@azure/search-documents package

Poświadczenie oparte na kluczu statycznym, które obsługuje aktualizowanie bazowej wartości klucza.

Reprezentuje punkt geograficzny we współrzędnych globalnych.

Klasa używana do wykonywania operacji wsadowych z wieloma dokumentami do indeksu.

Klasa używana do wykonywania operacji względem indeksu wyszukiwania, w tym wykonywania zapytań dotyczących dokumentów w indeksie, a także dodawania, aktualizowania i usuwania.

Klasa do wykonywania operacji w celu zarządzania (tworzeniem, aktualizowaniem, listą/usuwaniem) indeksów, & synonimami.

Klasa do wykonywania operacji w celu zarządzania (tworzeniem, aktualizowaniem, listą/usuwaniem) indeksatorów, źródłami danych & zestawami umiejętności.

Klasa używana do wykonywania buforowanych operacji względem indeksu wyszukiwania, w tym dodawania, aktualizowania i usuwania.

Określa niektóre składniki tekstowe i analityczne używane do dzielenia tego tekstu na tokeny.

Wynik testowania analizatora tekstu.

Informacje o tokenie zwróconym przez analizator.

Konwertuje znaki alfabetyczne, liczbowe i symboliczne Unicode, które nie znajdują się w pierwszych 127 znakach ASCII (bloku Unicode "Basic Latin") na ich odpowiedniki ASCII, jeśli takie odpowiedniki istnieją. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Wynik żądań autouzupełniania.

Parametry dopasowania rozmytego i inne zachowania zapytań autouzupełniania.

Wynik zapytania autouzupełniania.

Poświadczenia zarejestrowanej aplikacji utworzonej dla usługi wyszukiwania używane do uwierzytelnionego dostępu do kluczy szyfrowania przechowywanych w usłudze Azure Key Vault.

Umożliwia wygenerowanie wektora osadzania dla danego tekstu wejściowego przy użyciu zasobu Azure OpenAI.

Zawiera parametry specyficzne dla używania usługi Azure Open AI na potrzeby wektoryzacji w czasie wykonywania zapytań.

Zawiera parametry specyficzne dla używania usługi Azure Open AI na potrzeby wektoryzacji w czasie wykonywania zapytań.

Funkcja klasyfikacji oparta na algorytmie podobieństwa okapi BM25. BM25 to algorytm podobny do tf-IDF, który obejmuje normalizację długości (kontrolowaną przez parametr "b"), a także nasycenie częstotliwości terminów (kontrolowane przez parametr "k1").

Typ podstawowy filtrów znaków.

Typ podstawowy opisujący dowolny zasób usługi Azure AI dołączony do zestawu umiejętności.

Typ podstawowy zasad wykrywania zmian danych.

Typ podstawowy zasad wykrywania usuwania danych.

Typ podstawowy analizatorów.

Typ podstawowy normalizowania.

Typ podstawowy tokenizatorów.

Typ podstawowy funkcji, które mogą modyfikować wyniki dokumentu podczas klasyfikowania.

Abstrakcyjny typ podstawowy tożsamości danych.

Typ podstawowy umiejętności.

Parametry do filtrowania, sortowania, tworzenia aspektów, stronicowania i innych zachowań zapytań wyszukiwania.

Typ podstawowy filtrów tokenów.

Parametry zapytania dla wektorów i zapytań wyszukiwania hybrydowego.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla algorytmu używanego podczas indeksowania i/lub wykonywania zapytań.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla metody kompresji używanej podczas indeksowania lub wykonywania zapytań.

Zawiera szczegółowe informacje dotyczące metody wektoryzacji, która ma być używana w czasie zapytania.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla binarnej metody kompresji kwantyzacji używanej podczas indeksowania i wykonywania zapytań.

Tworzy bigramy terminów CJK generowanych na podstawie standardowego tokenizatora. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Starszy algorytm podobieństwa, który używa implementacji TFIDFSimilarity Lucene tf-IDF. Ta odmiana TF-IDF wprowadza normalizację długości dokumentu statycznego, a także koordynujące czynniki, które karują dokumenty, które częściowo pasują tylko do wyszukiwanych zapytań.

Tokenizator oparty na gramatyce, który jest odpowiedni do przetwarzania większości dokumentów w języku europejskim. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Klucz konta w wielu regionach zasobu usługi Azure AI dołączony do zestawu umiejętności.

Konstruowanie bigramów dla często występujących terminów podczas indeksowania. Pojedyncze terminy są również indeksowane, a bigramy są nakładane. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Reprezentuje pole w definicji indeksu, które opisuje nazwę, typ danych i zachowanie wyszukiwania pola.

Umiejętność umożliwiająca scenariusze wymagające operacji logicznej w celu określenia danych do przypisania do danych wyjściowych.

Definiuje opcje kontrolowania współużytkowania zasobów między źródłami (CORS) dla indeksu.

Opcje operacji tworzenia/aktualizowania indeksu.

Opcje tworzenia/aktualizowania operacji zestawu umiejętności.

Opcje operacji tworzenia/aktualizowania synonimu.

Opcje operacji tworzenia/aktualizowania źródła danych.

Opcje operacji tworzenia/aktualizowania indeksatora.

Umożliwia przejęcie kontroli nad procesem konwertowania tekstu na tokeny z możliwością indeksowania/wyszukiwania. Jest to konfiguracja zdefiniowana przez użytkownika składająca się z jednego wstępnie zdefiniowanego tokenizera i co najmniej jednego filtru. Tokenizer jest odpowiedzialny za podzielenie tekstu na tokeny i filtry modyfikowania tokenów emitowanych przez tokenizatora.

Obiekt zawierający informacje o znalezionych dopasowaniach i powiązanych metadanych.

Obiekt złożony, który może służyć do określania alternatywnych pisowni lub synonimów nazwy jednostki głównej.

Umiejętność szuka tekstu z niestandardowej, zdefiniowanej przez użytkownika listy wyrazów i fraz.

Umożliwia skonfigurowanie normalizacji dla pól możliwych do filtrowania, sortowania i tworzenia aspektów, które domyślnie działają z ścisłym dopasowaniem. Jest to konfiguracja zdefiniowana przez użytkownika składająca się z co najmniej jednego filtru, który modyfikuje przechowywany token.

Pusty obiekt reprezentujący domyślny zasób usługi Azure AI dla zestawu umiejętności.

Opcje operacji usuwania źródła danych.

Opcje operacji usuwania indeksu.

Opcje operacji usuwania indeksatora.

Opcje usuwania operacji zestawu umiejętności.

Opcje usuwania operacji synonimów.

Rozkłada złożone wyrazy znalezione w wielu językach niemieckich. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Definiuje funkcję, która zwiększa wyniki na podstawie odległości od lokalizacji geograficznej.

Udostępnia wartości parametrów funkcji oceniania odległości.

Umiejętność wyodrębniania zawartości z pliku w potoku wzbogacania.

Umiejętność, która wyodrębnia informacje o zawartości i układzie za pośrednictwem usług Azure AI Services z plików w potoku wzbogacania.

Steruje kardynalnością dzielenia zawartości na fragmenty.

Generuje n-gramy danego rozmiaru, zaczynając od przodu lub z tyłu tokenu wejściowego. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Tokenizuje dane wejściowe z krawędzi do n-gramów danego rozmiaru. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Usuwa elizji. Na przykład "l'avion" (płaszczyzna) zostanie przekonwertowana na "avion" (płaszczyzna). Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Przy użyciu interfejsu API analizy tekstu wyodrębnia połączone jednostki z tekstu.

Rozpoznawanie jednostek analizy tekstu.

Przy użyciu interfejsu API analizy tekstu wyodrębnia jednostki różnych typów z tekstu.

Zawiera parametry specyficzne dla wyczerpującego algorytmu KNN.

Wyodrębnia kandydatów odpowiedzi z zawartości dokumentów zwracanych w odpowiedzi na zapytanie wyrażone jako pytanie w języku naturalnym.

Wyodrębnia podpisy z pasujących dokumentów, które zawierają fragmenty istotne dla zapytania wyszukiwania.

Pojedynczy zasobnik wyniku zapytania aspektowego. Raportuje liczbę dokumentów z wartością pola należącą do określonego zakresu lub z określoną wartością lub interwałem.

Definiuje mapowanie między polem w źródle danych a polem docelowym w indeksie.

Reprezentuje funkcję, która przekształca wartość ze źródła danych przed indeksowaniem.

Definiuje funkcję, która zwiększa wyniki na podstawie wartości pola daty i godziny.

Udostępnia wartości parametrów funkcji oceniania świeżości.

Opcje pobierania pojedynczego dokumentu.

Definiuje zasady wykrywania zmian danych, które przechwytują zmiany na podstawie wartości kolumny wysokiego znacznika wody.

Zawiera parametry specyficzne dla algorytmu hnsw.

Umiejętność analizująca pliki obrazów. Wyodrębnia bogaty zestaw funkcji wizualnych na podstawie zawartości obrazu.

Klient indeksowania dokumentów

Opcje modyfikowania operacji wsadowej indeksu.

Odpowiedź zawierająca stan operacji dla wszystkich dokumentów w żądaniu indeksowania.

Reprezentuje wynik pojedynczego wykonywania indeksatora.

Reprezentuje parametry wykonywania indeksatora.

Słownik właściwości konfiguracji specyficznych dla indeksatora. Każda nazwa to nazwa określonej właściwości. Każda wartość musi być typu pierwotnego.

Stan operacji indeksowania dla pojedynczego dokumentu.

Reprezentuje harmonogram wykonywania indeksatora.

Mapowanie pól wejściowych dla umiejętności.

Filtr tokenu, który przechowuje tylko tokeny z tekstem zawartym na określonej liście wyrazów. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Umiejętność, która korzysta z analizy tekstu na potrzeby wyodrębniania kluczowych fraz.

Oznacza terminy jako słowa kluczowe. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Emituje całe dane wejściowe jako pojedynczy token. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Umiejętność, która wykrywa język tekstu wejściowego i zgłasza pojedynczy kod języka dla każdego dokumentu przesłanego na żądanie. Kod języka jest sparowany z wynikiem wskazującym pewność analizy.

Usuwa wyrazy, które są za długie lub za krótkie. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Ogranicza liczbę tokenów podczas indeksowania. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Argumenty pobierania następnej strony wyników wyszukiwania.

Standardowy analizator Apache Lucene; Składa się z standardowego tokenizatora, małe litery filtru i filtru zatrzymania.

Podział tekstu zgodnie z regułami segmentacji tekstu Unicode. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Definiuje funkcję, która zwiększa wyniki na podstawie wielkości pola liczbowego.

Dostarcza wartości parametrów do funkcji oceniania wielkości.

Filtr znaków, który stosuje mapowania zdefiniowane za pomocą opcji mapowania. Dopasowanie jest chciwe (najdłuższe dopasowanie wzorca w danym punkcie wygrywa). Zastąpienie może być pustym ciągiem. Ten filtr znaków jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Umiejętność scalania dwóch lub większej liczby ciągów w jeden ujednolicony ciąg z opcjonalnym ogranicznikiem zdefiniowanym przez użytkownika oddzielającym każdą część składnika.

Dzieli tekst przy użyciu reguł specyficznych dla języka i zmniejsza liczbę wyrazów do ich podstawowych formularzy.

Dzieli tekst przy użyciu reguł specyficznych dla języka.

Generuje n-gramy danego rozmiaru. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Tokenizuje dane wejściowe do n-gramów danego rozmiaru. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Umiejętność wyodrębniania tekstu z plików obrazów.

Mapowanie pól wyjściowych dla umiejętności.

Korzystając z interfejsu API analizy tekstu, wyodrębnia dane osobowe z tekstu wejściowego i umożliwia ich maskowanie.

Tokenizer dla hierarchii przypominających ścieżkę. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Elastycznie oddziela tekst na terminy za pomocą wzorca wyrażenia regularnego. Ten analizator jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Używa wyrażeń regularnych Języka Java do emitowania wielu tokenów — jednej dla każdej grupy przechwytywania w co najmniej jednym wzorze. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Filtr znaków, który zastępuje znaki w ciągu wejściowym. Używa wyrażenia regularnego do identyfikowania sekwencji znaków w celu zachowania i wzorca zastępczego w celu zidentyfikowania znaków do zastąpienia. Na przykład, biorąc pod uwagę tekst wejściowy "aa bb aa bb", wzorzec "(aa)\s+(bb)" i zastąpienie wartości "$1#$2", wynikiem będzie "aa#bb aa#bb". Ten filtr znaków jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Filtr znaków, który zastępuje znaki w ciągu wejściowym. Używa wyrażenia regularnego do identyfikowania sekwencji znaków w celu zachowania i wzorca zastępczego w celu zidentyfikowania znaków do zastąpienia. Na przykład, biorąc pod uwagę tekst wejściowy "aa bb aa bb", wzorzec "(aa)\s+(bb)" i zastąpienie wartości "$1#$2", wynikiem będzie "aa#bb aa#bb". Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Tokenizer, który używa dopasowania wzorca wyrażeń regularnych do konstruowania unikatowych tokenów. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Tworzenie tokenów dla dopasowań fonetycznych. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Odpowiedź to fragment tekstowy wyodrębniony z zawartości najbardziej odpowiednich dokumentów pasujących do zapytania. Odpowiedzi są wyodrębniane z pierwszych wyników wyszukiwania. Kandydaci odpowiedzi są oceniani i wybierane są najważniejsze odpowiedzi.

Podpisy są najbardziej reprezentatywnymi fragmentami z dokumentu stosunkowo do zapytania wyszukiwania. Są one często używane jako podsumowanie dokumentu. Podpisy są zwracane tylko w przypadku zapytań typu semantic.

Zawiera opcje rescoringu.

Reprezentuje użycie i limit przydziału zasobu.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla metody kompresji kwantyzacji skalarnej używanej podczas indeksowania i wykonywania zapytań.

Zawiera parametry specyficzne dla kwantyzacji skalarnych.

Definiuje parametry indeksu wyszukiwania mającego wpływ na ocenianie w zapytaniach wyszukiwania.

Opcje klienta używane do konfigurowania żądań interfejsu API wyszukiwania poznawczego.

Odpowiedź zawierająca wyniki strony wyszukiwania z indeksu.

Odpowiedź zawierająca wyniki wyszukiwania z indeksu.

Odpowiedź zawierająca wyniki wyszukiwania z indeksu.

Reprezentuje definicję indeksu wyszukiwania, która opisuje pola i zachowanie wyszukiwania indeksu.

Opcje klienta używane do konfigurowania żądań interfejsu API wyszukiwania poznawczego.

Statystyki dla danego indeksu. Statystyki są zbierane okresowo i nie mają gwarancji, że zawsze będą up-to-date.

Reprezentuje indeksator.

Opcje klienta używane do konfigurowania żądań interfejsu API wyszukiwania poznawczego.

Reprezentuje informacje o jednostce (takiej jak tabela Azure SQL lub kolekcja CosmosDB), które będą indeksowane.

Czyści właściwość tożsamości źródła danych.

Reprezentuje definicję źródła danych, która może służyć do konfigurowania indeksatora.

Określa tożsamość źródła danych do użycia.

Reprezentuje błąd indeksowania na poziomie elementu lub dokumentu.

Definicja dodatkowych projekcji do pomocniczych indeksów wyszukiwania.

Słownik właściwości konfiguracji specyficznych dla projekcji indeksu. Każda nazwa to nazwa określonej właściwości. Każda wartość musi być typu pierwotnego.

Opis danych do przechowywania w wyznaczonym indeksie wyszukiwania.

Definicja dodatkowych projekcji w obiektach blob platformy Azure, tabelach lub plikach wzbogaconych danych.

Klasa abstrakcyjna do współużytkowania właściwości między selektorami.

Definicja projekcji dla danych do przechowywania w usłudze Azure Files.

Definicja projekcji dla danych do przechowywania w obiekcie blob platformy Azure.

Słownik właściwości konfiguracji specyficznych dla magazynu wiedzy. Każda nazwa to nazwa określonej właściwości. Każda wartość musi być typu pierwotnego.

Obiekt kontenera dla różnych selektorów projekcji.

Klasa abstrakcyjna do współużytkowania właściwości między selektorami.

Opis danych do przechowywania w tabelach platformy Azure.

Lista umiejętności.

Reprezentuje bieżący stan i historię wykonywania indeksatora.

Reprezentuje ostrzeżenie na poziomie elementu.

Opcje wyszukiwaniaIndexingBufferedSender.

Klucz szyfrowania zarządzany przez klienta w usłudze Azure Key Vault. Klucze tworzone i zarządzane mogą służyć do szyfrowania lub odszyfrowania danych magazynowanych w usłudze Azure Cognitive Search, takich jak indeksy i mapy synonimów.

Odpowiedź z żądania pobierania statystyk usługi. Jeśli to się powiedzie, obejmuje liczniki i limity poziomu usług.

Definiuje sposób stosowania interfejsu API sugerowanego do grupy pól w indeksie.

Definiuje określoną konfigurację, która ma być używana w kontekście możliwości semantycznych.

Pole używane w ramach konfiguracji semantycznej.

Opisuje pola tytułów, zawartości i słów kluczowych, które mają być używane do semantycznego klasyfikowania, podpisów, wyróżnień i odpowiedzi.

Definiuje parametry indeksu wyszukiwania mającego wpływ na możliwości semantyczne.

Definiuje opcje semantycznych zapytań wyszukiwania

Analiza tekstu dodatnio-ujemna analiza tonacji, oceniana jako wartość zmiennoprzecinkowa w zakresie od zera do 1.

Korzystając z interfejsu API analizy tekstu, ocenia tekst bez struktury i dla każdego rekordu, udostępnia etykiety tonacji (takie jak "negatywne", "neutralne" i "pozytywne") na podstawie najwyższego wskaźnika ufności znalezionego przez usługę na poziomie zdania i dokumentu.

Reprezentuje liczniki zasobów na poziomie usługi i limity przydziału.

Reprezentuje różne limity poziomu usług.

Umiejętność przekształcania danych wyjściowych. Tworzy typ złożony do obsługi pól złożonych (nazywanych również polami wieloczęściowym).

Tworzy kombinacje tokenów jako pojedynczy token. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Typ podstawowy algorytmów podobieństwa. Algorytmy podobieństwa służą do obliczania wyników, które są związane z zapytaniami do dokumentów. Im wyższa ocena, tym bardziej istotne jest, aby dokument był przeznaczony dla tego konkretnego zapytania. Te wyniki są używane do klasyfikacji wyników wyszukiwania.

Reprezentuje pole w definicji indeksu, które opisuje nazwę, typ danych i zachowanie wyszukiwania pola.

Filtr, który wynika ze słów przy użyciu stemmeru wygenerowanego przez Śnieżkę. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Definiuje zasady wykrywania usuwania danych, które implementują strategię usuwania nietrwałego. Określa, czy element powinien zostać usunięty na podstawie wartości wyznaczonej kolumny "usuwanie nietrwałe".

Umiejętność dzielenia ciągu na fragmenty tekstu.

Definiuje zasady wykrywania zmian danych, które przechwytują zmiany przy użyciu funkcji zintegrowanego śledzenia zmian usługi Azure SQL Database.

Zapewnia możliwość zastępowania innych filtrów ściągnięcia za pomocą niestandardowego ściągnięcia opartego na słowniku. Wszystkie terminy oparte na słowniku będą oznaczone jako słowa kluczowe, aby nie były one stemmers w dół łańcucha. Należy umieścić przed wszelkimi filtrami macierzystymi. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Filtr macierzysty specyficzny dla języka. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Dzieli tekst na litery inne niż litery; Stosuje małe litery i filtry tokenu stopword. Ten analizator jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Usuwa słowa zatrzymania ze strumienia tokenu. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Odpowiedź zawierająca wyniki zapytania sugestii z indeksu.

Parametry filtrowania, sortowania, dopasowywania rozmytego i innych sugestii dotyczących zachowań zapytań.

Reprezentuje definicję mapy synonimów.

Pasuje do synonimów pojedynczych lub wieloznanych w strumieniu tokenu. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Definiuje funkcję, która zwiększa wyniki dokumentów przy użyciu wartości ciągów pasujących do danej listy tagów.

Udostępnia wartości parametrów funkcji oceniania tagów.

Umiejętność tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny.

Definiuje wagi pól indeksu, dla których dopasowania powinny zwiększyć ocenianie w zapytaniach wyszukiwania.

Obcina terminy do określonej długości. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Tokenizuje adresy URL i wiadomości e-mail jako jeden token. Ten tokenizer jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Filtruje tokeny z tym samym tekstem co poprzedni token. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Zawiera opcje konfiguracji związane z wyszukiwaniem wektorów.

Definiuje opcje zapytań wyszukiwania wektorowego

Definiuje kombinację konfiguracji do użycia z wyszukiwaniem wektorowym.

Parametry zapytania do użycia do wyszukiwania wektorowego, gdy zostanie podana wartość tekstowa, która musi zostać wektoryzowana.

Parametry zapytania do użycia do wyszukiwania wektorów po podaniu nieprzetworzonej wartości wektora.

Określa właściwości nawiązywania połączenia z wektoryzatorem zdefiniowanym przez użytkownika.

Umiejętność, która może wywołać punkt końcowy internetowego interfejsu API, umożliwiając rozszerzenie zestawu umiejętności przez wywołanie kodu niestandardowego.

Określa wektoryzator zdefiniowany przez użytkownika do generowania wektora osadzania ciągu zapytania. Integracja zewnętrznego wektoryzatora jest osiągana przy użyciu niestandardowego internetowego interfejsu API zestawu umiejętności.

Dzieli wyrazy na subwords i wykonuje opcjonalne przekształcenia w grupach podrzędnych. Ten filtr tokenu jest implementowany przy użyciu platformy Apache Lucene.

Opcje analizowania operacji tekstowej.

Definiuje wartości dla autouzupełnianiaMode.

Opcje pobierania tekstu uzupełniania dla częściowego tekstu searchText.

Definiuje wartości dla elementu AzureOpenAIModelName.
ZnaneAzureOpenAIModelName można używać zamiennie z usługą AzureOpenAIModelName, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

text-embedding-ada-002
osadzanie tekstu —3 — duże
osadzanie tekstu — 3 małe

Zawiera możliwe przypadki charfilter.

Definiuje wartości charFilterName.
<xref:KnownCharFilterName> można używać zamiennie z CharFilterName, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

html_strip: filtr znaków, który próbuje usunąć konstrukcje HTML. Zobacz https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html

Definiuje wartości CjkBigramTokenFilterScripts.

Zawiera możliwe przypadki dla konta CognitiveServicesAccount.

Definiuje wartości parametru ComplexDataType. Możliwe wartości obejmują: "Edm.ComplexType", "Collection(Edm.ComplexType)"

Opcje wykonywania operacji licznika w indeksie.

Opcje tworzenia operacji źródła danych.

Opcje tworzenia operacji indeksu.

Opcje tworzenia operacji indeksatora.

Opcje tworzenia operacji zestawu umiejętności.

Opcje tworzenia operacji synonimów.

Zawiera możliwe przypadki dla elementu DataChangeDetectionPolicy.

Zawiera możliwe przypadki dla elementu DataDeletionDetectionPolicy.

Opcje operacji usuwania dokumentów.

Definiuje wartości dla DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit może być używany zamiennie z DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

characters: Określa fragment według znaków.

Definiuje wartości dla DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions może być używany zamiennie z DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

images: Określ, że zawartość obrazu ma zostać wyodrębniona z dokumentu.
locationMetadata: Określ, że metadane lokalizacji powinny zostać wyodrębnione z dokumentu.

Definiuje wartości dla DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth może być używany zamiennie z DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

h1: Poziom nagłówka 1.
h2: Poziom nagłówka 2.
h3: Poziom nagłówka 3.
h4: Poziom nagłówka 4.
h5: Poziom nagłówka 5.
h6: Poziom nagłówka 6.

Definiuje wartości dla DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat może być używany zamiennie z DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

text: Określ format danych wyjściowych jako tekst.
markdown: Określ format danych wyjściowych jako markdown.

Definiuje wartości dla DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode.
KnownDocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode może być używany zamiennie z DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

oneToMany: określ, że dane wyjściowe powinny być analizowane jako "oneToMany".

Definiuje wartości elementu EdgeNGramTokenFilterSide.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla wyczerpującego algorytmu KNN używanego podczas wykonywania zapytań, które będą wykonywać wyszukiwanie siłowe w całym indeksie wektorów.

Opcje pobierania operacji źródła danych.

Opcje pobierania operacji indeksu.

Opcje pobierania operacji statystyk indeksu.

Opcje pobierania operacji indeksatora.

Opcje pobierania operacji stanu indeksatora.

Opcje pobierania operacji statystyk usługi.

Opcje uzyskiwania operacji zestawu umiejętności.

Opcje pobierania operacji synonimów.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla algorytmu hnsw przybliżonych najbliższych sąsiadów używanych w czasie indeksowania.

Definiuje wartości parametru IndexActionType.

Reprezentuje akcję indeksu działającą w dokumencie.

Iterator do wyświetlania listy indeksów, które istnieją w usłudze Search. Będzie wysyłać żądania zgodnie z potrzebami podczas iteracji. Użyj metody .byPage(), aby wysłać jedno żądanie do serwera na iterację.

Iterator do wyświetlania listy indeksów, które istnieją w usłudze Search. Będzie wysyłać żądania zgodnie z potrzebami podczas iteracji. Użyj metody .byPage(), aby wysłać jedno żądanie do serwera na iterację.

Definiuje wartości parametru IndexProjectionMode.
KnownIndexProjectionMode można używać zamiennie z indeksem IndexProjectionMode, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

skipIndexingParentDocuments: dokument źródłowy zostanie pominięty podczas zapisywania w indeksie docelowym indeksatora.
includeIndexingParentDocuments: dokument źródłowy zostanie zapisany w indeksie docelowym indeksatora. Jest to wzorzec domyślny.

Definiuje wartości parametru IndexerExecutionStatus.

Definiuje wartości indeksatoraStatus.

Zawiera możliwe przypadki analizatora.

Definiuje wartości lexicalAnalyzerName.
<xref:KnownLexicalAnalyzerName> można używać zamiennie z lexicalAnalyzerName, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

ar.microsoft: Microsoft analyzer for Arabski.
ar.lucene: Analizator Lucene dla języka arabskiego.
hy.lucene: Analizator Lucene dla Ormiańskiego.
bn.microsoft: Microsoft analyzer dla języka bengalskiego.
eu.lucene: Analizator Lucene dla Basków.
bg.microsoft: Microsoft analyzer for Bułgarski.
bg.lucene: Analizator Lucene dla Bułgarii.
ca.microsoft: Microsoft analyzer for Katalończyk.
ca.lucene: Analizator Lucene dla Katalończyków.
zh-Hans.microsoft: Microsoft analyzer for Chinese (uproszczony).
zh-Hans.lucene: Analizator Lucene dla języka chińskiego (uproszczony).
zh-Marketplace.microsoft: Microsoft analyzer for Chinese (Tradycyjny).
zh-Bungalow.lucene: Analizator Lucene dla języka chińskiego (tradycyjny).
hr.microsoft: Microsoft analyzer for Chorwacki.
cs.microsoft: Microsoft analyzer dla języka czeskiego.
cs.lucene: Analizator Lucene dla Czech.
da.microsoft: Microsoft analyzer dla języka duńskiego.
da.lucene: Analizator Lucene dla języka duńskiego.
nl.microsoft: Microsoft analyzer dla języka niderlandzkiego.
nl.lucene: Analizator Lucene dla Holendrów.
en.microsoft: Microsoft analyzer dla języka angielskiego.
en.lucene: Analizator Lucene dla języka angielskiego.
et.microsoft: Microsoft analyzer for Estończyk.
fi.microsoft: Microsoft analyzer dla języka fińskiego.
fi.lucene: Analizator Lucene dla fińskiego.
fr.microsoft: Microsoft Analyzer dla języka francuskiego.
fr.lucene: Analizator Lucene dla języka francuskiego.
gl.lucene: Analizator Lucene dla Galicji.
de.microsoft: Microsoft analyzer dla języka niemieckiego.
de.lucene: Analizator Lucene dla języka niemieckiego.
el.microsoft: Microsoft analyzer dla języka greckiego.
el.lucene: Analizator Lucene dla języka greckiego.
gu.microsoft: Microsoft analyzer dla języka gudżarati.
he.microsoft: Microsoft analyzer for Hebrajski.
hi.microsoft: Microsoft analyzer dla języka hindi.
hi.lucene: Analizator Lucene dla języka hindi.
hu.microsoft: Microsoft analyzer dla języka węgierskiego.
hu.lucene: Analizator Lucene dla Węgier.
is.microsoft: Microsoft analyzer dla języka islandzkiego.
id.microsoft: Microsoft analyzer for Indonezyjski (Bahasa).
id.lucene: Analizator Lucene dla Indonezyjczyka.
ga.lucene: Analizator Lucene dla Irlandii.
it.microsoft: Microsoft analyzer dla języka włoskiego.
it.lucene: Analizator Lucene dla Włoch.
ja.microsoft: Microsoft Analyzer dla języka japońskiego.
ja.lucene: Analizator Lucene dla języka japońskiego.
kn.microsoft: Microsoft Analyzer dla Kannada.
ko.microsoft: Microsoft analyzer dla języka koreańskiego.
ko.lucene: Analizator Lucene dla języka koreańskiego.
lv.microsoft: Microsoft analyzer for Łotewski.
lv.lucene: Analizator Lucene dla Łotewskiego.
lt.microsoft: Microsoft analyzer for Litewski.
ml.microsoft: Microsoft analyzer dla języka malayalam.
ms.microsoft: Microsoft Analyzer dla języka malajskiego (łacińskiego).
mr.microsoft: Microsoft analyzer dla Marathi.
nb.microsoft: Microsoft analyzer dla języka norweskiego (Bokmål).
no.lucene: Analizator Lucene dla Norweskiego.
fa.lucene: Analizator Lucene perski.
pl.microsoft: Microsoft analyzer dla języka polskiego.
pl.lucene: Analizator Lucene dla polski.
pt-BR.microsoft: Microsoft analyzer for Portuguese (Brazylia).
pt-BR.lucene: Analizator Lucene dla języka portugalskiego (Brazylia).
pt-PT.microsoft: Microsoft analyzer for Portuguese (Portugalia).
pt-PT.lucene: Analizator Lucene dla języka portugalskiego (Portugalia).
pa.microsoft: Microsoft analyzer dla języka pendżabskiego.
ro.microsoft: Microsoft analyzer for Rumun.
ro.lucene: Analizator Lucene dla Rumunii.
ru.microsoft: Microsoft analyzer dla języka rosyjskiego.
ru.lucene: Analizator Lucene dla języka rosyjskiego.
sr-cyrylica.microsoft: Microsoft analyzer for Serbian (Cyrylica).
sr-latin.microsoft: Microsoft analyzer dla języka serbskiego (łacińskiego).
sk.microsoft: Microsoft analyzer for Słowacki.
sl.microsoft: Microsoft analyzer for Słowenia.
es.microsoft: Microsoft analyzer dla języka hiszpańskiego.
es.lucene: Analizator Lucene dla języka hiszpańskiego.
sv.microsoft: Microsoft analyzer dla języka szwedzkiego.
sv.lucene: Analizator Lucene dla szwecji.
ta.microsoft: Microsoft analyzer dla języka tamilskiego.
te.microsoft: Microsoft analyzer dla telugu.
th.microsoft: Microsoft analyzer dla języka tajskiego.
th.lucene: Analizator Lucene dla języka tajskiego.
tr.microsoft: Microsoft analyzer dla języka tureckiego.
tr.lucene: Analizator Lucene dla Turcji.
uk.microsoft: Microsoft analyzer dla języka ukraińskiego.
your.microsoft: Microsoft analyzer for Urdu.
vi.microsoft: Microsoft analyzer dla wietnamskiego.
standard.lucene: Standardowy analizator Lucene.
standardasciifolding.lucene: Standardowy analizator składania ASCII Lucene. Zobacz https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers
słowo kluczowe: traktuje całą zawartość pola jako pojedynczy token. Jest to przydatne w przypadku danych, takich jak kody pocztowe, identyfikatory i niektóre nazwy produktów. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html
wzorzec: Elastycznie oddziela tekst na terminy za pomocą wzorca wyrażenia regularnego. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html
proste: dzieli tekst na litery inne niż litery i konwertuje je na małe litery. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/SimpleAnalyzer.html
zatrzymać: dzieli tekst na litery inne niż litery; Stosuje małe litery i filtry tokenu stopword. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html
biały znak: analizator używający tokenizatora odstępów. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html

Zawiera możliwe przypadki leksykalneNormalizer.

Definiuje wartości lexicalNormalizerName.
<xref:KnownLexicalNormalizerName> może być używany zamiennie z LexicalNormalizerName, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

asciifolding: konwertuje alfabetyczne, liczbowe i symboliczne znaki Unicode, które nie znajdują się w pierwszych 127 znakach ASCII (blok Unicode "Basic Latin") na ich odpowiedniki ASCII, jeśli takie odpowiedniki istnieją. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html
elizji: usuwa elizji. Na przykład "l'avion" (płaszczyzna) zostanie przekonwertowana na "avion" (płaszczyzna). Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html
małe litery: Normalizuje tekst tokenu na małe litery. Zobacz https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html
standard: Normalizator standardowy, który składa się z małych liter i asciifolding. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html
wielkie litery: normalizuje tekst tokenu na wielkie litery. Zobacz https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html

Zawiera możliwe przypadki tokenizatora.

Definiuje wartości lexicalTokenizerName.
<xref:KnownLexicalTokenizerName> można używać zamiennie z lexicalTokenizerName, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

klasyczny: tokenizer oparty na gramatyce, który jest odpowiedni do przetwarzania większości dokumentów w języku europejskim. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html
edgeNGram: Tokenizuje dane wejściowe z krawędzi do n-gramów danego rozmiaru. Zobacz https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenizer.html
keyword_v2: emituje całe dane wejściowe jako pojedynczy token. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html
litera: dzieli tekst na litery inne niż litery. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html
małe litery: dzieli tekst na litery inne niż litery i konwertuje je na małe litery. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseTokenizer.html
microsoft_language_tokenizer: dzieli tekst przy użyciu reguł specyficznych dla języka.
microsoft_language_stemming_tokenizer: dzieli tekst przy użyciu reguł specyficznych dla języka i zmniejsza wyrazy do ich podstawowych formularzy.
nGram: Tokenizuje dane wejściowe do n-gramów danego rozmiaru. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenizer.html
path_hierarchy_v2: Tokenizer dla hierarchii przypominających ścieżkę. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html
wzorzec: Tokenizer, który używa dopasowania wzorca wyrażeń regularnych do konstruowania unikatowych tokenów. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/pattern/PatternTokenizer.html
standard_v2: Standardowy analizator Lucene; Składa się z standardowego tokenizatora, małe litery filtru i filtru zatrzymania. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html
uax_url_email: Tokenizuje adresy URL i wiadomości e-mail jako jeden token. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html
biały znak: dzieli tekst w biały znak. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html

Opcje operacji list źródeł danych.

Opcje operacji indeksatorów listy.

Opcje operacji indeksów listy.

Opcje operacji zestawów umiejętności listy.

Opcje operacji synonimów listyMaps.

Opcje operacji scalania dokumentów.

Opcje operacji scalania lub przekazywania dokumentów.

Definiuje wartości microsoftStemmingTokenizerLanguage.

Definiuje wartości dla elementu MicrosoftTokenizerLanguage.

Zawęża typ modelu, aby uwzględnić tylko wybrane pola

Definiuje wartości dla funkcji OcrLineEnding.
KnownOcrLineEnding można używać zamiennie z OcrLineEnding, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

spacji: Linie są oddzielone pojedynczym znakiem spacji.
karetkiPrzewróć: Linie są oddzielone znakiem powrotu karetki ("\r').
lineFeed: Linie są oddzielone pojedynczym kanałem informacyjnym wiersza ("\n').
karetkiReturnLineFeed: Linie są oddzielone znakiem powrotu karetki i znakiem wsuwu wiersza ("\r\n').

Definiuje wartości phoneticEncoder.

Wartość określająca, czy odpowiedzi powinny być zwracane w ramach odpowiedzi wyszukiwania. Ten parametr jest prawidłowy tylko wtedy, gdy typ zapytania jest "semantyczny". Jeśli ustawiono wartość extractive, zapytanie zwraca odpowiedzi wyodrębnione z kluczowych fragmentów w najbardziej sklasyfikowanych dokumentach.

Wartość określająca, czy podpisy powinny być zwracane w ramach odpowiedzi wyszukiwania. Ten parametr jest prawidłowy tylko wtedy, gdy typ zapytania jest "semantyczny". W przypadku ustawienia zapytanie zwraca podpisy wyodrębnione z kluczowych fragmentów w najwyżej sklasyfikowanych dokumentach. Gdy napisy są "wyodrębnione", wyróżnianie jest domyślnie włączone. Wartość domyślna to "none".

Definiuje wartości parametru QueryType.

Definiuje wartości dla RankingOrder.
KnownRankingOrder może być używany zamiennie z RankingOrder, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

BoostedRerankerScore: Ustawia porządek sortowania jako BoostedRerankerScore
RerankerScore: Ustawia porządek sortowania jako ReRankerScore

Opcje resetowania operacji indeksatora.

Opcje uruchamiania operacji indeksatora.

Zawiera możliwe przypadki ocenianiaFunction.

Definiuje wartości funkcji ScoringFunctionAggregation.

Definiuje wartości funkcji ScoringFunctionInterpolation.

Definiuje wartości dla funkcji ScoringStatistics.

Reprezentuje pole w definicji indeksu, które opisuje nazwę, typ danych i zachowanie wyszukiwania pola.

Jeśli TModel jest nietypowym obiektem, nietypowa tablica ciągów w przeciwnym razie pola rozdzielane ukośnikami TModel.

Definiuje wartości parametru SearchFieldDataType.

Znane wartości obsługiwane przez usługę:

Edm.String: wskazuje, że pole zawiera ciąg.

Edm.Int32: wskazuje, że pole zawiera 32-bitową liczbę całkowitą ze znakiem.

Edm.Int64: wskazuje, że pole zawiera 64-bitową liczbę całkowitą ze znakiem.

Edm.Double: wskazuje, że pole zawiera liczbę zmiennoprzecinkową IEEE o podwójnej precyzji.

Edm.Boolean: wskazuje, że pole zawiera wartość logiczną (prawda lub fałsz).

Edm.DateTimeOffset: wskazuje, że pole zawiera wartość daty/godziny, w tym informacje o strefie czasowej.

Edm.GeographyPoint: Wskazuje, że pole zawiera lokalizację geograficzną pod względem długości geograficznej i szerokości geograficznej.

Edm.ComplexType: wskazuje, że pole zawiera jeden lub więcej złożonych obiektów, które z kolei mają pola podrzędne innych typów.

Edm.Single: wskazuje, że pole zawiera liczbę zmiennoprzecinkową o pojedynczej precyzji. Jest to prawidłowe tylko wtedy, gdy jest używane jako część typu kolekcji, tj. Collection(Edm.Single).

Edm.Half: wskazuje, że pole zawiera liczbę zmiennoprzecinkową o pół precyzji. Jest to prawidłowe tylko wtedy, gdy jest używane jako część typu kolekcji, tj. Collection(Edm.Half).

Edm.Int16: Wskazuje, że pole zawiera 16-bitową liczbę całkowitą ze znakiem. Jest to prawidłowe tylko wtedy, gdy jest używane jako część typu kolekcji, tj. Collection(Edm.Int16).

Edm.SByte: wskazuje, że pole zawiera 8-bitową liczbę całkowitą ze znakiem. Jest to prawidłowe tylko wtedy, gdy jest używane jako część typu kolekcji, tj. Collection(Edm.SByte).

Edm.Byte: wskazuje, że pole zawiera 8-bitową liczbę całkowitą bez znaku. Jest to prawidłowe tylko wtedy, gdy jest używane jako część typu kolekcji, tj. Collection(Edm.Byte).

Zawiera możliwe przypadki elementu SearchIndexerDataIdentity.

Zawiera możliwe przypadki umiejętności.

Opcje wyszukiwaniaIndexingBufferedSenderDeleteDocuments.

Opcje wyszukiwaniaIndexingBufferedSenderFlushDocuments.

Opcje wyszukiwaniaIndexingBufferedSenderMergeDocuments.

Opcje wyszukiwaniaIndexingBufferedSenderMergeOrUploadDocuments.

Opcje wyszukiwaniaIndexingBufferedSenderUploadDocuments.

Iterator wyników wyszukiwania zapytania patykowego. Będzie wysyłać żądania zgodnie z potrzebami podczas iteracji. Użyj metody .byPage(), aby wysłać jedno żądanie do serwera na iterację.

Definiuje wartości dla elementu SearchMode.

Opcje zatwierdzania pełnego żądania wyszukiwania.

Głęboko wybieraj pola języka T przy użyciu prawidłowych ścieżek OData wyszukiwania poznawczego OData $select.

Parametry do filtrowania, sortowania, tworzenia aspektów, stronicowania i innych zachowań zapytań wyszukiwania.

Zawiera dokument znaleziony przez zapytanie wyszukiwania oraz skojarzone metadane.

Jeśli TFields nigdy, nietypowa tablica ciągów w przeciwnym razie zawęziony typ Fields[], który ma być używany w innym miejscu w typie zużywania.

Tworzy połączenie prawidłowych ścieżek OData wyszukiwania poznawczego OData $select dla języka T przy użyciu przechodzenia po kolejności drzewa pól zakorzenionego w lokalizacji T.

Zawiera możliwe przypadki podobieństwa.

Definiuje wartości snowballTokenFilterLanguage.

Definiuje wartości dla stemmerTokenFilterLanguage.

Definiuje wartości stopwordsList.

Opcje pobierania sugestii na podstawie elementu searchText.

Wynik zawierający dokument znaleziony przez zapytanie sugestii oraz skojarzone metadane.

Definiuje wartości tokenCharacterKind.

Zawiera możliwe przypadki tokenfiltru.

Definiuje wartości TokenFilterName.
<xref:KnownTokenFilterName> można używać zamiennie z TokenFilterName, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

arabic_normalization: filtr tokenu, który stosuje arabski normalizator w celu normalizacji orthografii. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html
apostrof: Usuwa wszystkie znaki po apostrofie (w tym sam apostrof). Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/tr/ApostropheFilter.html
asciifolding: konwertuje alfabetyczne, liczbowe i symboliczne znaki Unicode, które nie znajdują się w pierwszych 127 znakach ASCII (blok Unicode "Basic Latin") na ich odpowiedniki ASCII, jeśli takie odpowiedniki istnieją. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html
cjk_bigram: Tworzy bigramy terminów CJK generowanych na podstawie standardowego tokenizatora. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKBigramFilter.html
cjk_width: normalizuje różnice szerokości zestawu CJK. Składa warianty fullwidth ASCII do równoważnego podstawowego łacińskiego i pół szerokości Warianty Katakana w odpowiednik Kana. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKWidthFilter.html
klasycznego: usuwa angielskie opętacze i kropki z akronimów. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicFilter.html
common_grams: Konstruowanie bigramów dla często występujących terminów podczas indeksowania. Pojedyncze terminy są również indeksowane, a bigramy są nakładane. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/commongrams/CommonGramsFilter.html
edgeNGram_v2: generuje n-gramy danych rozmiarów, począwszy od przodu lub z tyłu tokenu wejściowego. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenFilter.html
elizji: usuwa elizji. Na przykład "l'avion" (płaszczyzna) zostanie przekonwertowana na "avion" (płaszczyzna). Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html
german_normalization: Normalizuje niemieckie znaki według algorytmu heurystyki niemieckiej 2. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/de/GermanNormalizationFilter.html
hindi_normalization: normalizuje tekst w języku hindi, aby usunąć pewne różnice w odmianach pisowni. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/hi/HindiNormalizationFilter.html
indic_normalization: normalizuje reprezentację tekstu w formacie Unicode w językach indyjskich. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/in/IndicNormalizationFilter.html
keyword_repeat: emituje dwa razy każdy token przychodzący, raz jako słowo kluczowe i raz jako nie-słowo kluczowe. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html
kstem: wysokowydajny filtr kstem dla języka angielskiego. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/en/KStemFilter.html
długości: usuwa wyrazy, które są za długie lub zbyt krótkie. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LengthFilter.html
limit: ogranicza liczbę tokenów podczas indeksowania. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LimitTokenCountFilter.html
małe litery: normalizuje tekst tokenu na małe litery. Zobacz https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html
nGram_v2: generuje n-gramy danego rozmiaru. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenFilter.html
persian_normalization: Stosuje normalizację dla perskich. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/fa/PersianNormalizationFilter.html
fonetyczne: tworzenie tokenów dla dopasowań fonetycznych. Zobacz https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-phonetic/org/apache/lucene/analysis/phonetic/package-tree.html
porter_stem: używa algorytmu macierzystego portera do przekształcania strumienia tokenu. Zobacz http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer
odwrotne: odwraca ciąg tokenu. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html
scandinavian_normalization: Normalizuje użycie zamiennych znaków skandynawskich. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianNormalizationFilter.html
scandinavian_folding: Składa skandynawskie znaki åÅäæÄÆ->a i öÖøØ->o. Dyskryminuje również stosowanie podwójnych ślubów aa, ae, ao, oe i oo, pozostawiając tylko pierwszy. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html
shingle: tworzy kombinacje tokenów jako pojedynczy token. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html
śnieżka: filtr, który wynika ze słów przy użyciu stemmera wygenerowanego przez Snowball. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballFilter.html
sorani_normalization: normalizuje reprezentację Unicode tekstu Sorani. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ckb/SoraniNormalizationFilter.html
stemmer: filtr macierzysty specyficzny dla języka. Zobacz https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
stopwords: usuwa słowa zatrzymania ze strumienia tokenu. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html
przycinanie: przycina wiodące i końcowe białe znaki z tokenów. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TrimFilter.html
obcięcie: obcina terminy do określonej długości. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TruncateTokenFilter.html
unikatowy: filtruje tokeny z tym samym tekstem co poprzedni token. Zobacz http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/RemoveDuplicatesTokenFilter.html
wielkie litery: normalizuje tekst tokenu na wielkie litery. Zobacz https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html
word_delimiter: dzieli wyrazy na subwords i wykonuje opcjonalne przekształcenia w grupach podrzędnych.

Opcje operacji przekazywania dokumentów.

Definiuje wartości elementu VectorEncodingFormat.
KnownVectorEncodingFormat można używać zamiennie z wektoremEncodingFormat, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

pakowaneBit: format kodowania reprezentujący bity pakowane w szerszy typ danych.

Parametry zapytania dla wektorów i zapytań wyszukiwania hybrydowego.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla algorytmu używanego podczas indeksowania i/lub wykonywania zapytań.

Zawiera opcje konfiguracji specyficzne dla metody kompresji używanej podczas indeksowania lub wykonywania zapytań.

Definiuje wartości elementu VectorSearchCompressionKind.
KnownVectorSearchCompressionKind można używać zamiennie z elementem VectorSearchCompressionKind, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

scalarQuantization: Scalar Quantization, typ metody kompresji. W kwantyzacji skalarnej wartości oryginalnych wektorów są kompresowane do węższego typu przez dyskretyzowanie i reprezentowanie każdego składnika wektora przy użyciu ograniczonego zestawu kwantyzowanych wartości, zmniejszając w ten sposób ogólny rozmiar danych.
binaryQuantization: Kwantyzacja binarna, typ metody kompresji. W kwantyzacji binarnej oryginalne wartości wektorów są kompresowane do węższego typu binarnego przez dyskretyzowanie i reprezentowanie każdego składnika wektora przy użyciu wartości binarnych, zmniejszając w ten sposób ogólny rozmiar danych.

Definiuje wartości dla metody VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod.
KnownVectorSearchCompressionRescoreStorageMethod może być używany zamiennie z VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

preserveOriginals: Ta opcja powoduje zachowanie oryginalnych wektorów o pełnej precyzji. Wybierz tę opcję, aby uzyskać maksymalną elastyczność i najwyższą jakość skompresowanych wyników wyszukiwania. Zużywa to więcej miejsca do magazynowania, ale umożliwia ponownekorowanie i nadmierne próbkowanie.
discardOriginals: Ta opcja powoduje odrzucenie oryginalnych wektorów o pełnej precyzji. Wybierz tę opcję, aby uzyskać maksymalne oszczędności magazynu. Ponieważ ta opcja nie pozwala na ponownekorowanie i nadmierne próbkowanie, często powoduje niewielkie umiarkowane obniżenie jakości.

Definiuje wartości elementu VectorSearchCompressionTarget.
KnownVectorSearchCompressionTarget można używać zamiennie z elementem VectorSearchCompressionTarget, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

int8

Zawiera opcje konfiguracji dotyczące sposobu wektoryzacji zapytań wektorów tekstowych.

Definiuje wartości vectorSearchVectorizerKind.
KnownVectorSearchVectorizerKind można używać zamiennie z vectorSearchVectorizerKind, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

azureOpenAI: Generuj osadzanie przy użyciu zasobu usługi Azure OpenAI w czasie wykonywania zapytania.
customWebApi: Generuj osadzanie przy użyciu niestandardowego internetowego punktu końcowego w czasie wykonywania zapytania.

Definiuje wartości AnalyzerName. Zobacz https://docs.microsoft.com/rest/api/searchservice/Language-support

Znane wartości AzureOpenAIModelName, które akceptuje usługa.

Znane wartości BlobIndexerDataToExtract akceptowane przez usługę.

Znane wartości BlobIndexerImageAction, które akceptuje usługa.

Znane wartości BlobIndexerPDFTextRotationAlgorithm, które akceptuje usługa.

Znane wartości BlobIndexerParsingMode akceptowane przez usługę.

Znane wartości CharFilterName akceptowane przez usługę.

Znane wartości CustomEntityLookupSkillLanguage, które akceptuje usługa.

Znane wartości DocumentIntelligenceLayoutSkillChunkingUnit akceptowane przez usługę.

Znane wartości DocumentIntelligenceLayoutSkillExtractionOptions akceptowane przez usługę.

Znane wartości DocumentIntelligenceLayoutSkillMarkdownHeaderDepth akceptowane przez usługę.

Znane wartości DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputFormat akceptowane przez usługę.

Znane wartości DocumentIntelligenceLayoutSkillOutputMode akceptowane przez usługę.

Znane wartości EntityCategory akceptowane przez usługę.

Znane wartości EntityRecognitionSkillLanguage, które akceptuje usługa.

Znane wartości ImageAnalysisSkillLanguage, które akceptuje usługa.

Znane wartości ImageDetail akceptowane przez usługę.

Znane wartości IndexProjectionMode akceptowane przez usługę.

Znane wartości IndexerExecutionEnvironment, które akceptuje usługa.

Znane wartości KeyPhraseExtractionSkillLanguage, które akceptuje usługa.

Znane wartości LexicalNormalizerName akceptowane przez usługę.

Znane wartości OcrLineEnding akceptowane przez usługę.

Znane wartości OcrSkillLanguage, które akceptuje usługa.

Znane wartości PIIDetectionSkillMaskingMode, które akceptuje usługa.

Znane wartości klasy RankingOrder akceptowane przez usługę.

Znane wartości RegexFlags, które akceptuje usługa.

Znane wartości dla grupy odbiorców wyszukiwania

Znane wartości SearchFieldDataType akceptowane przez usługę.

Znane wartości SearchIndexerDataSourceType akceptowane przez usługę.

Znane wartości SemanticErrorMode akceptowane przez usługę.

Znane wartości SemanticErrorReason akceptowane przez usługę.

Znane wartości SemanticSearchResultsType, które akceptuje usługa.

Znane wartości SentimentSkillLanguage, które akceptuje usługa.

Znane wartości SplitSkillLanguage akceptowane przez usługę.

Znane wartości TextSplitMode akceptowane przez usługę.

Znane wartości TextTranslationSkillLanguage akceptowane przez usługę.

Znane wartości TokenFilterName akceptowane przez usługę.

Znane wartości LexicalTokenizerName, które akceptuje usługa.

Znane wartości VectorEncodingFormat akceptowane przez usługę.

Znane wartości VectorFilterMode akceptowane przez usługę.

Znane wartości VectorQueryKind akceptowane przez usługę.

Znane wartości VectorSearchAlgorithmKind, które akceptuje usługa.

Znane wartości VectorSearchAlgorithmMetric, które akceptuje usługa.

Znane wartości VectorSearchCompressionKind akceptowane przez usługę.

Znane wartości VectorSearchCompressionRescoreStorageMethod akceptowane przez usługę.

Znane wartości VectorSearchCompressionTarget, które akceptuje usługa.

Znane wartości VectorSearchVectorizerKind, które akceptuje usługa.

Znane wartości VisualFeature, które akceptuje usługa.

Metoda pomocnika do utworzenia obiektu SynonymMap. Jest to tylko metoda NodeJS.

Unika wyrażenia filtru odata, aby uniknąć błędów z literałami ciągu cudzysłowu. Przykładowe użycie:

const baseRateMax = 200;
const ratingMin = 4;
const filter = odata`Rooms/any(room: room/BaseRate lt ${baseRateMax}) and Rating ge ${ratingMin}`;

Aby uzyskać więcej informacji na temat obsługiwanej składni, zobacz: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-query-odata-filter