官方技术资料：Microsoft（第 6 页）
官方技术资料 · Microsoft：共 312 条，本页为第 76–90 条。
Create a search index knowledge source
Learn how to create a search index knowledge source, which specifies an index used by a knowledge base for agentic retrieval workloads.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
What is a knowledge source?
Learn about the knowledge source object used for agentic retrieval workloads in Azure AI Search.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Use answer synthesis for citation-backed responses in Azure AI Search (preview)
Learn how to enable answer synthesis in a knowledge base or retrieve request in Azure AI Search. At query time, the knowledge base uses your deployed LLM to produce natural-language answers with citations to your knowledge sources.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Configure freshness-aware retrieval in Azure AI Search (preview)
Learn how to configure freshness-aware retrieval for indexed knowledge sources in Azure AI Search using a preview API.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Create an index for agentic retrieval in Azure AI Search
Create an index that has fields and configurations that work for agentic retrieval workloads in Azure AI Search.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Create a knowledge base in Azure AI Search
Learn how to create a knowledge base for agentic retrieval workloads in Azure AI Search.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Surface document-embedded images in agentic retrieval (preview)
Use image serving in Azure AI Search to inject document-embedded images into agentic retrieval answer synthesis so LLMs can reason over diagrams and scans.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Query a knowledge base using the retrieve action or MCP endpoint
Learn how to query a knowledge base using the retrieve action or MCP endpoint in Azure AI Search using REST APIs, Azure SDKs, or any MCP-compatible client.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Set the retrieval reasoning effort (preview)
Learn how to set the level of LLM processing for agentic retrieval in Azure AI Search.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Agentic retrieval in Azure AI Search
Learn about agentic retrieval in Azure AI Search, a pipeline that uses LLMs to decompose complex queries into subqueries for better RAG and agent workflows.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Azure Vision multimodal embeddings skill (preview)
Vectorize images or text using the Azure Vision multimodal embeddings API.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：agent · agent-frameworks
链接复核时间：2026-09-24
Create a hybrid query in Azure AI Search
Learn how to create hybrid queries that target an index in Azure AI Search.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Hybrid search using vectors and full-text search in Azure AI Search
Learn how hybrid search in Azure AI Search combines vector and full-text queries in a single request for more relevant results using reciprocal rank fusion.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Relevance scoring in hybrid search using Reciprocal Rank Fusion (RRF)
Learn about the Reciprocal Rank Fusion (RRF) algorithm used to unify search scores from parallel queries in Azure AI Search.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24
Add custom analyzers to string fields in an Azure AI Search index
Configure text tokenizers and character filters to perform text analysis on strings during indexing and queries.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Microsoft 的实现与声明；预览功能和产品生命周期使用前应复核
关联概念：rag · embedding · vector-db
链接复核时间：2026-09-24