op verwijzingen naar kennisbronnen.

    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);
    

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

    Een voorbeeld van een antwoord kan er als volgt uitzien:

     {
       "Name": "earth-knowledge-base",
       "KnowledgeSources": [
         {
           "Name": "earth-knowledge-source"
         }
       ],
       "Models": [
         {}
       ],
       "RetrievalReasoningEffort": {},
       "OutputMode": {},
       "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022",
       "EncryptionKey": null,
       "Description": null,
       "RetrievalInstructions": null,
       "AnswerInstructions": null
     }
    
  3. Verwijder de knowledge base of werk de knowledge base bij als u meerdere kennisbronnen hebt om de bron te verwijderen. In dit voorbeeld ziet u de verwijdering.

    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.");
    

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

  4. Verwijder de kennisbron.

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

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

  1. Haal een lijst op met alle knowledge bases op uw zoekservice.

    # 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}")
    

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

    Een voorbeeld van een antwoord kan er als volgt uitzien:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Haal een afzonderlijke Knowledge Base-definitie op om te controleren op verwijzingen naar kennisbronnen.

    # 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)
    

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

    Een voorbeeld van een antwoord kan er als volgt uitzien:

     {
       "name": "my-kb",
       "description": null,
       "retrievalInstructions": null,
       "answerInstructions": null,
       "outputMode": null,
       "knowledgeSources": [
         {
           "name": "my-blob-ks"
         }
       ],
       "models": [],
       "encryptionKey": null,
       "retrievalReasoningEffort": {
         "kind": "low"
       }
     }
    
  3. Verwijder de knowledge base of werk de knowledge base bij als u meerdere kennisbronnen hebt om de bron te verwijderen. In dit voorbeeld ziet u de verwijdering.

    # 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.")
    

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

  4. Verwijder de kennisbron.

    # 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.")
    

    Naslaginformatie:SearchIndexClient

  1. Haal een lijst op met alle knowledge bases op uw zoekservice.

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

    Naslaginformatie:Knowledge Bases - Lijst

    Een voorbeeld van een antwoord kan er als volgt uitzien:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Haal een afzonderlijke Knowledge Base-definitie op om te controleren op verwijzingen naar kennisbronnen.

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

    Naslaginformatie:Kennisbanken - Verkrijgen

    Een voorbeeld van een antwoord kan er als volgt uitzien:

     {
       "name": "my-kb",
       "description": null,
       "retrievalInstructions": null,
       "answerInstructions": null,
       "outputMode": null,
       "knowledgeSources": [
         {
           "name": "my-blob-ks"
         }
       ],
       "models": [],
       "encryptionKey": null,
       "retrievalReasoningEffort": {
         "kind": "low"
       }
     }
    
  3. Verwijder de knowledge base of werk de knowledge base bij als u meerdere kennisbronnen hebt om de bron te verwijderen. In dit voorbeeld ziet u de verwijdering.

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

    Naslaginformatie:Knowledge Bases - Verwijderen

  4. Verwijder de kennisbron.

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

    Naslaginformatie:Kennisbronnen - Verwijderen