Ejemplos de REST para Búsqueda de Azure AI

Note

Búsqueda de Azure AI está disponible a través del portal de Azure, las API REST y los SDK de Azure. También respalda Foundry IQ, la capa de conocimiento administrada que transforma el contenido empresarial en bases de conocimiento reutilizables y compatibles con permisos para agentes en el portal de Microsoft Foundry.

Obtenga información sobre los ejemplos de API REST que muestran la funcionalidad y el flujo de trabajo de una solución de Búsqueda de Azure AI. Estos ejemplos usan las API REST del servicio de búsqueda.

REST es la interfaz de programación definitiva para Búsqueda de Azure AI, que ofrece una forma independiente del lenguaje para interactuar con el servicio. Por este motivo, la mayoría de los ejemplos de nuestra documentación usan las API REST para demostrar y explicar conceptos importantes.

Puede usar cualquier cliente que admita llamadas HTTP. Para obtener información sobre cómo formular la solicitud HTTP mediante Visual Studio Code con la extensión de cliente REST, consulte la parte REST de Inicio rápido: Búsqueda de texto completo.

Ejemplos de documentación

Los ejemplos de código del equipo de Azure AI Search muestran características y flujos de trabajo. Se hace referencia a los ejemplos siguientes en tutoriales, inicios rápidos y artículos de procedimientos. Puede encontrar estos ejemplos en Azure-Samples/azure-search-rest-samples en GitHub.

Ejemplo Artículo Descripción
quickstart-agentic-retrieval Inicio rápido: Recuperación de agentes Integre la clasificación semántica con el planeamiento de consultas y la generación de respuestas con tecnología LLM.
quickstart-búsqueda-de-palabras-clave Inicio rápido: Búsqueda de texto completo Cree, cargue y consulte un índice de búsqueda mediante datos de ejemplo.
quickstart-semantic-ranking Inicio rápido: Clasificación semántica Agregue la clasificación semántica a un esquema de índice y ejecute consultas semánticas.
vectores de inicio rápido Inicio rápido: Búsqueda de vectores Indexar y consultar contenido vectorial.
Acl Aplicación de ACL y RBAC en tiempo de consulta Implemente el control de acceso en tiempo de consulta mediante el control de acceso basado en rol (RBAC) y las listas de control de acceso (ACL).
analizadores personalizados Tutorial: Creación de un analizador personalizado para números de teléfono Use un analizador para conservar patrones y caracteres especiales en contenido que se puede buscar.
debug-sessions Tutorial: Corrección de un conjunto de aptitudes mediante sesiones de depuración Cree objetos de búsqueda que depure más adelante en el portal de Azure.
index-json-blobs Tutorial: Indexación de blobs JSON desde Azure Storage Cree un indexador, un origen de datos y un índice para JSON anidados dentro de una matriz JSON. Muestra el modelo de análisis jsonArray y los parámetros documentRoot.
almacén de conocimiento Creación de un almacén de conocimiento mediante REST Rellene un almacén de conocimiento para flujos de trabajo de minería de conocimiento.
Proyecciones Definición de proyecciones en un almacén de conocimiento Especifique las estructuras de datos físicas en un almacén de conocimiento.
skillset-tutorial Tutorial: Contenido de blobs de Azure con capacidad de búsqueda y generado mediante inteligencia artificial Cree un conjunto de aptitudes que recorre en iteración los blobs de Azure para extraer información e inferir la estructura.

Otros ejemplos

El equipo de Búsqueda de Azure AI también publica los ejemplos siguientes, pero no se hace referencia a estos en la documentación. Los archivos LÉAME asociados proporcionan instrucciones de uso.

Ejemplo Descripción
azure-search-classic-rag RAG de ejecución única utilizando el motor de búsqueda clásico como datos de referencia de Búsqueda de Azure AI, con un modelo de finalización de conversación de Azure OpenAI.

Sugerencia

Use el explorador de ejemplos para buscar ejemplos de código de Microsoft en GitHub. Puede filtrar la búsqueda por producto, servicio e idioma.

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