ナレッジ ソースとは

ナレッジ ソースは、エージェント検索パイプラインで使用されるコンテンツを定義する、Azure AI 検索 サービスの最上位リソースです。 各ナレッジ ソースはインデックス型またはリモート型のいずれかであり、それによってコンテンツの取り込み、処理、検索の方法が決まります。 ナレッジ ソースは、ナレッジ ベースの必須コンポーネントです。

1 つのナレッジ ベースで複数のナレッジ ソースを参照できます。 エージェント検索エンジンは、すべてのクエリを 1 つの要求で実行します。 各ナレッジ ソースに対してサブクエリが生成され、上位の結果が取得応答で返されます。

サポートされているナレッジ ソース

Azure AI 検索では、エージェント取得ワークロードに関する次のナレッジ ソースがサポートされています。

インデックス付きナレッジ ソース

インデックス付きナレッジ ソースは、エージェント検索の 条件を満たす検索インデックスを指します。 コンテンツは、次の 3 つのパスのいずれかを使用してクエリ時間の前にインデックスに取り込まれます。

• 独自のインデックスを持ち込む: 検索インデックスナレッジ ソースを使用して、検索サービスの既存のインデックスをラップします。

• ファイルの直接アップロード:ファイルナレッジソースを使用して、ファイルをAzure AI 検索に直接アップロードします。 このサービスはファイルを処理し、抽出されたコンテンツを生成された検索インデックスに格納します。外部ストレージやインデクサー パイプラインは必要ありません。

• 自動生成されたインデクサー パイプライン:他のすべてのインデックス付きナレッジ ソースに対して、Azure AI 検索は外部データ ソースから完全なインデクサー パイプラインを自動的に作成します。 これには、 データ ソース、 スキルセット、 インデクサー、および チャンクされたインデックス が含まれます。

クエリは、キーワード (フルテキスト)、ベクター、またはハイブリッド クエリを使用して、検索サービスでローカルに実行されます。

リモート知識ソース

リモート ナレッジ ソースは、外部プラットフォームに直接接続します。 コンテンツがAzure AI 検索に取り込まれることはありません。 代わりに、各プラットフォームのネイティブ API を介してクエリ時に取得されます。 エージェント検索エンジンは API 呼び出しを行い、同じ応答内のインデックス付きナレッジ ソースと共に結果を表示します。

プラットフォームに応じて、リモート接続はパブリック インターネット (Bing など) またはMicrosoft テナント内 (SharePointやFabricなど) を介してコンテンツに到達します。

統合ランク付け

インデックス付きナレッジ ソースとリモート ナレッジ ソースの両方について、取得されたすべてのコンテンツが同じランク付けパイプラインを通過します。 結果は関連性についてスコア付けされ、クエリ間でマージされ、取得応答で返される前に再ランク付けされます。

サポート情報ソースの使用

ナレッジ ソースは、ナレッジ ベースとは別に作成および管理する独立したオブジェクトです。 次の点に注意してください。

• ナレッジ ベースを作成する前にナレッジ ソースを作成します。 ナレッジ ベースは ID によってナレッジ ソースを参照するため、ナレッジ ソースが最初に存在する必要があります。

• ナレッジ ソースを削除するには、最初にナレッジ ソースを参照するすべてのナレッジ ベースを更新または削除します。 その後、ナレッジ ソースを削除できます。

• ナレッジ ソースとそのナレッジ ベースは、同じ検索サービス上に存在する必要があります。

ナレッジ ソースの作成

ナレッジ ソースを作成するには、検索サービスに対する Search Service 共同作成者 のアクセス許可 が必要です。 ナレッジ ソースがインデクサー パイプラインを生成する場合は、インデックスを読み込むには 、インデックス データ共同作成者の検索 アクセス許可も必要です。 ロールの割り当ての代わりに 、管理者 API キー を使用できます。

Azure ポータル、Microsoft Foundry ポータル、REST API、およびAzure SDKでの作成のサポートは、ナレッジ ソースの種類によって異なります。 種類ごとの手順については、 サポートされているナレッジ ソースのリンクを参照してください。

秘密度ラベルの取り込み (プレビュー)

blob、インデックス付き OneLake、およびインデックス付き SharePoint の知識ソースでは、 を ingestionPermissionOptions を含むように設定することで、sensitivityLabelを取り込むことができます。 この値を設定する前に、すべての前提条件に従ってください。 インデックスに同期されると、ラベルは取得応答で表示され、クエリ時にドキュメント レベルのアクセスを適用するために使用されます。 詳細については、「 クエリ時にアクセス許可を適用する (プレビュー)」を参照してください。

インデックス付きナレッジ ソースで、統合ベクター化やカスタムテキスト分割スキルなど、チャンクインデックスを使用する場合は、 スキルセット内のインデックス プロジェクションを使用して各チャンク行に秘密度ラベルをマップする必要もあります。 それ以外の場合、ソース ドキュメントにラベルがある場合、取得応答のチャンク レベルの参照は返されません。

ドキュメントに埋め込まれた画像を表示する (プレビュー)

BLOB、インデックス付き OneLake、インデックス付きSharePointナレッジ ソースの場合は、ナレッジ ソースのassetStoreでingestionParametersを構成して、ソース ドキュメントに埋め込まれたイメージを保持できます。 ナレッジ ベースで画像の提供も有効にすると、 取得アクション によってそれらの画像が応答合成プロンプトに挿入されるため、LLM は図、グラフ、抽出された画像コンテンツを推論できます。 詳細については、「エージェント型検索でドキュメントに埋め込まれた画像を表示する (プレビュー)」を参照してください。

知識ソースの使用

ナレッジ ソースを作成したら、 ナレッジ ベースで参照します。 ナレッジ ベースによって、クエリを実行するナレッジ ソースが決まります。 次のセクションでは、どのソースを含めるかを制御するためのオプションと、エンジンがそれらの中でどのように選択するかを制御する方法について説明します。

ナレッジ ソースに対して常にクエリを実行する

alwaysQueryをナレッジ ソース定義にtrueに設定して、取得の理由に関係なく、すべてのクエリに含めます。

検索時の推論負荷を使って LLM の使用量を制御する (プレビュー)

取得推論作業は、各クエリに適用される LLM 処理の量を制御します。 すべてのソリューションが LLM クエリ計画の恩恵を受けるわけではありません。 シンプルさと速度が優先される場合は、minimal effort を使用して LLM 処理をバイパスします。 low および medium のレベルでは、LLM はどのナレッジ ソースにクエリを実行するかを計画して選択し、medium では、より深い結果を得るための反復パスが追加されます。 各レベルの詳細については、「 取得理由の設定 (プレビュー)」を参照してください。

low と medium の取り組みにおける選定は、以下の要因に基づいて行われます:

• ナレッジ ソースの name。

• インデックスの description (インデックス付きナレッジ ソースの場合)。

• ナレッジベース定義またはretrievalInstructionsで指定された。 取得手順は、LLM が選択またはスキップするナレッジ ソースをガイドします。 プロンプトのように機能します。簡潔さ、トーン、書式設定を指定できます。

関連するコンテンツ

• エージェント検索の概要
• エージェント検索用の検索インデックスを作成する
• ナレッジ ベースを作成する
• ナレッジ ベースのクエリを実行する
• 取得時の推論の強度を設定する (プレビュー)