搜索 Azure AI 搜索中的索引

在 Azure AI 搜索中，搜索索引是可供搜索引擎用于索引编制、全文搜索、矢量搜索、混合搜索和筛选查询的可搜索内容。 索引由架构定义并保存到搜索服务中，第二步是数据导入。 此内容存在于搜索服务中，除了主要数据存储之外，这对于新式搜索应用程序中预期的毫秒响应时间是必要的。 除了索引器驱动的索引场景外，搜索服务永远不会连接到源数据或查询源数据。

如果想要创建和管理搜索索引，本文可帮助你了解以下几点：

• 内容（文档和架构）
• 物理数据结构
• 基本操作

想要立即亲自实践吗？ 可参阅创建搜索索引。

搜索索引的架构

在 Azure AI 搜索中，索引包含搜索文档。 从概念上讲，文档是索引中的一个可搜索数据单元。 例如，零售商可能为每件商品都创建了文档，新闻机构可能为每篇报道都创建了文档，旅游网站可能为每家酒店和每个目的地都创建了文档。 将这些概念对应到更为熟悉的数据库等效对象：搜索索引等同于表，文档大致相当于表中的行 。

文档的结构由索引架构确定，如以下示例所示。 通常，索引中大部分都是“字段”集合，其中每个字段都已命名、分配了数据类型，并具有允许行为的属性（确定该字段的用法）。

{
  "name": "name_of_index, unique across the service",
  "fields": [
    {
      "name": "name_of_field",
      "type": "Edm.String | Collection(Edm.String) | Collection(Edm.Single) | Edm.Int32 | Edm.Int64 | Edm.Double | Edm.Boolean | Edm.DateTimeOffset | Edm.GeographyPoint",
      "searchable": true (default where applicable) | false (only Edm.String and Collection(Edm.String) fields can be searchable),
      "filterable": true (default) | false,
      "sortable": true (default where applicable) | false (Collection(Edm.String) fields cannot be sortable),
      "facetable": true (default where applicable) | false (Edm.GeographyPoint fields cannot be facetable),
      "key": true | false (default, only Edm.String fields can be keys),
      "retrievable": true (default) | false,
      "analyzer": "name_of_analyzer_for_search_and_indexing", (only if 'searchAnalyzer' and 'indexAnalyzer' are not set)
      "searchAnalyzer": "name_of_search_analyzer", (only if 'indexAnalyzer' is set and 'analyzer' is not set)
      "indexAnalyzer": "name_of_indexing_analyzer", (only if 'searchAnalyzer' is set and 'analyzer' is not set)
      "normalizer":  "name_of_normalizer", (applies to fields that are filterable)
      "synonymMaps": "name_of_synonym_map", (optional, only one synonym map per field is currently supported)
      "dimensions": "number of dimensions used by an emedding models", (applies to vector fields only, of type Collection(Edm.Single))
      "vectorSearchProfile": "name_of_vector_profile" (indexes can have many configurations, a field can use just one)
    }
  ],
  "suggesters": [ ],
  "scoringProfiles": [ ],
  "analyzers":(optional)[ ... ],
  "charFilters":(optional)[ ... ],
  "tokenizers":(optional)[ ... ],
  "tokenFilters":(optional)[ ... ],
  "defaultScoringProfile": (optional) "...",
  "corsOptions": (optional) { },
  "encryptionKey":(optional){ },
  "vectorSearch":(optional){ }
}

为了简洁起见，其他元素会折叠，但以下链接提供了详细信息：

• 建议器支持预先输入查询，例如自动完成。
• scoringProfiles 用于相关性优化。
• 分析器用于根据分析器支持的语言规则或其他特征，将字符串处理成令牌。
• corsOptions（或跨域远程脚本 (CORS)）用于发出来自不同域的请求的应用。
• encryptionKey 在索引中配置敏感内容的双重加密。
• vectorSearch 配置矢量字段和查询。

字段定义

创建索引请求主体中的“fields”集合定义了一个搜索文档。 你需要用于文档标识（键）、存储可搜索文本的字段，以及用于支持筛选器、各个方面和排序的字段。 你可能还需要为某个用户永远看不到的数据设置字段。 例如，你可能需要利润率或营销促销字段，以便在计分概要文件中使用这些字段来提高搜索分数。

如果传入数据本质上是分层的，则可在索引中将其表示为用于嵌套结构的复杂类型。 内置的示例数据集 Hotels 演示的复杂类型使用一个 Address（包含多个子字段），其中有与每个酒店的一对一关系，并且有一个 Rooms 复杂集合，其中有多个房间与每个酒店相关联。

字段属性

字段属性决定了字段的使用方式，例如，是否用于全文搜索、分面导航和排序等操作中。

字符串字段通常标记为“searchable”和“retrievable”。 用来缩小搜索结果范围的字段包括“sortable”、“filterable”和“facetable”。

尽管可以随时添加新字段，但在索引的生存期内现有字段定义将被锁定。 因此，开发人员通常使用门户创建简单索引、测试创意，或者使用门户页面来查找设置。 如果采用基于代码的方式以便可以轻松重新生成索引，那么对索引进行频繁迭代的设计就更为高效。

物理结构和大小

在 Azure AI 搜索中，索引的物理结构主要是内部实现。 你可以访问其架构、查询其内容、监视其大小并管理容量，但群集本身（索引、分片以及其他文件和文件夹）是由 Microsoft 在内部管理。

可在 Azure 门户的“索引”选项卡中监视索引大小，针对搜索服务发出 GET INDEX 请求也可实现此目的。 还可以发出服务统计信息请求并检查存储大小的值。

索引的大小由以下内容决定：

• 文档的数量和组合
• 单个字段的属性
• 索引配置（具体来说，是否包含建议器）

文档的撰写和数量将由你选择导入的内容决定。 请记住，搜索索引应该只包含可搜索的内容。 如果源数据包含二进制字段，则忽略这些字段（除非使用 AI 扩充功能来破解和分析内容，以创建文本可搜索信息）。

字段属性可确定行为。 为了支持这些行为，索引过程将创建必要的数据结构。 例如，对于类型为 Edm.String 的字段，“可搜索”调用全文搜索，该搜索将扫描标记化术语的倒排索引。 相比之下，“可筛选”或“可排序”属性将支持对未修改的字符串进行迭代。 下一节中的示例显示了基于所选属性的索引大小的变化。

建议器是支持预先输入或自动完成查询的构造。 因此，在包含建议器时，索引过程将创建逐字字符匹配所需的数据结构。 建议器是在字段级别实现的，因此请仅选择对预先输入而言合理的字段。

演示属性和建议器的存储意义的示例

以下屏幕截图演示了各种属性组合产生的索引存储模式。 该索引基于“房地产示例索引”，你可使用“导入数据”向导和内置的示例数据轻松创建该索引。 尽管未显示索引架构，但可以基于索引名称推断属性。 例如，只选择了 realestate-searchable 索引中的“searchable”属性，只选择了 realestate-retrievable 索引中的“retrievable”属性，等等 。

尽管这些索引变体是伪造的，但我们可以参考这些变体来对属性影响存储的方式进行大致比较：

• “可检索”不影响索引大小。
• “可筛选”、“可排序”、“可具面化”使用更多存储。
• 建议器极可能增加索引大小，但并不会像屏幕截图所示那么大（所有能感知建议器的字段都被选中，大多数索引中不太可能出现这种情况）。

未在前表中反映出的还有分析器的影响。 如果使用 edgeNgram 分词器来存储逐字字符序列 (a, ab, abc, abcd)，则索引大于使用标准分析器时的索引。

基本操作和交互

现在，你已对索引有了更好的了解，本部分接下来将介绍索引运行时操作，包括连接到单个索引并保护其安全。

索引隔离

在 Azure AI 搜索中，一次使用一个索引，其中所有索引相关的操作都以单个索引为目标。 无论是编制索引还是查询，都不存在“相关索引”的概念或独立索引的联接。

持续可用

索引在第一个文档编制索引后可立即用于查询，但在所有文档编制索引后才能完全运行。 在内部，搜索索引跨分区分布，并针对副本执行。 物理索引在内部管理。 逻辑索引由你管理。

索引将持续可用，无法暂停或脱机。 由于它专为连续操作而设计，因此针对其内容的任何更新或向索引本身添加内容的操作都实时发生。 因此，如果请求与文档更新一致，查询可能会暂时返回不完整的结果。

注意，对于文档操作（刷新或删除）和不影响现有结构或当前索引完整性的修改（例如添加新的字段），存在查询连续性。 如需更新结构（更改现有字段），通常可在开发环境中使用“丢弃并重新生成”工作流进行管理，也可在生产服务上创建新版索引。

为了避免索引重新生成，一些只进行细小改动的客户会选择创建与以前版本共存的新字段，以对字段进行“版本控制”。 随着时间的推移，这会导致出现孤立内容（采用过时字段或过时的自定义分析器定义形式），特别是在复制成本很高的生产索引中。 可在索引生命周期管理过程中，通过计划更新中处理这些问题。

终结点连接和安全性

所有索引和查询请求都以索引为目标。 终结点通常是以下其中一项：

后续步骤

你几乎可以使用 Azure AI 搜索的任何示例或演练来亲身体验如何创建索引。 对于初学者，可以从目录中选择任何快速入门。

但你最好也要熟悉加载索引和数据的方法。 索引定义和数据导入策略是一起定义的。 以下文章提供有关如何创建和加载索引的详细信息。

• 创建搜索索引

• 创建矢量存储

• 创建索引别名

• 数据导入概述

• 加载索引