设置检索推理强度

注释

此功能目前处于公开预览状态。此预览版未随附服务级别协议，建议不要用于生产工作负载。某些功能可能不受支持或者受限。有关详细信息，请参阅 Azure 预览版的使用条款。

在代理检索中，可以指定用于查询规划和答案表述的大型语言模型（LLM）处理级别。使用该 retrievalReasoningEffort 属性设置影响成本和延迟的 LLM 处理级别。额外的 LLM 处理可提高相关性，但还需要更长的时间并使用可计费的 LLM 资源。您可以在知识库或检索请求中设置此属性。

推理工作的级别包括：

级别	Effort
`minimal`	不进行LLM处理过程。你提供查询。
`low`	运行基于 LLM 的查询规划和知识源选择的单次遍历。这是默认情况。 LLM 会分析查询，并根据需要将其分解为组件部件。
`medium`	将更深入的搜索和增强的检索堆栈添加到代理检索，以最大程度地提高完整性。

先决条件

具有知识库的 Azure 人工智能搜索服务。
更新知识库的权限。使用分配给用户帐户的 Search Service 参与者角色配置 无密钥身份验证或使用 API 密钥。
如果知识库指定了 LLM，则搜索服务必须具有一个托管标识，并对 Azure AI 服务资源具有认知服务用户权限。
2025-11-01-preview REST API 或等效的 Azure SDK 预览包：.NETJavaJavaScriptPython。

选择推理强度

本部分介绍：

推理努力级别
用于媒体检索的迭代搜索
对中等检索的区域支持

推理努力级别

级别	Description	建议	限额
`minimal`	禁用基于 LLM 的查询规划，以实现自主检索的最低成本和延迟。它在知识库中列出的各知识源上进行直接文本和向量搜索，并返回最匹配的段落。由于始终搜索knowledge base中的所有知识源，并且不会执行查询扩展，因此行为是可预测的且易于控制。这也意味着在检索请求中，`alwaysQueryKnowledgeSource` 属性将被忽略。	使用“最小”来从搜索 API 执行迁移，或在您希望自行管理查询规划时。	`outputMode` 必须设置为 `extractiveData`. 不支持答案合成和 Web 知识。每个知识库最多可拥有10个知识源。
`low`	代理检索的默认模式，执行基于 LLM 的查询规划和知识源选择的一次性传递。自主检索引擎生成子查询并将其分发到所选知识源，然后合并结果。可以启用答案合成功能，以生成带有内联引文的自然语言响应。	如果想要在最小延迟和更深入的处理之间实现平衡，请使用“低”。	5,000 个应答令牌。每个知识库的三个知识来源中的子查询最多为三个。语义排名最多 50 个文档，如果语义排名器使用 L3 分类，则最多 10 个文档。

在知识库中设置推理工作量

若要建立默认行为，请设置knowledge base中的属性。

使用 Create 或 Update Knowledge Base 设置 retrievalReasoningEffort。
添加 retrievalReasoningEffort 属性。以下 JSON 显示了语法。有关知识库的详细信息，请参阅创建 knowledge base。
```
"retrievalReasoningEffort": { /* no other parameters when effort is minimal */
    "kind": "low"
}
```

在检索请求中设置推理强度

若要为每次查询覆盖默认设置，请在检索请求中设置属性。

修改检索操作来替代知识库 retrievalReasoningEffort 的默认值。

添加 retrievalReasoningEffort 属性。检索请求可能类似于以下示例。

{
    "messages": [ /* trimmed for brevity */  ],
    "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" },
    "outputMode": "answerSynthesis",
    "maxRuntimeInSeconds": 30,
    "maxOutputSize": 6000
}

Azure AI Search 中的 Agentic 检索

Last updated on 2026-03-30