Creare una sorgente di conoscenza BLOB da Archiviazione BLOB di Azure e ADLS Gen2

• Pacchetto di anteprima più recenteAzure.Search.Documents: dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease

• Pacchetto di anteprima azure-search-documents più recente: pip install --pre azure-search-documents

• Versione 2025-11-01-preview delle API REST del servizio di ricerca.

Una fonte di informazioni è un oggetto riutilizzabile di livello superiore. Conoscere le origini conoscenze esistenti è utile per riutilizzare o denominare nuovi oggetti.

Eseguire il codice seguente per elencare le origini delle informazioni in base al nome e al 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}");
}

È anche possibile restituire una singola fonte di informazioni in base al nome per esaminarne la definizione 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));

Una fonte di informazioni è un oggetto riutilizzabile di livello superiore. Conoscere le origini conoscenze esistenti è utile per riutilizzare o denominare nuovi oggetti.

Eseguire il codice seguente per elencare le origini delle informazioni in base al nome e al tipo.

# List knowledge sources by name and type
import requests
import json

endpoint = "{search_url}/knowledgesources"
params = {"api-version": "2025-11-01-preview", "$select": "name, kind"}
headers = {"api-key": "{api_key}"}

response = requests.get(endpoint, params = params, headers = headers)
print(json.dumps(response.json(), indent = 2))

È anche possibile restituire una singola fonte di informazioni in base al nome per esaminarne la definizione JSON.

# Get a knowledge source definition
import requests
import json

endpoint = "{search_url}/knowledgesources/{knowledge_source_name}"
params = {"api-version": "2025-11-01-preview"}
headers = {"api-key": "{api_key}"}

response = requests.get(endpoint, params = params, headers = headers)
print(json.dumps(response.json(), indent = 2))

Una fonte di informazioni è un oggetto riutilizzabile di livello superiore. Conoscere le origini conoscenze esistenti è utile per riutilizzare o denominare nuovi oggetti.

Usare Le origini delle informazioni - Ottenere (API REST) per elencare le origini delle informazioni in base al nome e al tipo.

### List knowledge sources by name and type
GET {{search-url}}/knowledgesources?api-version=2025-11-01-preview&$select=name,kind
api-key: {{api-key}}

È anche possibile restituire una singola fonte di informazioni in base al nome per esaminarne la definizione JSON.

### Get a knowledge source definition
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version=2025-11-01-preview
api-key: {{api-key}}

Eseguire il codice seguente per creare una sorgente di conoscenza BLOB.

// Create a blob knowledge source
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;
using Azure.Search.Documents.KnowledgeBases.Models;
using Azure;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));

var chatCompletionParams = new AzureOpenAIVectorizerParameters
{
    ResourceUri = new Uri(aoaiEndpoint),
    DeploymentName = aoaiGptDeployment,
    ModelName = aoaiGptModel
};

var embeddingParams = new AzureOpenAIVectorizerParameters
{
    ResourceUri = new Uri(aoaiEndpoint),
    DeploymentName = aoaiEmbeddingDeployment,
    ModelName = aoaiEmbeddingModel
};

var ingestionParams = new KnowledgeSourceIngestionParameters
{
    DisableImageVerbalization = false,
    ChatCompletionModel = new KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(azureOpenAIParameters: chatCompletionParams),
    EmbeddingModel = new KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer
    {
        AzureOpenAIParameters = embeddingParams
    }
};

var blobParams = new AzureBlobKnowledgeSourceParameters(
    connectionString: connectionString,
    containerName: containerName
)
{
    IsAdlsGen2 = false,
    IngestionParameters = ingestionParams
};

var knowledgeSource = new AzureBlobKnowledgeSource(
    name: "my-blob-ks",
    azureBlobParameters: blobParams
)
{
    Description = "This knowledge source pulls from a blob storage container."
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(knowledgeSource);
Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSource.Name}' created or updated successfully.");

Esegui il codice seguente per creare una risorsa di conoscenza BLOB.

# Create a blob knowledge source
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import AzureBlobKnowledgeSource, AzureBlobKnowledgeSourceParameters, KnowledgeBaseAzureOpenAIModel, AzureOpenAIVectorizerParameters, KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer, KnowledgeSourceContentExtractionMode, KnowledgeSourceIngestionParameters

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))

knowledge_source = AzureBlobKnowledgeSource(
    name = "my-blob-ks",
    description = "This knowledge source pulls from a blob storage container.",
    encryption_key = None,
    azure_blob_parameters = AzureBlobKnowledgeSourceParameters(
        connection_string = "blob_connection_string",
        container_name = "blob_container_name",
        folder_path = None,
        is_adls_gen2 = False,
        ingestion_parameters = KnowledgeSourceIngestionParameters(
            identity = None,
            disable_image_verbalization = False,
            chat_completion_model = KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(
                azure_open_ai_parameters = AzureOpenAIVectorizerParameters(
                    resource_url = "aoai_endpoint",
                    deployment_name = "aoai_gpt_deployment",
                    model_name = "aoai_gpt_model",
                    api_key = "aoai_api_key"
                )
            ),
            embedding_model = KnowledgeSourceAzureOpenAIVectorizer(
                azure_open_ai_parameters=AzureOpenAIVectorizerParameters(
                    resource_url = "aoai_endpoint",
                    deployment_name = "aoai_embedding_deployment",
                    model_name = "aoai_embedding_model",
                    api_key = "aoai_api_key"
                )
            ),
            content_extraction_mode = KnowledgeSourceContentExtractionMode.MINIMAL,
            ingestion_schedule = None,
            ingestion_permission_options = None
        )
    )
)

index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source)
print(f"Knowledge source '{knowledge_source.name}' created or updated successfully.")

Usare Knowledge Sources - Crea o Aggiorna (API REST) per creare una fonte di conoscenza blob.

PUT {{search-url}}/knowledgesources/my-blob-ks?api-version=2025-11-01-preview
api-key: {{api-key}}
Content-Type: application/json

{
  "name": "my-blob-ks",
  "kind": "azureBlob",
  "description": "This knowledge source pulls from a blob storage container.",
  "encryptionKey": null,
  "azureBlobParameters": {
    "connectionString": "<YOUR AZURE STORAGE CONNECTION STRING>",
    "containerName": "<YOUR BLOB CONTAINER NAME>",
    "folderPath": null,
    "isADLSGen2": false,
    "ingestionParameters": {
        "identity": null,
        "disableImageVerbalization": null,
        "chatCompletionModel": {
            "kind": "azureOpenAI",
            "azureOpenAIParameters": {
                "resourceUri": "{{aoai-endpoint}}",
                "deploymentId": "{{aoai-gpt-deployment}}",
                "modelName": "{{aoai-gpt-model}}",
                "apiKey": "{{aoai-key}}"
            }
        },
        "embeddingModel": {
            "kind": "azureOpenAI",
            "azureOpenAIParameters": {
                "resourceUri": "{{aoai-endpoint}}",
                "deploymentId": "{{aoai-embedding-deployment}}",
                "modelName": "{{aoai-embedding-model}}",
                "apiKey": "{{aoai-key}}"
            }
        },
        "contentExtractionMode": "minimal",
        "ingestionSchedule": null,
        "ingestionPermissionOptions": []
    }
  }
}

Solo per le fonti di conoscenza indicizzate, è possibile passare le seguenti proprietà ingestionParameters per controllare il modo in cui il contenuto viene acquisito ed elaborato.

Solo per le fonti di conoscenza indicizzate, è possibile passare le seguenti proprietà ingestionParameters per controllare il modo in cui il contenuto viene acquisito ed elaborato.

Solo per le fonti di conoscenza indicizzate, è possibile passare le seguenti proprietà ingestionParameters per controllare il modo in cui il contenuto viene acquisito ed elaborato.

Eseguire il codice seguente per monitorare l'avanzamento e l'integrità dell'inserimento, incluso lo stato dell'indicizzatore per le fonti di conoscenza che generano una pipeline dell'indicizzatore e popolano un indice di ricerca.

// Get knowledge source ingestion status
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using System.Text.Json;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));

// Get the knowledge source status
var statusResponse = await indexClient.GetKnowledgeSourceStatusAsync(knowledgeSourceName);
var status = statusResponse.Value;

// Serialize to JSON for display
var json = JsonSerializer.Serialize(status, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true });
Console.WriteLine(json);

Una risposta per una richiesta che include parametri di inserimento e inserisce attivamente contenuto potrebbe essere simile all'esempio seguente.

{ 
  "synchronizationStatus": "active", // creating, active, deleting 
  "synchronizationInterval" : "1d", // null if no schedule 
  "currentSynchronizationState" : { // spans multiple indexer "runs" 
    "startTime": "2025-10-27T19:30:00Z", 
    "itemUpdatesProcessed": 1100, 
    "itemsUpdatesFailed": 100, 
    "itemsSkipped": 1100, 
  }, 
  "lastSynchronizationState" : {  // null on first sync 
    "startTime": "2025-10-27T19:30:00Z", 
    "endTime": "2025-10-27T19:40:01Z", // this value appears on the activity record on each /retrieve 
    "itemUpdatesProcessed": 1100, 
    "itemsUpdatesFailed": 100, 
    "itemsSkipped": 1100, 
  }, 
  "statistics": {  // null on first sync 
    "totalSynchronization": 25, 
    "averageSynchronizationDuration": "00:15:20", 
    "averageItemsProcessedPerSynchronization" : 500 
  } 
} 

Eseguire il codice seguente per monitorare lo stato e l'integrità dell'inserimento, incluso lo stato dell'indicizzatore per le sorgenti di conoscenza che generano una pipeline per l'indicizzatore e popolano un indice di ricerca.

# Check knowledge source ingestion status
import requests
import json

endpoint = "{search_url}/knowledgesources/{knowledge_source_name}/status"
params = {"api-version": "2025-11-01-preview"}
headers = {"api-key": "{api_key}"}

response = requests.get(endpoint, params = params, headers = headers)
print(json.dumps(response.json(), indent = 2))

Una risposta per una richiesta che include parametri di inserimento e inserisce attivamente contenuto potrebbe essere simile all'esempio seguente.

{ 
  "synchronizationStatus": "active", // creating, active, deleting 
  "synchronizationInterval" : "1d", // null if no schedule 
  "currentSynchronizationState" : { // spans multiple indexer "runs" 
    "startTime": "2025-10-27T19:30:00Z", 
    "itemUpdatesProcessed": 1100, 
    "itemsUpdatesFailed": 100, 
    "itemsSkipped": 1100, 
  }, 
  "lastSynchronizationState" : {  // null on first sync 
    "startTime": "2025-10-27T19:30:00Z", 
    "endTime": "2025-10-27T19:40:01Z", // this value appears on the activity record on each /retrieve 
    "itemUpdatesProcessed": 1100, 
    "itemsUpdatesFailed": 100, 
    "itemsSkipped": 1100, 
  }, 
  "statistics": {  // null on first sync 
    "totalSynchronization": 25, 
    "averageSynchronizationDuration": "00:15:20", 
    "averageItemsProcessedPerSynchronization" : 500 
  } 
} 

Usare Knowledge Sources - Status (API REST) per monitorare lo stato e l'integrità dell'inserimento, incluso lo stato dell'indicizzatore per le origini delle informazioni che generano una pipeline dell'indicizzatore e popolano un indice di ricerca.

### Check knowledge source ingestion status
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}/status?api-version=2025-11-01-preview
api-key: {{api-key}}
Content-Type: application/json 

Una risposta per una richiesta che include parametri di inserimento e inserisce attivamente contenuto potrebbe essere simile all'esempio seguente.

{ 
  "synchronizationStatus": "active", // creating, active, deleting 
  "synchronizationInterval" : "1d", // null if no schedule 
  "currentSynchronizationState" : { // spans multiple indexer "runs" 
    "startTime": "2025-10-27T19:30:00Z", 
    "itemUpdatesProcessed": 1100, 
    "itemsUpdatesFailed": 100, 
    "itemsSkipped": 1100, 
  }, 
  "lastSynchronizationState" : {  // null on first sync 
    "startTime": "2025-10-27T19:30:00Z", 
    "endTime": "2025-10-27T19:40:01Z", // this value appears on the activity record on each /retrieve 
    "itemUpdatesProcessed": 1100, 
    "itemsUpdatesFailed": 100, 
    "itemsSkipped": 1100, 
  }, 
  "statistics": {  // null on first sync 
    "totalSynchronization": 25, 
    "averageSynchronizationDuration": "00:15:20", 
    "averageItemsProcessedPerSynchronization" : 500 
  } 
} 

Prima di poter eliminare una fonte di conoscenza, devi eliminare qualsiasi knowledge base che vi faccia riferimento o aggiornare la definizione della knowledge base per rimuovere il riferimento. Per le fonti di conoscenza che generano una pipeline di generazione dell'indice e dell'indicizzatore, vengono eliminati anche tutti gli oggetti generati. Tuttavia, se è stato usato un indice esistente per creare un'origine conoscenze, l'indice non viene eliminato.

Se si tenta di eliminare una fonte di conoscenza in uso, l'azione fallisce e restituisce un elenco delle basi di conoscenza interessate.

Per eliminare una fonte di conoscenza:

1. Ottenere un elenco di tutte le knowledge base nel servizio di ricerca.

   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}");
   }
   

   Una risposta di esempio potrebbe essere simile alla seguente:

    Knowledge Bases:
      - earth-knowledge-base
      - hotels-sample-knowledge-base
      - my-demo-knowledge-base
   

2. Ottenere una singola definizione della Knowledge Base per verificare la presenza di riferimenti all'origine della knowledge base.

   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);
   

   Una risposta di esempio potrebbe essere simile alla seguente:

    {
      "Name": "earth-knowledge-base",
      "KnowledgeSources": [
        {
          "Name": "earth-knowledge-source"
        }
      ],
      "Models": [
        {}
      ],
      "RetrievalReasoningEffort": {},
      "OutputMode": {},
      "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022",
      "EncryptionKey": null,
      "Description": null,
      "RetrievalInstructions": null,
      "AnswerInstructions": null
    }
   

3. Eliminare la base di conoscenza o aggiornare la base di conoscenza per rimuovere la fonte di conoscenza se sono presenti più fonti. In questo esempio viene mostrata la procedura di eliminazione.

   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.");
   

4. Eliminare la fonte di informazioni.

   await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName);
   System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");
   

Prima di poter eliminare una fonte di conoscenza, devi eliminare qualsiasi knowledge base che vi faccia riferimento o aggiornare la definizione della knowledge base per rimuovere il riferimento. Per le fonti di conoscenza che generano una pipeline di generazione dell'indice e dell'indicizzatore, vengono eliminati anche tutti gli oggetti generati. Tuttavia, se è stato usato un indice esistente per creare un'origine conoscenze, l'indice non viene eliminato.

Se si tenta di eliminare una fonte di conoscenza in uso, l'azione fallisce e restituisce un elenco delle basi di conoscenza interessate.

Per eliminare una fonte di conoscenza:

1. Ottenere un elenco di tutte le knowledge base nel servizio di ricerca.

   # Get knowledge bases
   import requests
   import json
   
   endpoint = "{search_url}/knowledgebases"
   params = {"api-version": "2025-11-01-preview", "$select": "name"}
   headers = {"api-key": "{api_key}"}
   
   response = requests.get(endpoint, params = params, headers = headers)
   print(json.dumps(response.json(), indent = 2))
   

   Una risposta di esempio potrebbe essere simile alla seguente:

    {
        "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
        "value": [
        {
            "name": "my-kb"
        },
        {
            "name": "my-kb-2"
        }
        ]
    }
   

2. Ottenere una singola definizione della Knowledge Base per verificare la presenza di riferimenti all'origine della knowledge base.

   # Get a knowledge base definition
   import requests
   import json
   
   endpoint = "{search_url}/knowledgebases/{knowledge_base_name}"
   params = {"api-version": "2025-11-01-preview"}
   headers = {"api-key": "{api_key}"}
   
   response = requests.get(endpoint, params = params, headers = headers)
   print(json.dumps(response.json(), indent = 2))
   

   Una risposta di esempio potrebbe essere simile alla seguente:

    {
      "name": "my-kb",
      "description": null,
      "retrievalInstructions": null,
      "answerInstructions": null,
      "outputMode": null,
      "knowledgeSources": [
        {
          "name": "my-blob-ks",
        }
      ],
      "models": [],
      "encryptionKey": null,
      "retrievalReasoningEffort": {
        "kind": "low"
      }
    }
   

3. Eliminare la base di conoscenza o aggiornare la base di conoscenza per rimuovere la fonte di conoscenza se sono presenti più fonti. In questo esempio viene mostrata la procedura di eliminazione.

   # 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.")
   

4. Eliminare la fonte di informazioni.

   # 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.")
   

Prima di poter eliminare una fonte di conoscenza, devi eliminare qualsiasi knowledge base che vi faccia riferimento o aggiornare la definizione della knowledge base per rimuovere il riferimento. Per le fonti di conoscenza che generano una pipeline di generazione dell'indice e dell'indicizzatore, vengono eliminati anche tutti gli oggetti generati. Tuttavia, se è stato usato un indice esistente per creare un'origine conoscenze, l'indice non viene eliminato.

Se si tenta di eliminare una fonte di conoscenza in uso, l'azione fallisce e restituisce un elenco delle basi di conoscenza interessate.

Per eliminare una fonte di conoscenza:

1. Ottenere un elenco di tutte le knowledge base nel servizio di ricerca.

   ### Get knowledge bases
   GET {{search-endpoint}}/knowledgebases?api-version=2025-11-01-preview&$select=name
   api-key: {{api-key}}
   

   Una risposta di esempio potrebbe essere simile alla seguente:

    {
        "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
        "value": [
        {
            "name": "my-kb"
        },
        {
            "name": "my-kb-2"
        }
        ]
    }
   

2. Ottenere una singola definizione della Knowledge Base per verificare la presenza di riferimenti all'origine della knowledge base.

   ### Get a knowledge base definition
   GET {{search-endpoint}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version=2025-11-01-preview
   api-key: {{api-key}}
   

   Una risposta di esempio potrebbe essere simile alla seguente:

    {
      "name": "my-kb",
      "description": null,
      "retrievalInstructions": null,
      "answerInstructions": null,
      "outputMode": null,
      "knowledgeSources": [
        {
          "name": "my-blob-ks",
        }
      ],
      "models": [],
      "encryptionKey": null,
      "retrievalReasoningEffort": {
        "kind": "low"
      }
    }
   

3. Eliminare la Knowledge Base o aggiornare la Knowledge Base rimuovendo la fonte di conoscenza se sono presenti più fonti. In questo esempio viene mostrata la procedura di eliminazione.

   ### Delete a knowledge base
   DELETE {{search-endpoint}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version=2025-11-01-preview
   api-key: {{api-key}}
   

4. Eliminare la fonte di informazioni.

   ### Delete a knowledge source
   DELETE {{search-endpoint}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version=2025-11-01-preview
   api-key: {{api-key}}