Observação
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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.
As implementações do MCP são suscetíveis a riscos, como ataques, falhas em cascata e perda de supervisão humana. Você pode mitigar esses riscos avaliando os servidores MCP quanto à segurança e à confiabilidade, seguindo as práticas recomendadas da Microsoft e as práticas recomendadas do setor, e implementando mecanismos de aprovação e monitorando os comportamentos em cascata.
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 do Servidor MCP (versão prévia) conecta qualquer sistema que exponha um ponto de extremidade compatível com o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) a um pipeline de recuperação por meio de agentes na Pesquisa de IA do Azure. 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.
As ferramentas MCP exibem dados e funcionalidades de sistemas externos como funções chamáveis que os agentes invocam no momento da consulta. Isso torna úteis as fontes de conhecimento do servidor MCP quando as informações de que você precisa estão em ferramentas internas, APIs de terceiros ou backends personalizados aos quais o Pesquisa de IA do Azure não oferece suporte nativamente.
Ao contrário das fontes de conhecimento indexadas, as fontes de conhecimento do SERVIDOR MCP consultam dados dinâmicos diretamente no momento da recuperação. Não é necessário nenhum pipeline de ingestão. Você fornece a URL do servidor MCP e especifica quais ferramentas Pesquisa de IA do Azure podem chamar no momento da consulta.
Suporte de uso
| Portal do Azure | Portal Foundry da Microsoft | .NET SDK | SDK do Python | SDK do Java | SDK do JavaScript | REST API |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
Pré-requisitos
Um serviço de Pesquisa de IA do Azure em qualquer região que forneça recuperação agêntica.
Um servidor MCP com uma ou mais ferramentas. O servidor deve ser acessível de Pesquisa de IA do Azure via HTTPS. Para testar, você pode usar o servidor PÚBLICO Microsoft Learn MCP em
https://learn.microsoft.com/api/mcp.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.
- O pacote de versão prévia
Azure.Search.Documentsmais recente:dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease
- O pacote de versão prévia
azure-search-documentsmais recente:pip install --pre azure-search-documents
- A versão 2026-05-01-preview das APIs REST do Serviço de Pesquisa.
Limitações e considerações
Não há suporte para o
minimalesforço de raciocínio de recuperação. Em vez disso, uselowoumedium.alwaysQuerySourcenão é compatível com solicitações de recuperação que fazem referência a uma fonte de conhecimento de um servidor MCP.As chamadas de ferramenta do servidor MCP envolvem solicitações de rede externas e podem levar mais tempo do que as consultas de pesquisa típicas. Defina
maxRuntimeInSecondsem solicitações de recuperação para dar a todas as ferramentas configuradas tempo suficiente para responder.
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 do 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
}
}
]
}
}
Criar uma fonte de conhecimento
Execute o código a seguir para criar uma fonte de conhecimento do 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
}
]
}
}
Reference:Knowledge Sources – Criar ou atualizar
Opções de autenticação
Se o servidor MCP exigir autenticação, use uma das opções a seguir.
Use foundryConnection somente quando um agente do Serviço de Agente do Foundry invocar uma base de conhecimento que inclua esta fonte de conhecimento do servidor MCP. Nesse fluxo, o serviço resolve a conexão e injeta as credenciais necessárias quando chama o servidor MCP. Se você chamar a base de conhecimento diretamente ou a partir de um cliente que não seja o Foundry Agent Service, foundryConnection não funciona.
"authentication": {
"kind": "foundryConnection",
"foundryConnectionParameters": {
"connectionId": "<your-foundry-connection-id>"
}
}
Enviar cabeçalhos no momento da consulta
Se um servidor MCP exigir credenciais por solicitação, passe-as na solicitação de recuperação usando cabeçalhos de controle emparelhados. Essa sintaxe encaminha cabeçalhos para o servidor MCP sem entrar em conflito com o cabeçalho Authorization ou api-key usado para autenticar no Pesquisa de IA do Azure .
Use o nome da fonte de dados de conhecimento como prefixo:
| Cabeçalho de controle | Description |
|---|---|
<knowledge-source-name>-header-name<N> |
O nome do cabeçalho HTTP a ser enviado para o servidor MCP. |
<knowledge-source-name>-header-value<N> |
O valor do cabeçalho HTTP a ser enviado para o servidor MCP. |
<N> é um sufixo numérico opcional que emparelha vários cabeçalhos. Por exemplo, my-mcp-server-ks-header-name1 faz par com my-mcp-server-ks-header-value1.
Crie o cliente de recuperação com uma política que adiciona os cabeçalhos de controle à solicitação de recuperação.
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>");
}
}
Passe os cabeçalhos de controle no argumento de palavra-chave headers na chamada retrieve.
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 cabeçalho deve incluir exatamente um cabeçalho de controle de nome e um cabeçalho de controle de valor correspondente. Nomes e valores de cabeçalho devem ser cabeçalhos de solicitação HTTP válidos. Se um cabeçalho de tempo de consulta usar o mesmo nome de cabeçalho de destino que uma storedHeaders entrada, o valor de tempo de consulta substituirá o valor armazenado para essa solicitação.
Configurar ferramentas
Cada entrada na tools matriz especifica uma ferramenta MCP permitida e um comportamento opcional de análise de saída.
Modos de análise de saída
Por padrão, o mecanismo de recuperação aplica heurística automática (auto) para converter a saída bruta da ferramenta MCP em documentos classificáveis. Você pode substituir esse comportamento por ferramenta usando a outputParsing propriedade.
O auto modo não requer nenhuma configuração. O mecanismo de recuperação aplica heurísticas para analisar a saída da ferramenta.
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 de recuperação ou o endpoint MCP para consultar o conteúdo do servidor MCP. As fontes de conhecimento do servidor MCP têm comportamento de recuperação e campos de resposta que variam de acordo com a fonte.
Como a recuperação funciona para fontes de conhecimento do MCP Server
No momento da consulta, o LLM (modelo de linguagem grande) configurado na base de dados de conhecimento examina as ferramentas configuradas, seleciona quais chamar com base na consulta do usuário e gera os argumentos para cada chamada. Pesquisa de IA do Azure invoca as ferramentas selecionadas no servidor MCP e retorna os resultados como referências classificadas.
Campos de resposta específicos do servidor MCP
As fontes de conhecimento do MCP Server retornam citações por documento na matriz references e diagnósticos por invocação na matriz activity. Se a fonte de conhecimento listar várias ferramentas e o modelo selecionar mais de uma, um registro de atividade separado será exibido para cada invocação.
O exemplo a seguir mostra uma resposta de recuperação de dados que contém uma referência a uma fonte de conhecimento do servidor MCP e seu registro de atividade correspondente. Para obter orientações mais amplas sobre como interpretar respostas de recuperação, consulte Examinar a resposta.
Dica
Para receber sourceData para referências, defina includeReferenceSourceData como true na entrada da fonte de conhecimento em knowledgeSourceParams na solicitação de recuperação.
{
"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
}
]
}
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:
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" } ] }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 }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($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");Reference:SearchIndexClient
Exclua a fonte de conhecimento.
await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName); System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");Reference:SearchIndexClient
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" } ] }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" } }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
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
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" } ] }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" } }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
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