Azure AI Search のプレビュー機能
この記事では、パブリック プレビューでのデータ プレーンとコントロール プレーンのすべての機能について説明します。 この一覧は、機能の状態を確認する際に役立ちます。 また、新しいプレビュー API バージョンがロールアウトされたときにいつでもアップグレードするための使用ガイダンスとリマインダーも提供します。
プレビュー API バージョンは累積的であり、新しいプレビュー バージョンにロールアップされます。 すべてのプレビュー機能に完全にアクセスするには、常に最新のプレビュー API を使うことをお勧めします。
プレビュー機能は、廃止されたり、一般提供に移行されたりすると、この一覧から削除されます。 一般公開については、サービスの更新情報または新機能に関する記事で確認できます。
データ プレーンのプレビュー機能
特徴量 | カテゴリ | 説明 | 可用性 |
---|---|---|---|
スカラー量子化 | インデックス | 組み込みのスカラー量子化を使って、メモリ内とディスク上のベクトル インデックス サイズを圧縮します。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー) を使って compressions セクションをベクトル プロファイルに追加します。 |
データ型の絞り込み | インデックス | 受信データがそのデータ型であると想定して、ベクトル フィールドに小さいデータ型を割り当てます。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー) を使って、ベクトル フィールド定義を指定します。 バイナリ ベクターのサポート は、2024-05-01-preview で追加されました。 |
格納されているプロパティ | インデックス | 取得可能なベクトルを格納 "しない" ことで、ベクトル インデックスのストレージを削減するブール値。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー) を使って、ベクトル フィールドに stored を設定します。 |
ベクター化 | クエリ | クエリ実行時のテキストからベクトルへの変換。 | インデックスの作成または更新 (プレビュー) を使って vectorizer を定義します。 vectorQueries の検索 POST (プレビュー)。 ベクター化は、インデックス作成中に統合されたベクター化をサポートする同等のスキルとペアにする必要があります。 インデックス作成中に埋め込みのために使用されるスキルには、AzureOpenAIEmbedding、Azure AI Vision マルチモーダル、Azure AI Studio モデル カタログ内のモデルの AML などがあります。 これらの埋め込みスキルのそれぞれに、対応するベクター化があります。 クエリとインデックス作成の両方に、常に同じ埋め込みモデルを使用します。 |
垂直統合 | インデックス、スキルセット | インデックス作成時のスキル駆動型のデータ チャンクと埋め込み。 | AzureOpenAIEmbedding スキルと、テキスト分割スキルのデータ チャンク プロパティに対するスキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
データのインポートとベクトル化 | Azure Portal | データ チャンクとベクトル化を含む完全なインデックス付けパイプラインを作成するウィザード。 このウィザードでは、すべてのオブジェクトと構成設定を作成します。 | すべてのリージョンのすべての検索サービスで使用できます。 |
AzureOpenAIEmbedding スキル | 応用 AI (スキル) | クエリおよびインデックス作成中に Azure OpenAI 埋め込みモデルを呼び出し、埋め込みを生成する新しいスキルの種類。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 データのインポートとベクトル化ウィザードを介してポータルでも利用できます。 |
Azure AI Vision マルチモーダル埋め込みスキル | 応用 AI (スキル) | Azure AI Vision マルチモーダル API を呼び出して、インデックス作成中にテキストまたは画像の埋め込みを生成する新しいスキルの種類。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 |
テキスト分割スキル | 応用 AI (スキル) | テキスト分割のプレビューにはチャンク関連のプロパティが 2 つあります。maximumPagesToTake と pageOverlapLength です。 |
スキルセットの作成または更新 (プレビュー) では、プレビュー プロパティのサポートが追加されます。 これらのプロパティは、データのインポートとベクトル化ウィザードを使用してポータルでも使用されます。 |
Azure Machine Learning (AML) スキル | 応用 AI (スキル) | AML スキルは、Azure Machine Learning からの推論エンドポイントを統合します。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 以前のプレビュー API では、AML ワークスペースにデプロイされたカスタム モデルへの接続がサポートされています。 2024-05-01-preview 以降では、Azure AI Studio モデル カタログの埋め込みモデルに接続するワークフローでこのスキルを使用できます。 Azure AI 検索と Azure Machine Learning service が同じサブスクリプションにデプロイされている場合、ポータルのスキルセット設計でも使用できます。 |
インクリメンタル エンリッチメント | 応用 AI (スキル) | エンリッチメント パイプラインにキャッシュが追加され、スキルセットや別のオブジェクトに対する更新など、目的の変更によってコンテンツが変更されない場合に既存の出力を再利用できます。 キャッシュは、スキルセットによって生成されるエンリッチされたドキュメントにのみ適用されます。 | インデクサーの作成または更新 (プレビュー)。 |
インデックスのプロジェクション | 応用 AI (スキル) | セカンダリ インデックスの形状を定義するスキルセット定義のコンポーネント。エンリッチメント パイプラインのコンテンツが複数のインデックスをターゲットにできる 1 対多のインデックス パターンをサポートしています。 | スキルセットの作成または更新 (プレビュー)。 データのインポートとベクトル化ウィザードを介してポータルでも利用できます。 |
OneLake ファイル インデクサー | インデクサー データ ソース | OneLake 上の lakehouse から検索可能なデータとメタデータ データを抽出するための新しいデータ ソース | データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
Azure Files インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure Files からのインデクサー ベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース | データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
SharePoint Online インデクサー | インデクサー データ ソース | SharePoint コンテンツのインデクサーベースのインデックス作成用の新しいデータソースです。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー) または Azure portal。 |
MySQL インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure MySQL データ ソースのインデクサー ベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー)、.NET SDK 11.2.1、Azure portal。 |
Azure Cosmos DB for MongoDB インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure Cosmos DB の MongoDB API を使用したインデクサー ベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー) または Azure portal。 |
Azure Cosmos DB for Apache Gremlin インデクサー | インデクサー データ ソース | Azure Cosmos DB の Apache Gremlin API を使用したインデクサーベースのインデックス付け用の新しいデータ ソース。 | サインアップして機能を有効にします。 データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
ネイティブ BLOB の論理的な削除 | インデクサー データ ソース | Azure Blob Storage インデクサーに適用します。 論理的に削除された状態の BLOB を認識し、インデックス付け中に対応する検索ドキュメントを削除します。 | データ ソースの作成または更新 (プレビュー)。 |
ドキュメントのリセット | Indexer | インデクサー ワークロードで個別に選択された検索ドキュメントを再処理します。 | ドキュメントのリセット (プレビュー)。 |
スペル チェック | クエリ | 単純、完全、およびセマンティック クエリのクエリ用語入力に対するスペル修正 (オプション)。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
ノーマライザー | クエリ | ノーマライザーでは、完全なテキスト分析チェーンを呼び出さずに、一貫した大文字と小文字の区別、アクセントの削除、ASCII フォールディングなど、単純なテキストの事前処理が提供されます。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
featuresMode パラメーター | 関連性 (スコアリング) | 関連性のスコアリングで、フィールドごとの類似性スコア、フィールドごとの用語の頻度、およびフィールドごとの一致した一意のトークン数の詳細が含まれ強化されました。 これらのデータ ポイントは、カスタム スコアリング ソリューションで使用できます。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
moreLikeThis | クエリ | 特定のドキュメントに関連する別のドキュメントを検索します。 この機能は、以前のプレビューからありました。 | ドキュメントの検索 (プレビュー)。 |
コントロール プレーンのプレビュー機能
特徴量 | カテゴリ | 説明 | 可用性 |
---|---|---|---|
ユーザー割り当てマネージド ID での検索サービス | サービス | 以前に作成したユーザー割り当てマネージド ID を使用するように検索サービスを構成します。 | サービス - 更新、2021-04-01-preview、または最新のプレビュー バージョン。 最新のプレビュー バージョンの使用をお勧めします。 |
Azure SDK のプレビュー機能
各 Azure SDK チームは、独自のタイムラインでベータ版パッケージをリリースします。 ベータ版パッケージの新機能に関する情報については、次の変更ログを確認してください。
- Azure SDK for .NET の変更ログ
- Azure SDK for Java の変更ログ
- Azure SDK for JavaScript の変更ログ
- Azure SDK for Python の変更ログ
プレビュー機能の使用
実験的な機能は、最初にプレビュー REST API、Azure portal、Azure SDK を通じて利用できます。
プレビュー機能には、次のステートメントが適用されます。
- プレビュー機能は、サービス レベル アグリーメントなしで、追加使用条件に基づいて利用できます。
- 再設計が必要な場合、プレビュー機能は破壊的変更が行われる可能性があります。
- プレビュー機能では、GA リリースにできない場合があります。
プレビュー API を使ってコードを記述する場合は、新しい API バージョンがロールアウトされたらそのコードをアップグレードできるようにしておく必要があります。Upgrade REST API のドキュメントは、そのステップを簡単に実行できるように保守されています。
プレビューの REST API を呼び出す方法
プレビュー REST API は、URI の api-version パラメータを使用してアクセスします。 以前のプレビューは引き続き動作しますが、時間の経過と共に時代遅れになり、新機能やバグ修正の更新が行われません。
コンテンツのデータ プレーン操作の場合、2024-05-01-preview
は最新のプレビュー バージョンです。 次に示す例は、インデックス GET (プレビュー) の構文です。
GET {endpoint}/indexes('{indexName}')?api-version=2024-05-01-Preview
検索サービスの管理操作の場合、2024-06-01-preview
は最新のプレビュー バージョンです。 次に示す例は、サービスの更新 2024-06-01-preview バージョンの構文です。
PATCH https://management.azure.com/subscriptions/subid/resourceGroups/rg1/providers/Microsoft.Search/searchServices/mysearchservice?api-version=2024-06-01-preview
{
"tags": {
"app-name": "My e-commerce app",
"new-tag": "Adding a new tag"
},
"properties": {
"replicaCount": 2
}
}
関連項目
フィードバック
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