Criar uma base de conhecimento em arquivo (versão prévia)

Note

Pesquisa de IA do Azure  está disponível por meio do portal Azure, APIs REST e SDKs do Azure. Ele também sustenta o IQ do Foundry, a camada de conhecimento gerenciado que transforma o conteúdo da empresa em bases de conhecimento reutilizáveis e com reconhecimento de permissão para agentes no portal do Microsoft Foundry.

Importante

Esses recursos e funcionalidades fazem parte da API REST 2026-05-01-preview. O 2026-05-01-preview é licenciado para você como parte da sua assinatura do Azure e está sujeito aos termos aplicáveis a "Versões Prévias" nos Termos do Produto Microsoft, no Adendo de Proteção de Dados de Produtos e Serviços da Microsoft ("DPA") e nos Termos de Uso Suplementares para Versões Prévias do Microsoft Azure.

A versão prévia 2026-05-01 dá suporte a conexões com outros serviços de serviços Microsoft e de terceiros. O uso desses serviços está sujeito aos respectivos termos e pode resultar em processamento ou armazenamento de dados fora do limite de conformidade Azure, bem como dados que fluem para o limite de conformidade Azure.

É sua responsabilidade gerenciar se os seus dados serão transferidos para fora dos limites geográficos e de conformidade da sua organização, bem como quaisquer implicações relacionadas, e garantir que as permissões, os limites e as aprovações apropriados estejam devidamente estabelecidos.

Você é responsável por examinar e testar cuidadosamente os aplicativos que cria no contexto de seus casos de uso específicos e tomar todas as decisões e personalizações apropriadas. Isso inclui implementar suas próprias mitigações de IA responsáveis, como metaprompts, filtros de conteúdo ou outros sistemas de segurança, e garantir que seus aplicativos atendam aos padrões adequados de qualidade, confiabilidade, segurança e confiabilidade. Para obter mais informações, consulte a Pesquisa de IA do Azure  Nota de Transparência.

Uma fonte de conhecimento de arquivo (versão prévia) carrega conjuntos de arquivos de pequeno a médio porte diretamente para Pesquisa de IA do Azure  para recuperação agente. As fontes de conhecimento são criadas de forma independente, referenciadas em uma base de dados de conhecimento e usadas como dados de aterramento quando a base de dados de conhecimento é consultada em runtime.

Fontes de conhecimento de arquivo são úteis quando você deseja uma experiência de carregamento gerenciada em vez de provisionar Armazenamento do Azure, configurar o acesso e criar um pipeline de indexador em um contêiner externo. Pesquisa de IA do Azure  processa arquivos carregados para que o conteúdo extraído possa ser recuperado de uma base de dados de conhecimento.

Uma fonte de conhecimento de arquivo dá suporte a até 100 arquivos. Em vez disso, use uma fonte de conhecimento de blob quando os arquivos já estiverem em Armazenamento de Blobs do Azure ou Azure Data Lake Storage Gen2, quando o conjunto de arquivos exceder ou provavelmente exceder 100 arquivos ou quando você precisar de ingestão agendada. Use também uma fonte de conhecimento de blob quando quiser gerenciar blobs de origem com políticas de gerenciamento de ciclo de vida Armazenamento de Blobs do Azure ou quando precisar de permissões no nível do documento (versão prévia) com base em permissões no Armazenamento do Azure.

Suporte de uso

Portal do Azure Portal Foundry da Microsoft SDK do .NET SDK do Python SDK do Java SDK do JavaScript REST API
❌ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️

Pré-requisitos

  • Um serviço dedicado da Pesquisa de IA do Azure em qualquer região que fornece recuperação por meio de agentes. Fontes de conhecimento baseadas em arquivo não têm suporte em serviços de pesquisa sem servidor. Para obter mais informações sobre camadas dedicadas, consulte Escolher uma camada de serviço. Se você precisar de uso pago além da franquia mensal gratuita, defina a propriedade de serviço knowledgeRetrieval como standard por meio da API REST de Gerenciamento de Pesquisa.

  • Arquivos em um formato com suporte.

  • Permissões para criar fontes de conhecimento. Configure a autenticação sem chave com a função Colaborador do Serviço de Pesquisa atribuída à sua conta de usuário (recomendado) ou use uma chave de API.

  • Se a fonte de conhecimento especificar um modelo do OpenAI do Azure para incorporações ou verbalização de imagem, o serviço Pesquisa deve ter uma identidade gerenciada com permissões de Usuário dos Serviços Cognitivos no recurso do Microsoft Foundry.

    • Se o recurso Foundry tiver acesso à rede pública desabilitado, crie um openai_accountlink privado compartilhado do serviço de busca para o recurso Foundry e mantenha a configuração Permitir serviços do Azure na lista de serviços confiáveis habilitada.
  • O pacote de versão prévia Azure.Search.Documents mais recente: dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease

Formatos e limites com suporte

Há suporte para os tipos de arquivo a seguir.

Categoria Extensions
Texto .txt, .md, .html, , .json.csv
Code .c, .cs, .cpp, .java, .py, , .js, .ts, , .php, .rb, .sh
Documentos .pdf, .docx, , .pptx.doc

Os limites a seguir se aplicam a fontes de conhecimento de arquivo.

Limit Valor
Tamanho máximo do arquivo por upload 50 MB
Número máximo de arquivos por fonte de conhecimento de arquivos 100

Se você configurar a fonte de conhecimento do arquivo para agrupar ou vetorizar conteúdo carregado, os limites de processamento de modelo e downstream também se aplicarão.

Note

  • Carregar o mesmo nome de arquivo não substitui um arquivo existente. Para obter mais informações, consulte Carregar arquivos.
  • O índice de pesquisa gerado armazena o conteúdo carregado. Para obter limites totais de armazenamento por tipo de preço, consulte os limites de serviço.

Verificar se há fontes de conhecimento existentes

Uma fonte de conhecimento é um objeto reutilizável de nível superior. Saber sobre fontes de conhecimento existentes é útil para reutilizar ou nomear novos objetos.

Execute o código a seguir para listar fontes de conhecimento por nome e 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
api-key: {{api-key}}

Reference:Knowledge Sources – List

Você também pode retornar uma única fonte de conhecimento por nome para revisar sua definição de JSON.

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}}
api-key: {{api-key}}

Reference:Fontes de Conhecimento – Obter

O JSON a seguir é uma resposta de exemplo para uma fonte de conhecimento de arquivo.

{
  "name": "my-file-ks",
  "kind": "file",
  "description": "A sample file knowledge source.",
  "encryptionKey": null,
  "fileParameters": {
    "ingestionParameters": {
      "contentExtractionMode": "minimal",
      "embeddingModel": {
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "<REDACTED>",
          "deploymentId": "text-embedding-3-large",
          "modelName": "text-embedding-3-large"
        }
      }
    }
  }
}

Criar uma fonte de conhecimento

Crie uma fonte de conhecimento de arquivo que especifique o modelo de inserção usado para vetorizar o conteúdo carregado.

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

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

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

var ingestionParams = new KnowledgeSourceIngestionParameters
{
    ContentExtractionMode = "minimal",
    EmbeddingModel = new KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer
    {
        AzureOpenAIParameters = embeddingParams
    }
};

var fileParams = new FileKnowledgeSourceParameters
{
    IngestionParameters = ingestionParams
};

var knowledgeSource = new FileKnowledgeSource(
    name: "my-file-ks",
    fileParameters: fileParams
)
{
    Description = "This knowledge source uses directly uploaded product manuals."
};

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

Reference:SearchIndexClient

from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import (
    AzureOpenAIVectorizerParameters,
    FileKnowledgeSource,
    FileKnowledgeSourceParameters,
)
from azure.search.documents.knowledgebases.models import (
    KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer,
    KnowledgeSourceIngestionParameters,
)

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

embedding_params = AzureOpenAIVectorizerParameters(
    resource_url="aoai_endpoint",
    deployment_name="aoai_embedding_deployment",
    model_name="aoai_embedding_model",
)

ingestion_params = KnowledgeSourceIngestionParameters(
    content_extraction_mode="minimal",
    embedding_model=KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer(
        azure_open_ai_parameters=embedding_params
    ),
)

knowledge_source = FileKnowledgeSource(
    name="my-file-ks",
    description="This knowledge source uses directly uploaded product manuals.",
    file_parameters=FileKnowledgeSourceParameters(ingestion_parameters=ingestion_params),
)

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

Reference:SearchIndexClient

PUT {{search-url}}/knowledgesources/my-file-ks?api-version=2026-05-01-preview
api-key: {{api-key}}
Content-Type: application/json
Prefer: return=representation

{
  "name": "my-file-ks",
  "kind": "file",
  "description": "This knowledge source uses directly uploaded product manuals.",
  "encryptionKey": null,
  "fileParameters": {
    "ingestionParameters": {
      "embeddingModel": {
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "{{aoai-endpoint}}",
          "deploymentId": "{{aoai-embedding-deployment}}",
          "modelName": "{{aoai-embedding-model}}"
        }
      },
      "contentExtractionMode": "minimal"
    }
  }
}

Reference:Knowledge Sources – Criar ou atualizar

Carregar arquivos

Depois que a fonte de conhecimento existir, carregue arquivos diretamente nele. Cada upload é uma chamada síncrona: Pesquisa de IA do Azure  extrai conteúdo do arquivo carregado, agrupa o conteúdo, cria inserções quando necessário e prepara o conteúdo extraído para recuperação antes que a chamada retorne. Você não precisa configurar ou executar um pipeline de ingestão separado.

O item listado fileName é obtido do cabeçalho Content-Disposition: attachment; filename="..." na solicitação de envio. As chamadas REST e o SDK .NET definem esse cabeçalho diretamente, enquanto o SDK do Python aceita um parâmetro filename e cria o cabeçalho automaticamente. Se o cabeçalho não estiver definido, o serviço atribuirá um gerado automaticamente fileName.

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

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

string fileName = "installation-guide.pdf";
byte[] fileBytes = await File.ReadAllBytesAsync(fileName);
string contentDisposition = $"attachment; filename=\"{fileName}\"";

KnowledgeSourceFile uploadedFile = (await indexClient.UploadKnowledgeSourceFileAsync(
    "my-file-ks",
    contentDisposition,
    BinaryData.FromBytes(fileBytes))).Value;

Console.WriteLine($"Uploaded file ID: {uploadedFile.FileId}");

Reference:SearchIndexClient.UploadKnowledgeSourceFileAsync

from pathlib import Path

from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient

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

file_path = Path("installation-guide.pdf")
uploaded_file = index_client.upload_knowledge_source_file(
    "my-file-ks",
    file_path.read_bytes(),
    filename=file_path.name,
)
print(f"Uploaded file ID: {uploaded_file.file_id}")

Referência:SearchIndexClient.upload_knowledge_source_file

POST {{search-url}}/knowledgesources/my-file-ks/files?api-version=2026-05-01-preview
api-key: {{api-key}}
Content-Type: application/octet-stream
Content-Disposition: attachment; filename="installation-guide.pdf"

<binary file content>

Referência:Fontes de conhecimento - Carregar arquivo

Note

Carregar um arquivo não substitui um arquivo existente, mesmo se você reutilizar o mesmo fileName. Cada upload bem-sucedido cria um novo arquivo com seu próprio fileIdarquivo, de modo que a lista de arquivos carregados pode conter várias entradas que compartilham um fileName.

Para substituir o conteúdo, exclua fileId o arquivo anterior antes de carregar a substituição.

Listar arquivos carregados

Liste arquivos na fonte de dados de conhecimento para inspecionar o conjunto de arquivos carregado.

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

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

await foreach (KnowledgeSourceFile file in indexClient.GetKnowledgeSourceFilesAsync("my-file-ks"))
{
    Console.WriteLine($"{file.FileName} ({file.FileSizeBytes} bytes) error={file.ErrorMessage}");
}

Reference:SearchIndexClient.GetKnowledgeSourceFilesAsync

from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient

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

for file in index_client.list_knowledge_source_files("my-file-ks"):
    print(f"{file.file_name} ({file.file_size_bytes} bytes) error={file.error_message}")

Referência:SearchIndexClient.list_knowledge_source_files

GET {{search-url}}/knowledgesources/my-file-ks/files?api-version=2026-05-01-preview
api-key: {{api-key}}

Referência:Fontes de Conhecimento – Listar Arquivos

Uma resposta inclui metadados para cada arquivo carregado. O errorMessage valor é null quando o upload é processado sem um erro.

{
  "value": [
    {
      "fileId": "file-abc123",
      "fileName": "installation-guide.txt",
      "fileSizeBytes": 89,
      "createdAt": "2026-05-07T18:10:00Z",
      "lastUpdatedAt": "2026-05-07T18:14:00.803Z",
      "errorMessage": null
    }
  ]
}

Como os uploads são síncronos, um arquivo está pronto para recuperação assim que sua chamada de upload for bem-sucedida. Se o processamento falhar, a resposta de envio e qualquer entrada subsequente na lista incluirão um não nullerrorMessage. As causas comuns incluem tipos de arquivo sem suporte, falhas de extração, problemas de acesso ao modelo e limites de cota.

Se ocorrer uma falha no acesso ao modelo e o recurso do Foundry que hospeda o modelo de incorporações usar rede privada, confirme se o openai_account link privado compartilhado foi aprovado e se a opção de bypass dos serviços confiáveis está habilitada. Um bypass desabilitado retorna 403 Public access is disabled. Para obter detalhes de instalação, consulte Pré-requisitos.

Excluir arquivos carregados

Exclua arquivos da fonte de conhecimento quando você não quiser mais que eles fiquem disponíveis para recuperação.

using Azure;
using Azure.Search.Documents.Indexes;

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

await indexClient.DeleteKnowledgeSourceFileAsync("my-file-ks", "file-abc123");

Reference:SearchIndexClient.DeleteKnowledgeSourceFileAsync

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_file("my-file-ks", "file-abc123")

Referência:SearchIndexClient.delete_knowledge_source_file

DELETE {{search-url}}/knowledgesources/my-file-ks/files/file-abc123?api-version=2026-05-01-preview
api-key: {{api-key}}

Referência:Fontes de conhecimento - Excluir arquivo

Atribuir a uma base de dados de conhecimento

Se você estiver satisfeito com a fonte de conhecimento, adicione-a a uma base de dados de conhecimento.

Consultar uma base de dados de conhecimento

Depois que a base de conhecimento estiver configurada, chame a ação Retrieve ou o endpoint MCP para consultar a fonte de conhecimento.

Excluir uma fonte de conhecimento

Antes de excluir uma fonte de conhecimento, exclua qualquer base de dados de conhecimento que faça referência a ela ou atualize a definição da base de dados de conhecimento para remover a referência. Para fontes de conhecimento que geram um pipeline de índice e indexador, todos os objetos gerados também são excluídos . No entanto, se você usou um índice existente para criar uma fonte de conhecimento, seu índice não será excluído.

Se você tentar excluir uma fonte de conhecimento que está em uso, a ação falhará e retornará uma lista de bases de dados de conhecimento afetadas.

Para excluir uma fonte de conhecimento:

  1. Obtenha uma lista de todas as bases de dados de conhecimento em seu serviço de pesquisa.

    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

    Uma resposta de exemplo pode ser semelhante à seguinte:

     {
     "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
     "value": [
     {
         "name": "my-kb"
     },
     {
         "name": "my-kb-2"
     }
     ]
 }

  2. Obtenha uma definição individual de base de conhecimento para verificar referências de fontes de conhecimento.

    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

    Uma resposta de exemplo pode ser semelhante à seguinte:

     {
   "Name": "earth-knowledge-base",
   "KnowledgeSources": [
     {
       "Name": "earth-knowledge-source"
     }
   ],
   "Models": [
     {}
   ],
   "RetrievalReasoningEffort": {},
   "OutputMode": {},
   "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022",
   "EncryptionKey": null,
   "Description": null,
   "RetrievalInstructions": null,
   "AnswerInstructions": null
 }

  3. Exclua a base de dados de conhecimento ou, se você tiver várias fontes de conhecimento, atualize a base de dados de conhecimento para remover a origem. Este exemplo mostra a exclusão.

    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. Exclua a fonte de conhecimento.

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

    Reference:SearchIndexClient

  1. Obtenha uma lista de todas as bases de dados de conhecimento em seu serviço de pesquisa.

    # 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

    Uma resposta de exemplo pode ser semelhante à seguinte:

     {
     "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
     "value": [
     {
         "name": "my-kb"
     },
     {
         "name": "my-kb-2"
     }
     ]
 }

  2. Obtenha uma definição individual de base de conhecimento para verificar referências de fontes de conhecimento.

    # 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

    Uma resposta de exemplo pode ser semelhante à seguinte:

     {
   "name": "my-kb",
   "description": null,
   "retrievalInstructions": null,
   "answerInstructions": null,
   "outputMode": null,
   "knowledgeSources": [
     {
       "name": "my-blob-ks",
     }
   ],
   "models": [],
   "encryptionKey": null,
   "retrievalReasoningEffort": {
     "kind": "low"
   }
 }

  3. Exclua a base de dados de conhecimento ou, se você tiver várias fontes de conhecimento, atualize a base de dados de conhecimento para remover a origem. Este exemplo mostra a exclusão.

    # 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. Exclua a fonte de conhecimento.

    # 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. Obtenha uma lista de todas as bases de dados de conhecimento em seu serviço de pesquisa.

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

    Referência:Bases de Dados de Conhecimento – Lista

    Uma resposta de exemplo pode ser semelhante à seguinte:

     {
     "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
     "value": [
     {
         "name": "my-kb"
     },
     {
         "name": "my-kb-2"
     }
     ]
 }

  2. Obtenha uma definição individual de base de conhecimento para verificar referências de fontes de conhecimento.

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

    Referência:Bases de Conhecimento – Obter

    Uma resposta de exemplo pode ser semelhante à seguinte:

     {
   "name": "my-kb",
   "description": null,
   "retrievalInstructions": null,
   "answerInstructions": null,
   "outputMode": null,
   "knowledgeSources": [
     {
       "name": "my-blob-ks",
     }
   ],
   "models": [],
   "encryptionKey": null,
   "retrievalReasoningEffort": {
     "kind": "low"
   }
 }

  3. Exclua a base de dados de conhecimento ou, se você tiver várias fontes de conhecimento, atualize a base de dados de conhecimento para remover a origem. Este exemplo mostra a exclusão.

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

    Referência:Bases de Dados de Conhecimento – Excluir

  4. Exclua a fonte de conhecimento.

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

    Reference:Fontes de Conhecimento - Excluir

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