O que é uma fonte de conhecimento?

Uma fonte de conhecimento especifica o conteúdo utilizado para a recuperação agentiva. Ou encapsula um índice de pesquisa preenchido por uma fonte de dados externa, ou é uma ligação direta a uma fonte remota como o Bing ou o SharePoint que é consultada diretamente. Uma fonte de conhecimento é uma definição obrigatória numa base de conhecimento.

• Crie uma fonte de conhecimento como um recurso de nível superior no seu serviço de pesquisa. Cada fonte de conhecimento aponta para exatamente uma estrutura de dados, seja um índice de pesquisa que cumpra os critérios para recuperação agentical , quer um recurso externo suportado.

• Consulte uma ou mais fontes de conhecimento numa base de conhecimento. Num pipeline de recuperação agente, é possível consultar várias fontes de conhecimento num único pedido. As subconsultas são geradas para cada fonte de conhecimento. Os principais resultados são retornados na resposta de recuperação.

• Para certas fontes de conhecimento, pode usar uma definição de fonte de conhecimento para gerar um pipeline completo de indexador (fonte de dados, conjunto de competências, indexador e índice) que funcione para a recuperação agentica. Em vez de criar múltiplos objetos manualmente, a informação na fonte de conhecimento é usada para gerar todos os objetos, incluindo um índice preenchido, fragmentado e pesquisável.

Certifica-te de que tens pelo menos uma fonte de conhecimento antes de criares uma base de conhecimento. A especificação completa de uma fonte de conhecimento e de uma base de conhecimento pode ser encontrada na referência de pré-visualização da API REST.

Trabalhar com uma fonte de conhecimento

• Caminho de criação: primeiro criar uma fonte de conhecimento, depois criar uma base de conhecimento.

• Caminho de eliminação: atualizar ou eliminar bases de conhecimento para remover referências a uma fonte de conhecimento, e depois eliminar a fonte de conhecimento por último.

• Uma fonte de conhecimento, o seu índice e a base de conhecimento devem existir todos no mesmo serviço de pesquisa. O conteúdo externo é acedido através da internet pública (Bing) ou num tenant Microsoft (SharePoint remoto).

Fontes de conhecimento suportadas

Aqui estão as fontes de conhecimento que você pode criar nesta visualização:

Fontes de conhecimento indexadas apontam para o índice alvo no Azure AI Search e a execução de consultas é local ao motor de busca no seu serviço de busca. As capacidades de pesquisa por palavra-chave (pesquisa em texto completo), vetorial e consultas híbridas são usadas para recuperar dados de fontes de conhecimento indexadas.

Fontes de conhecimento remotas são acedidas no momento da consulta. O motor de recuperação agential chama as APIs de recuperação nativas da plataforma (APIs do Bing ou SharePoint).

Todo o conteúdo recuperado, seja indexado ou remoto, é integrado no pipeline de classificação no Azure AI Search, onde é avaliado quanto à relevância, fundido (assumindo múltiplas consultas), reclassificado e devolvido na resposta de recuperação.

Criação de fontes de conhecimento

As fontes de conhecimento são criadas como objetos autónomos e depois especificadas numa base de conhecimento num array "knowledgeSources".

Você deve ter permissões de Colaborador do Serviço de Pesquisa para criar objetos em um serviço de pesquisa. Você também precisará de permissões de Colaborador de Dados de Índice de Pesquisa para carregar um índice se estiver usando uma fonte de conhecimento que crie um pipeline de indexador. Como alternativa, você pode usar uma chave de administração de API em vez de funções.

Pode usar a API REST ou um pacote de pré-visualização do Azure SDK para criar uma fonte de conhecimento. O suporte para portais Azure está disponível para fontes de conhecimento selecionadas. Os links a seguir fornecem instruções para criar uma fonte de conhecimento:

• Como criar uma fonte de conhecimento de índice de pesquisa (encapsula um índice existente)
• Como criar uma fonte de conhecimento de blobs (gera um pipeline do indexador)
• Como criar uma fonte de conhecimento OneLake (gera um pipeline de indexadores)
• Como criar uma fonte de conhecimento SharePoint (indexada) (gera um pipeline de indexadores)
• Como criar uma fonte de conhecimento do SharePoint (remota) (consulta diretamente ao SharePoint)
• Como criar um recurso Web Knowledge Source (liga-se ao endpoint público do Bing)

Depois de criada a fonte de conhecimento, podes consultá-la numa base de conhecimento.

Utilização de fontes de conhecimento

O uso da fonte de conhecimento é ou explicitamente controlado, como quando se define alwaysQuery a definição da fonte de conhecimento, ou está sujeito à lógica de seleção durante o planeamento da consulta. O planeamento de consultas ocorre quando se utiliza um esforço de raciocínio de recuperação baixo ou médio. Para um esforço mínimo de raciocínio, todas as fontes de conhecimento listadas na base de conhecimento estão dentro do âmbito para cada consulta. Para níveis baixo e médio, a base de conhecimento e o LLM podem determinar, no momento da consulta, quais as fontes de conhecimento que provavelmente fornecerão o melhor conjunto de pesquisa.

A lógica de seleção da fonte de conhecimento baseia-se nestes fatores:

• Está alwaysQuery configurado? Se sim, a fonte de conhecimento é sempre usada em todas as consultas.

• A name da fonte de conhecimento.

• O description de um índice, assumindo uma fonte de conhecimento indexada.

• O retrievalInstructions especificado na ação de recuperação ou na definição da base de conhecimento fornece orientações que incluem ou excluem uma fonte de conhecimento. É semelhante a um prompt. Pode especificar brevidade, tom e formatação como instrução de recuperação.

• outputMode Uma base de conhecimento também afeta a saída das consultas e o que é incluído na resposta.

Use um esforço de raciocínio de recuperação de informação para controlar o uso de LLMs

Nem todas as soluções beneficiam do planeamento e execução de consultas de LLM. Se a simplicidade e a rapidez superarem os benefícios que o planeamento de consultas e a engenharia de contexto do LLM proporcionam, pode especificar um esforço mínimo de raciocínio para evitar o processamento do LLM no seu pipeline.

Para os níveis baixo e médio, o nível de processamento do LLM é uma abordagem equilibrada ou máxima que aumenta a relevância. Para mais informações, consulte Definir o esforço de raciocínio de recuperação.