在 Azure AI 搜索中为 JSON Blob 和文件编制索引

Artículo
10/21/2024

对于 Azure AI 搜索中的 Blob 索引，本文介绍如何为包含 JSON 文档的 Blob 或文件设置属性。 Azure Blob 存储或 Azure 文件存储中的 JSON 文件通常采用以下形式之一：

单个 JSON 文档
一个 JSON 文档，其中包含由格式标准的 JSON 元素所构成的数组
一个 JSON 文档，其中包含由换行符分隔的多个实体

Blob 索引器提供一个 parsingMode 参数，用于根据 JSON 结构优化搜索文档的输出。分析模式包括以下选项：

parsingMode	JSON 文档	说明
`json`	每个 Blob 各有一个	（默认）将 JSON Blob 分析为单个文本区块。每个 JSON Blob 成为单个搜索文档。
`jsonArray`	每个 Blob 有多个	分析 Blob 中的 JSON 数组，其中数组的每个元素成为单独的搜索文档。
`jsonLines`	每个 Blob 有多个	分析包含多个 JSON 实体的 blob (也是数组) ，单独的元素由换行符分隔。索引器在每个新行后启动新的搜索文档。

对于 jsonArray 和 jsonLines，你应查看为一个 blob 编制索引以生成多个搜索文档，以了解对于从同一 blob 生成的多个搜索文档，blob 索引器如何消除文档键的歧义。

在索引器定义中，可以选择性地设置字段映射来选择要将源 JSON 文档的哪些属性用于填充目标搜索索引。例如，在使用 jsonArray 分析模式时，如果数组作为较低级别的属性存在，则可以设置一个“documentRoot”属性，用于指示要将该数组放在 Blob 中的哪个位置。

注意

使用 JSON 分析模式时，Azure AI 搜索假定所有 Blob 都使用相同的分析程序（jsonjsonArray 或 jsonLines）。如果在同一数据源中混合了不同的文件类型，请考虑使用文件扩展筛选器来控制导入的文件。

以下部分更详细地介绍了每个模式。如果你不熟悉索引器客户端和概念，请参阅创建搜索索引器。还应熟悉基本 blob 索引器配置的详细信息，这在此不予重复。

为单个 JSON 文档编制索引(每个 blob 一个)

默认情况下，blob 索引器会将 JSON blob 分析为单个文本区块，容器中的每个 blob 会有一个搜索文档。如果 JSON 是结构化的，则搜索文档可以反映该结构，单独的元素以单个字段表示。例如，假设 Azure Blob 存储中包含以下 JSON 文档：

{
    "article" : {
        "text" : "A hopefully useful article explaining how to parse JSON blobs",
        "datePublished" : "2020-04-13",
        "tags" : [ "search", "storage", "howto" ]    
    }
}

Blob 索引器会将 JSON 文档分析为单个搜索文档，将源中的“text”、“datePublished” 和“tags”与名称相同的类型化目标索引字段匹配，从而加载索引。假设某个索引包含“text”、“datePublished”和“tags”字段，则请求不需要存在字段映射，Blob 索引器就能推断正确的映射。

尽管默认行为是每个 JSON blob 一个搜索文档，但设置 json 分析模式会更改内容的内部字段映射，并将 content 中的字段提升到搜索索引中的实际字段。 json 分析模式的示例索引器定义如下所示：

POST https://[service name].search.azure.cn/indexers?api-version=2024-07-01
Content-Type: application/json
api-key: [admin key]

{
    "name" : "my-json-indexer",
    "dataSourceName" : "my-blob-datasource",
    "targetIndexName" : "my-target-index",
    "parameters" : { "configuration" : { "parsingMode" : "json" } }
}

注意

如“基本 blob 索引器配置”中所述，与所有索引器一样，如果字段不能明确匹配，则应显式指定单独的字段映射，除非使用了可用于 blob 内容和元数据的隐式字段映射。

json 示例(单hotel JSON 文件)

GitHub 上的 hotel JSON 文档数据集对于测试 JSON 分析非常有用，其中每个 blob 表示一个结构化的 JSON 文件。可以将数据文件上传到 Blob 存储，然后使用“导入数据”向导快速评估如何将此内容分析为单个搜索文档。

数据集由五个 blob 组成，每个 blob 都包含具有一个地址集合和一个聊天室集合的 hotel 文档。 Blob 索引器会检测两个集合，并反映索引架构中输入文档的结构。

分析 JSON 数组

或者，可以使用 JSON 数组选项。如果 Blob 包含由格式标准的 JSON 对象所构成的数组，并且你希望每个元素都成为单独的搜索文档，则此选项非常有用。使用 jsonArrays 时，以下 JSON blob 将生成三个单独的文档，每个文档都有"id"和"text"字段。

[
    { "id" : "1", "text" : "example 1" },
    { "id" : "2", "text" : "example 2" },
    { "id" : "3", "text" : "example 3" }
]

索引器上的parameters属性包含分析模式值。对于 JSON 数组，索引器定义应如以下示例所示。

POST https://[service name].search.azure.cn/indexers?api-version=2024-07-01
Content-Type: application/json
api-key: [admin key]

{
    "name" : "my-json-indexer",
    "dataSourceName" : "my-blob-datasource",
    "targetIndexName" : "my-target-index",
    "parameters" : { "configuration" : { "parsingMode" : "jsonArray" } }
}

jsonArrays 示例

GitHub 上的北京爱乐乐团 JSON 数据集对于测试 JSON 数组分析非常有用。可以将数据文件上传到 Blob 存储，然后使用“导入数据”向导快速评估如何将此内容分析为单个搜索文档。

数据集由八个 blob 组成，每个 blob 包含一个 JSON 实体数组，共100个实体。根据填充的字段，实体会有所不同，但最终结果是所有 blob 中的每个实体（来自所有数组）会有一个搜索文档。

分析嵌套的 JSON 数组

对于包含嵌套元素的 JSON 数组，可以指定documentRoot来指示多级别结构。例如，如果 blob 如下所示：

{
    "level1" : {
        "level2" : [
            { "id" : "1", "text" : "Use the documentRoot property" },
            { "id" : "2", "text" : "to pluck the array you want to index" },
            { "id" : "3", "text" : "even if it's nested inside the document" }  
        ]
    }
}

使用此配置可为 level2 属性中包含的数组编制索引：

{
    "name" : "my-json-array-indexer",
    ... other indexer properties
    "parameters" : { "configuration" : { "parsingMode" : "jsonArray", "documentRoot" : "/level1/level2" } }
}

分析由换行符分隔的 JSON 实体

如果 Blob 包含由换行符分隔的多个 JSON 实体，并且你希望每个元素成为单独的搜索文档，则使用 jsonLines 。

{ "id" : "1", "text" : "example 1" }
{ "id" : "2", "text" : "example 2" }
{ "id" : "3", "text" : "example 3" }

对于 JSON 行，索引器定义应如以下示例所示。

POST https://[service name].search.azure.cn/indexers?api-version=2024-07-01
Content-Type: application/json
api-key: [admin key]

{
    "name" : "my-json-indexer",
    "dataSourceName" : "my-blob-datasource",
    "targetIndexName" : "my-target-index",
    "parameters" : { "configuration" : { "parsingMode" : "jsonLines" } }
}

将 JSON 字段映射到搜索字段

如果字段名称和类型不相同，则字段映射将源字段与目标字段相关联。但字段映射还可用于匹配 JSON 文档的各个部分，并将这些部分“提升”到搜索文档的顶级字段。

以下示例对此方案进行了说明。有关一般字段映射的详细信息，请参阅“字段映射”。

{
    "article" : {
        "text" : "A hopefully useful article explaining how to parse JSON blobs",
        "datePublished" : "2016-04-13"
        "tags" : [ "search", "storage", "howto" ]    
    }
}

假设某个搜索索引包含以下字段：Edm.String 类型的 text、Edm.DateTimeOffset 类型的 date，以及 Collection(Edm.String) 类型的 tags。请注意源中“datePublished”与索引中 date 字段之间的差异。要将 JSON 映射到所需形状，请使用以下字段映射：

"fieldMappings" : [
    { "sourceFieldName" : "/article/text", "targetFieldName" : "text" },
    { "sourceFieldName" : "/article/datePublished", "targetFieldName" : "date" },
    { "sourceFieldName" : "/article/tags", "targetFieldName" : "tags" }
    ]

使用 JSON 指针表示法指定源字段。以正斜杠开头引用 JSON 文档的根，并通过使用正斜杠分隔的路径选取所需属性（任意层级的嵌套）。

还可以通过使用从零开始的索引来引用个别数组元素。例如，若要选取上述示例中“tags”数组的第一个元素，请使用如下所示的字段映射：

{ "sourceFieldName" : "/article/tags/0", "targetFieldName" : "firstTag" }

注意

如果“sourceFieldName”是指 JSON Blob 中不存在的属性，则无错跳过该映射。此行为允许继续为具有不同架构 (这是一个常见用例)的 JSON blob 编制索引。由于没有验证检查，因此请仔细检查映射是否有拼写错误，以确保不会因为错误的原因而丢失文档。

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