Nota
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Note
O Pesquisa de IA do Azure está disponível através do portal Azure, APIs REST e SDKs do Azure. Também sustenta o Foundry IQ, a camada de conhecimento gerida que transforma conteúdos empresariais em bases de conhecimento reutilizáveis e conscientes de permissões para agentes no portal Microsoft Foundry.
Importante
Estas funcionalidades fazem parte da API REST preview de 2026-05-01-. A 2026-05-01-preview é-lhe licenciada como parte da sua subscrição do Azure e está sujeita aos termos aplicáveis a "Previews" nos Termos dos Produtos Microsoft, na Adenda sobre a Proteção de Dados dos Produtos e Serviços Microsoft ("DPA") e nos Termos de Utilização Suplementares para as Pré-visualizações do Microsoft Azure.
A pré-visualização 2026-05-01 suporta ligações a outros serviços da Microsoft e serviços de terceiros. A utilização destes serviços está sujeita aos respetivos termos e pode resultar no processamento ou armazenamento de dados fora do limite de conformidade do Azure, bem como no fluxo de dados para o limite de conformidade do Azure.
É sua responsabilidade gerir se os seus dados irão fluir para além dos limites de conformidade e geográficos da sua organização e quaisquer implicações relacionadas, e garantir que as permissões, limites e aprovações apropriadas sejam providenciadas.
As implementações de MCP são suscetíveis a riscos, como ataques, falhas em cascata e perda de supervisão humana. Pode mitigar estes riscos verificando os servidores MCP quanto à segurança e fiabilidade, seguindo as práticas recomendadas pela Microsoft e as melhores práticas indústria, e implementando mecanismos de aprovação e monitorizando comportamentos em cascata.
És responsável por rever e testar cuidadosamente as aplicações que constróis no contexto dos teus casos de uso específicos e por tomar todas as decisões e personalizações apropriadas. Isto inclui implementar as suas próprias mitigações de IA responsável, como metaprompts, filtros de conteúdo ou outros sistemas de segurança, e assegurar que as suas aplicações cumprem os padrões adequados de qualidade, fiabilidade, segurança e confiabilidade. Para mais informações, consulte a Nota de Transparência Pesquisa de IA do Azure.
Uma origem de conhecimento do Servidor MCP (pré-visualização) liga qualquer sistema que exponha um ponto final compatível com o Model Context Protocol (MCP) a um pipeline de recuperação agêntica no Pesquisa de IA do Azure. As fontes de conhecimento são criadas de forma independente, referenciadas numa base de conhecimento e usadas como dados de base quando a base é consultada em tempo de execução.
As ferramentas MCP destacam dados e funcionalidades de sistemas externos como funções chamáveis que os agentes invocam no momento da consulta. Isto torna as fontes de conhecimento do MCP Server úteis quando a informação de que precisa está em ferramentas internas, APIs de terceiros ou backends personalizados que o Pesquisa de IA do Azure não suporta nativamente.
Ao contrário das fontes de conhecimento indexadas, as fontes de conhecimento do MCP Server consultam dados em tempo real diretamente no momento da recuperação. Não é necessário um pipeline de ingestão. Fornece a URL do servidor MCP e especifica que ferramentas o Pesquisa de IA do Azure pode usar no momento da consulta.
Suporte de utilização
| portal do Azure | portal Microsoft Foundry | .NET SDK | Python SDK | Java SDK | JavaScript SDK | API REST |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
Pré-requisitos
Um serviço Pesquisa de IA do Azure em qualquer região que forneça recuperação proativa.
Um servidor MCP com uma ou mais ferramentas. O servidor deve ser acessível através do Pesquisa de IA do Azure via HTTPS. Para testes, 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 o papel de Contribuidor de Serviço de Pesquisa atribuído à sua conta de utilizador (recomendado) ou use uma chave API.
- O pacote de pré-visualização mais recente
Azure.Search.Documents:dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease
- O pacote de pré-visualização mais recente
azure-search-documents:pip install --pre azure-search-documents
- A versão 2026-05-01-preview das APIs REST do Serviço de Pesquisa.
Limitações e considerações
O
minimalesforço de raciocínio de recuperação não é suportado. Uselowoumediumem vez disso.alwaysQuerySourcenão é suportado em pedidos de recuperação que fazem referência a uma fonte de conhecimento de um servidor MCP.As chamadas de ferramentas de servidor MCP envolvem pedidos de rede externa e podem demorar mais do que as consultas de pesquisa típicas. Defina
maxRuntimeInSecondsnos pedidos de obtenção para dar a todas as ferramentas configuradas tempo suficiente para responder.
Verifique se há fontes de conhecimento existentes
Uma fonte de conhecimento é um objeto reutilizável de nível superior. Conhecer as fontes de conhecimento existentes é útil tanto para reutilizar como para nomear novos objetos.
Execute o seguinte código para listar as 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($" Name: {ks.Name}, Type: {ks.GetType().Name}");
}
Referência:SearchIndexClient
# List knowledge sources by name and type
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
for ks in index_client.list_knowledge_sources():
print(f" - {ks.name} ({ks.kind})")
Referência:SearchIndexClient
### List knowledge sources by name and type
GET {{search-url}}/knowledgesources?api-version={{api-version}}&$select=name,kind
api-key: {{api-key}}
Referência:Fontes de Conhecimento - Lista
Você também pode retornar uma única fonte de conhecimento pelo nome para revisar sua definição 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));
Referência: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))
Referência:SearchIndexClient
### Get a knowledge source definition
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
api-key: {{api-key}}
Referência:Fontes de Conhecimento - Obter
O JSON seguinte é uma resposta de exemplo para uma fonte de conhecimento de um 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 seguinte para criar uma fonte de conhecimento do MCP Server.
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);
Referência: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)
Referência: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
}
]
}
}
Referência:Fontes de Conhecimento - Criar ou Atualizar
Opções de autenticação
Se o seu servidor MCP requer autenticação, use uma das seguintes opções.
Utilize foundryConnection apenas quando um agente do Foundry Agent Service invocar uma base de conhecimento que inclua esta fonte de conhecimento do MCP Server. Nesse fluxo, o serviço resolve a ligação e injeta as credenciais necessárias quando chama o servidor MCP. Se acederes diretamente à base de conhecimento ou a partir de um cliente diferente do Foundry Agent Service, foundryConnection não funciona.
"authentication": {
"kind": "foundryConnection",
"foundryConnectionParameters": {
"connectionId": "<your-foundry-connection-id>"
}
}
Passar cabeçalhos no momento da consulta
Se um servidor MCP exigir credenciais por pedido, encaminhe-as no pedido de recuperação usando cabeçalhos de controlo emparelhados. Esta sintaxe encaminha os 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 conhecimento como prefixo:
| Cabeçalho de controlo | Description |
|---|---|
<knowledge-source-name>-header-name<N> |
O nome do cabeçalho HTTP a enviar para o servidor MCP. |
<knowledge-source-name>-header-value<N> |
O valor do cabeçalho HTTP a enviar para o servidor MCP. |
<N> é um sufixo numérico opcional que emparelha múltiplos 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 adicione os cabeçalhos de controlo ao pedido 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 controlo no argumento nomeado headers na chamada a 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 cabeçalhos deve incluir exatamente um cabeçalho de controlo de nome e um cabeçalho de controlo de valor correspondente. Os nomes e valores dos cabeçalhos devem ser cabeçalhos de pedido HTTP válidos. Se um cabeçalho no momento da consulta usar o mesmo nome de cabeçalho de destino que uma entrada storedHeaders, o valor no momento da consulta substitui o valor armazenado para esse pedido.
Configurar ferramentas
Cada entrada no tools array especifica uma ferramenta MCP permitida e um comportamento opcional de análise sintática de saída.
Modos de análise da saída
Por defeito, o motor de recuperação aplica heurísticas automáticas (auto) para converter a saída bruta da ferramenta MCP em documentos passíveis de ordenação. Pode substituir este comportamento para cada ferramenta através da propriedade outputParsing.
O auto modo não requer configuração. O mecanismo de recuperação aplica heurísticas para interpretar a saída da ferramenta.
Atribuir a uma base de conhecimento
Se estiver satisfeito com a fonte de conhecimento, adicione-a a uma base de conhecimento.
Consultar uma base de conhecimento
Depois de configurar a base de conhecimento, chame a ação de recuperação ou o endpoint MCP para consultar o conteúdo do servidor MCP. As fontes de conhecimento do servidor MCP têm comportamentos de recuperação e campos de resposta específicos para cada fonte.
Como funciona a obtenção das fontes de conhecimento do MCP Server
No momento da consulta, o grande modelo de linguagem (LLM) configurado na base de conhecimento revê as ferramentas configuradas, seleciona quais chamar com base na consulta do utilizador e gera os argumentos para cada chamada. O Pesquisa de IA do Azure invoca então as ferramentas selecionadas no servidor MCP e devolve os resultados como referências ordenadas.
Campos de resposta específicos do servidor MCP
As fontes de conhecimento do servidor MCP devolvem, na matriz references, citações para cada documento e, na matriz activity, diagnósticos para cada invocação. Se a fonte de conhecimento listar várias ferramentas e o modelo selecionar mais do que uma, aparece um registo de atividade separado para cada invocação.
O exemplo seguinte mostra uma resposta de recuperação contendo uma referência fonte de conhecimento do Servidor MCP e o respetivo registo de atividade. Para orientações mais amplas sobre a interpretação das respostas de recuperação, consulte Rever a resposta.
Dica
Para receber referências de sourceData, defina includeReferenceSourceData como true na entrada da fonte de conhecimento em knowledgeSourceParams no pedido 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
}
]
}
Eliminar uma fonte de conhecimento
Antes de poder eliminar uma fonte de conhecimento, deve eliminar qualquer base de conhecimento que a faça referência ou atualizar a definição da base de conhecimento para remover a referência. Para fontes de conhecimento que geram um pipeline de índice e indexador, todos os objetos gerados também são eliminados. No entanto, se usou um índice existente para criar uma fonte de conhecimento, o seu índice não é eliminado.
Se tentar eliminar uma fonte de conhecimento que está em uso, a ação falha e devolve uma lista das bases de conhecimento afetadas.
Para eliminar uma fonte de conhecimento:
Obtenha uma lista de todas as bases de conhecimento do 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($" - {kb.Name}"); }Referência:SearchIndexClient
Um exemplo de resposta pode ter a seguinte aparência:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Obtenha uma definição individual da 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);Referência:SearchIndexClient
Um exemplo de resposta pode ter a seguinte aparência:
{ "Name": "earth-knowledge-base", "KnowledgeSources": [ { "Name": "earth-knowledge-source" } ], "Models": [ {} ], "RetrievalReasoningEffort": {}, "OutputMode": {}, "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022", "EncryptionKey": null, "Description": null, "RetrievalInstructions": null, "AnswerInstructions": null }Ou apagas a base de conhecimento ou, se tiveres várias fontes de conhecimento, atualizas a base de conhecimento para remover a fonte. 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($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");Referência:SearchIndexClient
Exclua a fonte de conhecimento.
await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName); System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");Referência:SearchIndexClient
Obtenha uma lista de todas as bases de conhecimento do 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}")Referência:SearchIndexClient
Um exemplo de resposta pode ter a seguinte aparência:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Obtenha uma definição individual da base de conhecimento para verificar referências de fontes de conhecimento.
# Get a knowledge base definition from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) kb = index_client.get_knowledge_base("knowledge_base_name") print(kb)Referência:SearchIndexClient
Um exemplo de resposta pode ter a seguinte aparência:
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks", } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }Ou apagas a base de conhecimento ou, se tiveres várias fontes de conhecimento, atualizas a base de conhecimento para remover a fonte. Este exemplo mostra a exclusão.
# Delete a knowledge base from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) index_client.delete_knowledge_base("knowledge_base_name") print(f"Knowledge base deleted successfully.")Referência:SearchIndexClient
Exclua a fonte de conhecimento.
# Delete a knowledge source from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) index_client.delete_knowledge_source("knowledge_source_name") print(f"Knowledge source deleted successfully.")Referência:SearchIndexClient
Obtenha uma lista de todas as bases de conhecimento do seu serviço de pesquisa.
### Get knowledge bases GET {{search-url}}/knowledgebases?api-version={{api-version}}&$select=name api-key: {{api-key}}Referência:Bases de Conhecimento - Lista
Um exemplo de resposta pode ter a seguinte aparência:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Obtenha uma definição individual da 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
Um exemplo de resposta pode ter a seguinte aparência:
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks", } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }Ou apagas a base de conhecimento ou, se tiveres várias fontes de conhecimento, atualizas a base de conhecimento para remover a fonte. 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 Conhecimento - Eliminar
Exclua a fonte de conhecimento.
### Delete a knowledge source DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}} api-key: {{api-key}}Referência:Fontes de Conhecimento - Eliminar