在搜索索引中配置矢量器

在 Azure AI 搜索中， 矢量化程序 在查询执行期间将文本或图像转换为矢量，使你可以针对矢量字段提交纯文本查询，而无需自行计算嵌入内容。

向量化器在搜索索引中定义，并通过向量描述文件分配给向量字段。在查询时，向量器调用嵌入模型以从查询输入生成矢量。有关详细信息，请参阅在查询中使用集成向量化。

若要将向量器添加到索引，请在 Azure 门户中使用导入向导或索引设计器、索引 - 创建或更新（REST API）或 Azure SDK 包。本文使用 REST 进行说明。

小窍门

向量器处理查询时向量化。若要在编制索引时同时向量化内容，请设置技能集和索引器，并使用嵌入技术。有关详细信息，请参阅在索引编制过程中使用集成矢量化。

先决条件

搜索服务上具有可搜索矢量字段的索引。
（可选）在搜索服务上启用诊断日志记录，以确认矢量查询执行。
为您的矢量化器部署一个支持的嵌入模型。
更新和查询索引的权限。本文使用建议的无密钥身份验证。将 搜索服务参与者 和 搜索索引数据读取者 角色分配给用户帐户、登录到 Azure 并获取访问令牌。如果改用 API 密钥，请获取用于更新操作的管理密钥和用于搜索操作的查询密钥。
使用嵌入模型的权限。例如，使用 Azure OpenAI，调用方必须具有 认知服务 OpenAI 用户 权限。还可以使用 API 密钥。

建议在搜索服务上启用诊断日志记录，以确认矢量查询执行。

支持的嵌入模型

Azure AI 搜索提供多种类型的向量器，每个向量器都与相应的技能配对。技能在索引编制期间生成嵌入内容，而向量器在查询时生成嵌入内容。必须对两者使用相同的嵌入模型，因此请选择指向同一模型部署的向量化技能对。

下表列出了向量器及其支持的模型和相关技能。

矢量化器	支持的模型	关联的技能
Azure OpenAI	text-embedding-ada-002 text-embedding-3-large text-embedding-3-small	Azure OpenAI 嵌入
Azure 计算机视觉	多模式嵌入 4.0 API	Azure 视觉多模态嵌入
自定义 Web API	任何嵌入模型（外部托管）	自定义 Web API

注释

只要使用一般可用的技能向量器对，向量化器通常就是可用的。有关最新的可用性信息，请参阅上表中有关每个向量器和技能的文档。

使用向导定义向量器

Azure 门户中的 “导入数据”向导 可以从 Azure Blob 存储读取文件，创建包含分块字段和矢量化字段的索引，并添加向量器。根据设计，向导生成的矢量化器被设置为用于为 Blob 内容编制索引的同一嵌入模型。

使用向导通过向量化器创建示例索引：

将示例数据文件上传到 Azure 存储上的容器。我们使用了 NASA 的地球书籍中的一些小型文本文件在免费的搜索服务中测试这些指令。
运行 导入数据（新建） 向导。选择数据源的 Blob 容器。
选择矢量化类型，如果适用，则选择模型部署。此示例使用 Azure OpenAI 与 text-embedding-ada-002 部署。

向导完成并完成所有索引器处理后，应具有具有可搜索向量字段的索引。该字段的 JSON 定义如下所示：

 {
   "name": "text_vector",
   "type": "Collection(Edm.Single)",
   "searchable": true,
   "filterable": false,
   "retrievable": true,
   "stored": true,
   "sortable": false,
   "facetable": false,
   "key": false,
   "dimensions": 1536,
   "vectorSearchProfile": "vector-nasa-ebook-text-profile",
   "synonymMaps": []
 }

还应具有向量特征、向量搜索算法和向量化器。其 JSON 定义如下所示：

 "algorithms": [
   {
     "name": "vector-nasa-ebook-text-algorithm",
     "kind": "hnsw",
     "hnswParameters": {
       "metric": "cosine",
       "m": 4,
       "efConstruction": 400,
       "efSearch": 500
     }
   }
 ],
"profiles": [
   {
     "name": "vector-nasa-ebook-text-profile",
     "algorithm": "vector-nasa-ebook-text-algorithm",
     "vectorizer": "vector-nasa-ebook-text-vectorizer"
   }
 ],
 "vectorizers": [
   {
     "name": "vector-nasa-ebook-text-vectorizer",
     "kind": "azureOpenAI",
     "azureOpenAIParameters": {
       "resourceUri": "https://my-azure-openai-resource.openai.azure.com",
       "deploymentId": "text-embedding-ada-002",
       "modelName": "text-embedding-ada-002",
     },
   }
 ]

以编程方式定义向量器

如果不使用门户向导或想要将向量器添加到现有索引，则可以以编程方式定义向量器和向量配置文件。矢量配置文件将向量器链接到一个或多个向量字段，并指定用于导航结构的矢量搜索算法。

若要在现有索引中定义向量化器和向量概况，请执行以下操作：

使用 Indexes - Get（REST API）检索索引定义。将服务名称、索引名称和访问令牌替换为自己的值。

### Get index definition
GET https://my-search-service.search.azure.cn/indexes/my-index?api-version=2025-09-01 HTTP/1.1
Authorization: Bearer <your-access-token> // For API keys, replace this line with api-key: <your-admin-api-key>

使用索引 - 创建或更新（REST API）更新索引定义。将完整索引定义粘贴到请求正文中。

### Update index definition
PUT https://my-search-service.search.azure.cn/indexes/my-index?api-version=2025-09-01 HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <your-access-token> // For API keys, replace this line with api-key: <your-admin-api-key>

// Paste your index definition here

将vectorizers部分添加到vectorSearch对象。本部分指定已部署的嵌入模型的连接信息。以下示例包括用于比较的 Azure OpenAI 和自定义 Web API。

"vectorSearch": {
    "vectorizers": [
      {
        "name": "my_azure_open_ai_vectorizer",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://url.openai.azure.com",
          "deploymentId": "text-embedding-ada-002",
          "modelName": "text-embedding-ada-002",
          "apiKey": "mytopsecretkey"
        }
      },
      {
        "name": "my_custom_vectorizer",
        "kind": "customWebApi",
        "customVectorizerParameters": {
          "uri": "https://my-endpoint",
          "authResourceId": null,
          "authIdentity": null
        }
      }
    ]
  }

将节 algorithms 添加到 vectorSearch. 本部分定义用于导航结构的矢量搜索算法。

"algorithms": [
  {
    "name": "my_hnsw_algorithm",
    "kind": "hnsw",
    "hnswParameters": {
      "m": 4,
      "efConstruction": 400,
      "efSearch": 500,
      "metric": "cosine"
    }
  }
]

将节 profiles 添加到 vectorSearch. 本部分引用前面步骤中定义的向量器和矢量搜索算法。

"profiles": [ 
  { 
    "name": "my_vector_profile", 
    "algorithm": "my_hnsw_algorithm", 
    "vectorizer": "my_azure_open_ai_vectorizer" 
  }
]

在 fields 数组中，通过指定 vectorSearchProfile 属性，将矢量档案分配给一个或多个矢量字段。

"fields": [
    ... // Trimmed for brevity
    {
      "name": "vector",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "my_vector_profile",
      "searchable": true,
      "retrievable": true
    },
    {
      "name": "my_second_vector",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "my_vector_profile",
      "searchable": true,
      "retrievable": true
    }
]

发送 PUT 请求以更新索引定义。如果请求成功，应会收到 204 No Content 响应。
若要验证向量器和向量配置文件，请从第一步重新运行 GET 请求。确认：
- 该 vectorSearch.vectorizers 数组包含具有正确 kind 和连接参数的向量化器定义。
- 该 vectorSearch.profiles 数组包含按名称引用向量器的配置文件。
- 该 vectorSearch.algorithms 数组包括在您的配置文件中引用的矢量搜索算法。
- vectorSearchProfile数组中fields向量字段的属性与配置文件名称匹配。

测试矢量器

若要确认向量器的工作原理，请发送传递文本字符串而不是向量的向量查询。以下示例将示例索引作为定位目标，来自使用向导定义向量器，并且可以通过调整字段名称和查询参数来测试您自己的索引。

使用文档 - 搜索帖子（REST API）发送请求。将服务名称、索引名称和访问令牌替换为自己的值。

### Test a vectorizer with a vector query
POST https://my-search-service.search.azure.cn/indexes/vector-nasa-ebook-txt/docs/search?api-version=2025-09-01 HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <your-access-token> // For API keys, replace this line with api-key: <your-query-api-key>

{
    "count": true,
    "select": "title, chunk",
    "vectorQueries": [
        {
            "kind": "text",
            "text": "what cloud formations exist in the troposphere",
            "fields": "text_vector",
            "k": 3,
            "exhaustive": true
        }
    ]
}

要点：

"kind": "text" 告知搜索引擎输入是文本字符串，并使用与搜索字段关联的向量器。
"text" 是要向量化的普通语言字符串。
"fields": "text_vector" 是要查询的字段的名称。如果使用向导生成的示例索引，则生成的矢量字段会命名为 text_vector。
"exhaustive": true 绕过 HNSW 图形并对所有矢量执行暴力搜索。此设置对于测试准确性很有用，但比默认近似搜索慢。在生产查询中删除此参数以提高性能。
查询未设置任何向量器属性。搜索引擎从分配给字段的矢量配置文件中自动读取它们。

如果矢量化程序配置正确，响应将返回按相似性排名的匹配文档。你应该得到三个结果（k：3），其中第一个是最相关的。

{
    "@odata.count": 3,
    "value": [
        {
            "@search.score": 0.66195244,
            "chunk": "Cloud Shadow\tGermany\nIn November 2012, the Earth Observing...",
            "title": "page-25.txt"
        },
        ... // Trimmed for brevity
    ]
}

故障排除

如果向量器未按预期工作，请从常见错误表开始，然后检查诊断日志以了解更多详细信息。

请注意，在查询时没有要设置的矢量器属性。该查询根据索引中的向量配置文件字段分配读取向量化器属性。

检查日志

如果为搜索服务启用了诊断日志记录功能，请运行以下 Kusto 查询，以确认在矢量字段上的查询执行情况。

OperationEvent
| where TIMESTAMP > ago(30m)
| where Name == "Query.Search" and AdditionalInfo["QueryMetadata"]["Vectors"] has "TextLength"

最佳做法

在生产环境中使用托管标识而不是 API 密钥。 托管标识更安全，避免密钥轮换开销。有关详细信息，请参阅配置搜索服务以使用托管标识进行连接。
在搜索服务所在的同一区域中部署嵌入模型。 归置可降低延迟并提高服务之间的数据传输速度。 Vectorizer 可在 Azure AI 搜索可用的所有区域中使用，但模型可用性因提供程序而异。
为了索引和查询，分别使用相同嵌入模型的单独部署。 专用部署允许为每个工作负荷单独分配 TPM 配额，并更轻松地识别流量源。
查看 Azure OpenAI 嵌入技能的最佳做法。 相同的指南适用于 Azure OpenAI 向量器。

Last updated on 2026-03-02

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