探索 Azure AI 搜尋索引 (UI)

想像一下您在全國咖啡連鎖店 Fourth Coffee 工作。系統會要求您協助組建知識採礦解決方案，以便輕鬆搜尋與客戶體驗相關的深入解析。您決定使用從客戶評論擷取的資料，組建 Azure AI 搜尋服務索引。

在此實驗室中，您將採取以下行動：

建立 Azure 資源
從資料來源擷取資料
使用 AI 技術擴充資料
在 Azure 入口網站中使用 Azure 索引
查詢搜尋索引
檢閱儲存至知識存放區的結果

所需的 Azure 資源

您要為 Fourth Coffee 建立解決方案需要 Azure 訂閱中的下列資源：

Azure AI 搜尋服務資源，此資源用於管理索引編製和查詢。
Azure AI 服務資源，可提供 AI 服務，讓您的搜尋解決方案可用來使用 AI 產生的深入解析來擴充資料來源中的資料。

注意您的 Azure AI 搜尋服務和 Azure AI 服務資源必須位於相同的位置！
具備 Blob 容器的儲存體帳戶將會儲存原始文件和其他資料表、物件或檔案的集合。

建立 Azure AI 搜尋服務資源

登入 Azure 入口網站。
按一下 [+ 建立資源]** 按鈕，搜尋「Azure AI 搜尋服務」，並使用下列設定建立 Azure AI 搜尋服務 資源：
- 訂用帳戶：您的 Azure 訂用帳戶。
- 資源群組：選取或建立具有唯一名稱的資源群組。
- 服務名稱：唯一名稱**。
- 位置：選擇任一可用區域。如果在美國東部，請使用 “美國東部 2”。
- 定價層：基本
選取 [檢閱 + 建立]**，然後在看見回應「驗證成功」** 之後，選取 [建立]**。
完成部署後，選取 [移至資源]**。在 [Azure AI 搜尋服務概觀] 頁面上，您可以新增索引、匯入資料，並搜尋已建立的索引。

建立 Azure AI 服務資源

您必須佈建與 Azure AI 搜尋服務資源位居相同位置的 ** Azure AI 服務**資源。您的搜尋解決方案會使用該資源搭配 AI 產生的深入解析，擴充資料存放區中的資料。

返回 Azure 入口網站的首頁。按一下 ＋建立資源 **按鈕並搜尋 * Azure AI 服務 *。選取建立** Azure AI 服務方案。系統會帶您前往建立 Azure AI 服務資源的頁面。使用下列設定對其進行設定：
- 訂用帳戶：您的 Azure 訂用帳戶。
- 資源群組：與您 Azure AI 搜尋服務資源相同的資源群組。
- 區域：與您 Azure AI 搜尋服務資源相同的位置。
- 名稱︰唯一名稱**。
- 定價層:標準 S0
- 核取此方塊表示我已閱讀並了解下列所有條款：選取
選取 [檢閱 + 建立]。您看到「驗證成功」** 後，請選取 [建立]**。
等候部署完成，然後檢視部署詳細資料。

建立儲存體帳戶

返回　Azure 入口網站首頁，然後選取 [+ 建立資源]** 按鈕。
搜尋儲存體帳戶，並使用下列設定建立儲存體帳戶資源：
- 訂用帳戶：您的 Azure 訂用帳戶。
- 資源群組：與您 Azure AI 搜尋服務和 Azure AI 服務資源相同的資源群組。
- 儲存體帳戶名稱：唯一名稱**。
- 位置：選擇任何可用的位置**。
- 效能：標準
- 備援：本地備援儲存體 (LRS)
按一下 [檢閱]**，然後按一下 [建立]**。等候部署完成，然後移至資源。
在您建立的 Azure 儲存體帳戶中，於左側功能表窗格中，選取 [組態]** (在 [設定]** 底下)。
將 [允許 Blob 匿名存取]** 的設定變更為 [啟用]**，然後選取 [儲存]**。

將文件上傳至 Azure 儲存體

在左側功能表窗格中選取 [容器]**。
選取 [+ 容器]**。右側窗格隨即開啟。
輸入下列設定，然後按一下 [建立]**：
- 名稱：coffee-reviews
- 公用存取層級：容器 (容器和 Blob 的匿名讀取權限)
- 進階：不變更**。
在新的瀏覽器索引標籤中，從 https://aka.ms/mslearn-coffee-reviews 下載壓縮的咖啡評論，然後將檔案解壓縮到 reviews 資料夾。
在 Azure 入口網站中，選取 [coffee-reviews]** 容器。在容器中選取 [上傳]**。
在 [上傳 Blob]** 窗格中，選取 [選取檔案]**。
在探索視窗中，選取 [檢閱]** 資料夾中所有的檔案，再依序選取 [開啟]** 和 [上傳]**。
完成上傳後，您可以關閉 [上傳 Blob]** 窗格。您的文件現在位於 coffee-reviews 儲存體容器中。

將文件編制索引

在儲存體中擁有文件後，您可以使用 Azure AI 搜尋服務從文件中擷取深入解析。 Azure 入口網站提供匯入資料精靈。透過此精靈，您可以針對支援的資料來源自動建立索引和索引子。您將使用精靈來建立索引，並將搜尋文件從儲存體匯入 Azure AI 搜尋服務索引。

在 Azure 入口網站中，瀏覽至您的 Azure AI 搜尋服務資源。在 [概觀]** 頁面上，選取 [匯入資料]**。
在 [連接到您的資料]** 頁面上，在 [資料來源]** 清單上選取 [Azure Blob 儲存體]**。使用下列值完成資料存放區詳細資料：
- 資料來源：Azure Blob 儲存體
- [資料來源名稱]**：coffee-customer-data
- [要擷取的資料]**：內容和中繼資料
- [剖析模式]**；預設
- [連接字串]**：選取 [請選擇現有的連線]。選取您的儲存體帳戶，選取 [coffee-review]* 容器，然後按一下 [選取]**。
- [受控識別驗證]**：無
- [容器名稱]**：選擇現有的連線之後會自動填入此設定。
- [Blob 資料夾]**：保留為空白。
- [描述]**：Fourth Coffee 商店的評論。
選取 [下一步：新增認知技能 (選用)]**。
在 [附加 AI 服務]** 區段中，選取您的 Azure AI 服務資源。

在 [新增擴充]** 區段中：

將 [技能集名稱]** 變更為 **coffee-skillset。
請選取 [啟用 OCR，並將所有文字合併至 merged_content 欄位]** 核取方塊。

注意請務必選取 [啟用 OCR]**，才能看到所有擴充欄位選項。
請確保 [來源資料欄位]** 已設定為 [merged_content]**。
將擴充細微性等級變更為分頁 (5000 個字元區塊)。
不要選取 [啟用累加擴充]**

選取下列擴充欄位：

認知技能	參數	欄位名稱
擷取位置名稱		位置
擷取關鍵片語		關鍵片語
偵測情感		情感
從影像產生標籤		imageTags
從影像產生標題		imageCaption

在 [將擴充內容儲存至知識存放區]** 下，選取：
- 影像投影
- 文件
- 頁面
- 關鍵片語
- 實體
- 映像詳細資料
- 映像參考
注意要求儲存體帳戶連接字串的警告隨即出現。
選取 [請選擇現有的連線]**。選取您稍早建立的儲存體帳戶。
1. 按一下 [+ 容器]** 建立名為 **knowledge-store 的新容器，並將隱私權等級設定為 [私人]**，然後選取 [建立]**。
2. 選取 [知識存放區]** 容器，然後按一下畫面底部的 [選取]**。
選取 Azure Blob 投影：文件。顯示自動填入知識存放區的容器名稱設定。請勿變更該容器名稱。
選取 [下一步: 自訂目標索引]**。將 [索引名稱]** 變更為 coffee-index。
確定 [金鑰]** 設為 **metadata_storage_path。將 [建議工具名稱]** 保留空白，並自動填入搜尋模式**。
檢閱索引欄位的預設設定。針對預設中已選取的所有欄位選取 [可篩選]**。必須標示「可篩選」的欄位名稱包括：content、locations、keyphrases、sentiment、merged_content、text、layoutText、imageTags、imageCaption。
選取下一步：建立索引子。
將 [索引名稱]** 變更為 **coffee-indexer。
維持將 [排程]** 設為 [一次]**。
展開 [進階選項]**。確定已選取 [Base-64 編碼索引鍵]** 選項，因為編碼金鑰可讓索引更有效率。
選取 [提交]** 以建立資料來源、技能集、索引和索引子。索引子會自動執行並執行索引管線，並執行下列動作：
- 從資料來源擷取文件中繼資料欄位和內容。
- 執行認知技能的技能集，以產生更多的擴充欄位。
- 將擷取的欄位對應至索引。
返回您的 Azure AI 搜尋服務資源頁面。在左窗格的 [搜尋管理]** 底下，選取 [索引子]。選取新建立的咖啡索引子。稍等一下，然後選取 [&orarr; 重新整理]，直到 [狀態]** 表示成功。
選取索引子名稱，查看詳細資料。

查詢索引

使用搜尋總管來撰寫和測試查詢。 [搜尋總管] 是內建在 Azure 入口網站中的一個工具，可讓您輕鬆地驗證搜尋索引的品質。您可以使用搜尋總管，用 JSON 撰寫查詢和檢閱結果。

在搜尋服務的 [概觀]** 頁面中，選取畫面頂端的 [搜尋總管]**。
請注意，所選取的索引是您建立的 coffee-index。在選取的索引下方，將檢視變更為 **JSON 檢視。

在 [JSON 查詢編輯器]** 欄位中，複製並貼上：

{
    "search": "*",
    "count": true
}

選取搜尋。搜尋查詢會傳回搜尋索引中的所有文件，包括 @odata.count 欄位中的所有文件計數。搜尋索引應該會傳回 JSON 文件，其中包含您的搜尋結果。
現在讓我們依位置進行篩選。在 [JSON 查詢編輯器]** 欄位中，複製並貼上：
```
{
 "search": "locations:'Chicago'",
 "count": true
}
```
選取搜尋。此查詢會搜尋索引中的所有文件，並篩選出位於芝加哥的評論。您應該在 @odata.count 欄位中看到 3。
現在讓我們依情緒進行篩選。在 [JSON 查詢編輯器]** 欄位中，複製並貼上：
```
{
 "search": "sentiment:'negative'",
 "count": true
}
```
選取搜尋。查詢會搜尋索引中的所有文件，並篩選出含有負面情緒的評論。您應該在 @odata.count 欄位中看到 1。

注意請看結果如何依 @search.score 排序。這是搜尋引擎所指派的分數，用於表示結果與給定查詢的相符程度。
我們可能想要解決的問題之一，就是為何可能會出現特定評論。讓我們看看與負面評論有關的關鍵片語。您認為是什麼原因可能造成此評論？

檢閱知識存放區

讓我們看看知識存放區的運作能力。當您執行匯入資料精靈** 時，也會建立知識存放區。在知識存放區內，您會發現 AI 技能所擷取的擴充資料，會以預測和資料表的形式保存。

在 Azure 入口網站中，瀏覽至您的 Azure 儲存體帳戶。
在左側功能表窗格中選取 [容器]**。選取 [知識存放區] 容器。**
您會看到資料夾清單。每個檢閱文件的所有中繼資料都有一個資料夾。 選取任何資料夾。在資料夾內，按一下 objectprojection.json 檔案。
選取 [編輯]** 查看針對 Azure 資料存放區中其中一份文件產生的 JSON。
選取畫面左上角的儲存體 Blob 階層連結，以返回儲存體帳戶 [容器]**。
在 [容器]** 中，選取 coffee-skillset-image-projection 容器。選取任何項目。
選取任何 .jpg** 檔案。選取 [編輯]** 查看從文件儲存的圖片。請注意文件中的所有圖片如何以這種方式儲存。
選取畫面左上角的儲存體 Blob 階層連結，以返回儲存體帳戶 [容器]**。
選取左側面板中的 [儲存體瀏覽器]**，然後選取 [資料表]。索引中的每個實體都有一個資料表。選取資料表 coffeeSkillsetKeyPhrases。

查看知識存放區能夠從評論中的內容擷取的關鍵片語。許多欄位都是金鑰，所以您可以連結資料表，例如關聯式資料庫。最後一個欄位會顯示技能集擷取的關鍵片語。

深入了解

這種簡單的搜尋索引僅擁有 Azure AI 搜尋服務的部分功能。若要深入了解您可使用此服務做的事情，請參閱Azure AI 搜尋服務頁面。