什么是知识源？

知识源指定用于代理检索的内容。 它要么封装了一个由外部数据源填充的搜索索引，要么是一个与远程数据源（如 Bing 或 Sharepoint）直接查询的直接连接。 知识源是知识库中的必需定义。

• 在搜索服务上将知识源创建为顶级资源。 每个知识源都指向一个数据结构，即 满足代理检索条件 的搜索索引或受支持的外部资源。

• 引用 知识库中的一个或多个知识源。 在代理检索管道中，可以在单个请求中针对多个知识源进行查询。 为每个知识源生成子查询。 检索响应中返回最匹配的结果。

• 对于某些知识源，可以使用知识源定义生成可用于代理检索的完整索引器管道（数据源、技能组、索引器和索引）。 知识源中的信息用于生成所有对象，包括填充索引、分块索引和可搜索索引，而不是手动创建多个对象。

在创建知识库之前，请确保至少有一个知识库。 可以在 预览版 REST API 参考中找到知识源和知识库的完整规范。

使用知识源

• 创建路径：首先创建知识源，然后创建知识库。

• 删除路径：更新或删除知识库以删除对知识库的引用，然后最后删除知识库。

• 知识源、其索引和知识库必须全部存在于同一搜索服务上。 外部内容可通过公共 Internet（必应）或 Microsoft 租户（远程 SharePoint）访问。

支持的知识来源

下面是可在此预览版中创建的知识来源：

索引知识源指向 Azure AI 搜索上的目标索引，查询执行是搜索服务上搜索引擎的本地操作。 关键字（全文搜索）、矢量和混合查询功能用于从索引知识源检索数据。

在查询时访问远程知识源。 代理检索引擎调用平台原生的检索 API（例如必应或 SharePoint 的 API）。

所有检索的内容（无论是索引内容还是远程内容）都会拉取到 Azure AI 搜索中的排名管道中，在 Azure AI 搜索中针对相关性、合并（假设多个查询）进行评分，并在检索响应中返回。

创建知识源

知识源创建为独立对象，然后在“knowledgeSources”数组的知识库中指定。

必须具有 搜索服务参与者 权限 才能在搜索服务上创建对象。 如果使用创建索引器管道的知识源，则还需要 搜索索引数据参与者 权限才能加载索引。 或者，可以使用 API 管理密钥 而不是角色。

可以使用 REST API 或 Azure SDK 预览包来创建知识源。 Azure 门户支持可用于选择知识源。 以下链接提供有关创建知识源的说明：

• 如何创建搜索索引知识源（包装现有索引）
• 如何创建 Blob 知识源（生成索引器管道）
• 如何创建 OneLake 知识源（生成索引器管道）
• 如何创建 SharePoint（索引化）知识源（生成索引器管道）
• 如何创建 SharePoint（远程）知识源（直接查询 SharePoint）
• 如何创建 Web 知识来源资源（连接到必应的公共终结点）

创建知识源后，可以在知识库中引用它。

使用知识源

知识源使用情况是显式控制的，例如在知识源定义上设置 alwaysQuery 时，或者在查询规划期间受选择逻辑的约束。 当使用低或中等检索推理工作时，就会进行查询规划。 为了尽量减少推理工作，知识库中列出的所有知识源都属于每个查询的范围。 对于低和中，知识库和 LLM 可以在查询时确定哪些知识源可能提供最佳搜索语料库。

知识源选择逻辑基于以下因素：

• alwaysQuery 是否已设置？ 如果是，则始终在每个查询上使用知识源。

• 知识源的 name。

• 索引的 description，假设是一个有索引的知识源。

• 在检索操作或知识库定义中指定的retrievalInstructions提供指导，这些指导包括或排除知识源。 这类似于提示符。 你可以将简洁性、音调和格式指定为检索指令。

• outputMode 也会影响知识库，从而影响查询输出和响应中的内容。

使用检索推理工作量来控制 LLM 使用情况

并非所有解决方案都受益于 LLM 查询规划和执行。 如果简易性和速度超过了 LLM 查询规划和上下文工程提供的好处，则可以指定最小的推理工作量，以防止在管道中进行 LLM 处理。

对于低级和中级，LLM 处理级别是一种平衡或最大化的方法，有助于提高相关性。 有关详细信息，请参阅 设置检索推理工作。