Che cos'è un'origine delle conoscenze?

Una fonte di conoscenza specifica il contenuto usato per il richiamo agentico. Incapsula un indice di ricerca popolato da dati esterni oppure è una connessione diretta a una destinazione remota, ad esempio Bing o SharePoint su cui viene eseguita una query direttamente. Una sorgente di conoscenza è una definizione obbligatoria in una knowledge base.

• Creare una fonte di conoscenza come risorsa principale nel servizio di ricerca. Ogni fonte di conoscenza punta esattamente a una struttura di dati, ovvero un indice di ricerca che soddisfa i criteri per il recupero agent-based o una risorsa esterna compatibile.

• Fare riferimento a una o più origini informazioni in una knowledge base. In una pipeline di recupero agentico è possibile eseguire query su più origini di informazioni in una singola richiesta. Le sottoquery vengono generate per ogni origine della knowledge base. I risultati principali vengono restituiti nella risposta di recupero.

• Per certe fonti di conoscenza, è possibile utilizzare una definizione della fonte di conoscenza per generare una pipeline di indicizzazione completa (fonte dati, set di competenze, indicizzatore e indice) che funziona per il recupero agentico. Anziché creare manualmente più oggetti, le informazioni nella fonte di conoscenza vengono usate per generare tutti gli oggetti, inclusi un indice popolato, suddiviso in blocchi e ricercabile.

Assicurati di avere almeno una fonte di conoscenza prima di creare una base di conoscenza. La specifica completa per le origini delle informazioni e le knowledge base è disponibile nelle informazioni di riferimento sull'API REST.

Uso di un'origine delle informazioni

• Percorso di creazione: creare prima una fonte di conoscenza, quindi creare una base di conoscenza.

• Percorso di eliminazione: aggiornare o eliminare le basi di conoscenza per rimuovere i riferimenti a una sorgente di conoscenza e quindi eliminare per ultima la sorgente di conoscenza.

• Una sorgente di conoscenza, il relativo indice e la Knowledge Base devono essere tutti presenti nello stesso servizio di ricerca. Il contenuto esterno è accessibile tramite Internet pubblico (Bing) o in un tenant Microsoft (SharePoint remoto).

Origini delle conoscenze supportate

È possibile creare le seguenti fonti di informazioni:

Le fonti di conoscenza indicizzate sono indirizzate a un indice di destinazione su Azure AI Search. L'esecuzione delle query è locale per il motore di ricerca nel servizio di ricerca. Le funzionalità di parola chiave (ricerca full-text), vector e query ibride vengono usate per recuperare dati da fonti conoscitive indicizzate.

È possibile accedere alle fonti di conoscenza remote al momento della query. Il motore di recupero agentico chiama le API di recupero native della piattaforma (API Bing o SharePoint).

Tutto il contenuto recuperato, indicizzato o remoto, viene inserito nella pipeline di classificazione in Azure AI Search in cui viene valutato per pertinenza, unito (presupponendo più query), classificato e restituito nella risposta di recupero.

Creazione di fonti di conoscenza

Creare fonti di conoscenza come oggetti autonomi. Specificarli quindi in una knowledge base all'interno di una matrice "knowledgeSources".

Per creare oggetti in un servizio di ricerca, sono necessarie autorizzazioni di Collaboratore al servizio di ricerca. Se si utilizza una fonte di conoscenza che crea una pipeline dell'indicizzatore, sono necessarie anche le autorizzazioni Collaboratore ai dati dell'indice di ricerca per caricare un indice. In alternativa, è possibile usare una chiave di amministrazione dell'API anziché i ruoli.

Usare il portale di Azure, l'API REST o un package SDK di Azure per creare una sorgente di conoscenza. I seguenti link forniscono istruzioni per la creazione di una fonte di conoscenza.

• Come creare una sorgente di conoscenza dell'indice di ricerca (incapsula un indice esistente)
• Come creare una fonte di conoscenza blob (genera una pipeline dell'indicizzatore)
• Come creare una fonte di conoscenza OneLake (genera una pipeline di indicizzazione)
• Come creare un'origine di conoscenza SharePoint (indicizzata) (genera una pipeline dell'indice)
• Come creare una fonte di conoscenza SharePoint (query remota) (query direttamente SharePoint)
• Come creare una risorsa origine informazioni Web (si connette all'endpoint pubblico di Bing)

Dopo aver creato la fonte di conoscenza, fai riferimento ad essa in una knowledge base.

Uso delle origini delle informazioni

È possibile controllare in modo esplicito l'utilizzo dell'origine conoscenza impostando alwaysQuery sulla definizione dell'origine conoscenza o seguendo le istruzioni usate durante la pianificazione delle query. Le istruzioni di avvio fanno riferimento a descrizioni su un indice o istruzioni esplicite per il recupero nell'origine conoscenze, che forniscono indicazioni su quando usare l'indice. La pianificazione delle query avviene quando si usa un tentativo di ragionamento di recupero medio o basso dal LLM. Per un lavoro di ragionamento minimo, tutte le origini delle informazioni elencate nella Knowledge Base rientrano nell'ambito di ogni query. Per le basi di conoscenza basse e medie, la base di conoscenza e LLM possono determinare in fase di query quali fonti di conoscenza sono probabilmente in grado di fornire il corpus di ricerca migliore.

La logica di selezione dell'origine conoscenze si basa su questi fattori:

• È alwaysQuery impostato? In caso affermativo, l'origine delle informazioni viene sempre usata in ogni query.

• name della fonte di conoscenza.

• Oggetto description di un indice, assumendo una fonte di conoscenza indicizzata.

• L'elemento retrievalInstructions specificato nell'azione di recupero o nella definizione della base di conoscenza fornisce indicazioni che includono o escludono una fonte di conoscenza. È simile a un prompt. È possibile specificare brevità, tono e formattazione come istruzione di recupero.

• outputMode in una Knowledge Base influisce anche sull'output delle query e sulle operazioni eseguite nella risposta.

Usare un tentativo di ragionamento di recupero per controllare l'utilizzo LLM

Non tutte le soluzioni traggono vantaggio dalla pianificazione e dall'esecuzione delle query LLM. Se la semplicità e la velocità superano i vantaggi offerti dalla pianificazione delle query LLM e dalla progettazione del contesto, specificare uno sforzo di ragionamento minimo per impedire l'elaborazione LLM nella pipeline.

Per livelli di elaborazione LLM bassi e medi, il livello è un approccio bilanciato o massimo che migliora la pertinenza. Per altre informazioni, vedere Impostare lo sforzo di ragionamento per il recupero.