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Azure AI Search Setup Anleitung

Diese Anleitung hilft Ihnen bei der Einrichtung von Azure AI Search über das Azure-Portal. Folgen Sie den untenstehenden Schritten, um Ihren Azure AI Search-Dienst zu erstellen und zu konfigurieren.

Voraussetzungen

Stellen Sie vor Beginn sicher, dass Sie Folgendes haben:

Ein Azure-Abonnement. Wenn Sie kein Azure-Abonnement haben, können Sie ein kostenloses Konto unter Azure Free Account erstellen.

Schritt 1: Erstellen eines Azure Storage-Kontos

Folgen Sie dieser Anleitung, Erstellen eines Azure Storage-Kontos, um ein neues Azure Storage-Konto zu erstellen. HINWEIS: Stellen Sie sicher, dass der Typ des Storage-Kontos Standard General Purpose V2 ist.

Schritt 2: Erstellen eines Azure AI Search-Dienstes

Melden Sie sich im Azure-Portal an.
Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Ressource erstellen.
Geben Sie im Suchfeld „Azure AI Search“ ein und wählen Sie Azure AI Search aus der Ergebnisliste aus.
Klicken Sie auf die Schaltfläche Erstellen.
Geben Sie im Tab Basics die folgenden Informationen an:
- Abonnement: Wählen Sie Ihr Azure-Abonnement aus.
- Ressourcengruppe: Erstellen Sie eine neue Ressourcengruppe oder wählen Sie eine vorhandene aus.
- Ressourcenname: Geben Sie einen eindeutigen Namen für Ihren Suchdienst ein.
- Region: Wählen Sie die Region aus, die Ihren Benutzern am nächsten liegt.
- Preisstufe: Wählen Sie eine Preisstufe, die Ihren Anforderungen entspricht. Sie können für Tests mit der kostenlosen Stufe beginnen.
Klicken Sie auf Überprüfen + erstellen.
Überprüfen Sie die Einstellungen und klicken Sie auf Erstellen, um den Suchdienst zu erstellen.

Schritt 3: Erste Schritte mit Azure AI Search

Sobald die Bereitstellung abgeschlossen ist, navigieren Sie im Azure-Portal zu Ihrem Suchdienst.
Kopieren Sie im Übersichtsbereich des Suchdienstes die URL. Diese sollte wie https://<service-name>.search.windows.net aussehen.
(Empfohlen) Aktivieren Sie den schlüsselosen Zugriff mit Microsoft Entra ID (RBAC), wie in Schritt 4 unten gezeigt – kein Schlüssel erforderlich. Die Beispiele in dieser Anleitung erstellen/aktualisieren Indizes und laden Dokumente hoch, wofür die Rollen Search Service Contributor und Search Index Data Contributor benötigt werden (oder bei schlüsselbasierter Authentifizierung der primäre Administratorschlüssel, nicht der Abfrageschlüssel). Nur wenn Sie RBAC nicht verwenden können, öffnen Sie den Bereich Einstellungen > Schlüssel und kopieren Sie den primären Administratorschlüssel.
Befolgen Sie die Schritte auf der Seite Quickstart guide, um einen Index zu erstellen, Daten hochzuladen und eine Suche durchzuführen.

Schritt 4: Verwendung der Azure AI Search-Tools

Azure AI Search integriert sich mit verschiedenen Tools zur Erweiterung Ihrer Suchfunktionen. Sie können Azure CLI, Python SDK, .NET SDK und andere Tools für erweiterte Konfigurationen und Operationen verwenden.

Verwendung der Azure CLI

Installieren Sie die Azure CLI, indem Sie den Anweisungen unter Azure CLI installieren folgen.
Melden Sie sich mit folgendem Befehl bei der Azure CLI an:
```
az login
```

(Empfohlen) Aktivieren Sie den schlüsselosen Zugriff mit Microsoft Entra ID (RBAC):

 az search service update --name <service-name> --resource-group <resource-group> --auth-options aadOrApiKey
 az role assignment create --assignee <your-user-or-principal-id> --role "Search Service Contributor" --scope $(az search service show -g <resource-group> -n <service-name> --query id -o tsv)
 az role assignment create --assignee <your-user-or-principal-id> --role "Search Index Data Contributor" --scope $(az search service show -g <resource-group> -n <service-name> --query id -o tsv)
 # az search service show has no "endpoint" field; build the URL from the service name.
 export AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT="https://<service-name>.search.windows.net"

Mit aktiviertem RBAC authentifizieren sich die untenstehenden Python- und .NET-SDK-Beispiele mit DefaultAzureCredential, das Ihre az login-Sitzung während der lokalen Entwicklung verwendet – kein Administratorschlüssel erforderlich. Siehe Verbindung zu Azure AI Search mit Rollen.

(Fallback) Schlüsselbasierte Authentifizierung – nur wenn Sie RBAC nicht verwenden können, speichern Sie auch den Administratorschlüssel:

Speichern Sie sowohl Endpunkt als auch API-Schlüssel für die Azure AI Search-Instanz als Umgebungsvariablen.

zsh / bash

# az search service show has no "endpoint" field; build the URL from the service name.
export AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT="https://<service-name>.search.windows.net"
export AZURE_SEARCH_API_KEY=$(az search admin-key show -g <resource-group> --service-name <service-name> --query "primaryKey" -o tsv)

PowerShell

# az search service show has no "endpoint" field; build the URL from the service name.
$env:AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT = "https://<service-name>.search.windows.net"
$env:AZURE_SEARCH_API_KEY = $(az search admin-key show -g <resource-group> --service-name <service-name> --query "primaryKey" -o tsv)

Verwendung des Python SDK

Installieren Sie die Clientbibliothek Azure Cognitive Search und Azure Identity für Python:
```
pip install azure-search-documents azure-identity
```

Verwenden Sie den folgenden Python-Code, um einen Index zu erstellen und Dokumente hochzuladen:

 import os
 from azure.identity import DefaultAzureCredential
 from azure.search.documents import SearchClient
 from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
 from azure.search.documents.indexes.models import SearchIndex, SimpleField, edm

 service_endpoint = os.getenv("AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT")
 index_name = "sample-index"

 # Keyless (recommended): uses your `az login` identity via Entra ID RBAC.
 # Requires the "Search Service Contributor" and "Search Index Data Contributor" roles.
 credential = DefaultAzureCredential()
 # Fallback (key-based auth):
 # from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
 # credential = AzureKeyCredential(os.getenv("AZURE_SEARCH_API_KEY"))
 index_client = SearchIndexClient(service_endpoint, credential)

 fields = [
     SimpleField(name="id", type=edm.String, key=True),
     SimpleField(name="content", type=edm.String, searchable=True),
 ]

 index = SearchIndex(name=index_name, fields=fields)

 index_client.create_index(index)

 search_client = SearchClient(service_endpoint, index_name, credential)

 documents = [
     {"id": "1", "content": "Hello world"},
     {"id": "2", "content": "Azure Cognitive Search"}
 ]

 search_client.upload_documents(documents)

Verwendung des .NET SDK

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen Index zu erstellen und Dokumente hochzuladen:
```
 dotnet run ./AzureSearch.cs
```
Das untenstehende .NET-Beispiel verwendet DefaultAzureCredential, das während der lokalen Entwicklung Ihre Azure CLI-Anmeldung von az login verwenden kann.

Hier ist der .NET-Code von AzureSearch.cs:

 #:package Azure.Search.Documents@11.*
 #:package Azure.Identity@1.21.0
 #:property PublishAot=false

 using Azure;
 using Azure.Identity;
 using Azure.Search.Documents;
 using Azure.Search.Documents.Indexes;
 using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;

 var serviceEndpoint = new Uri(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT")!);
 var indexName = "sample-index";

 // Keyless (recommended): uses your `az login` identity via Entra ID RBAC.
 // Requires the "Search Service Contributor" and "Search Index Data Contributor" roles.
 var credential = new DefaultAzureCredential();
 // Fallback (key-based auth): the `using Azure;` directive above already imports
 // AzureKeyCredential; replace the credential line above with:
 // var credential = new AzureKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_SEARCH_API_KEY")!);
 var indexClient = new SearchIndexClient(serviceEndpoint, credential);

 var fields = new List<SearchField>()
 {
     new SimpleField("id", SearchFieldDataType.String) { IsKey = true },
     new SearchableField("content")
 };

 var index = new SearchIndex(name: indexName, fields: fields);

 var response = await indexClient.CreateOrUpdateIndexAsync(index);
 Console.WriteLine($"Index '{response.Value.Name}' ready.");

 var searchClient = new SearchClient(serviceEndpoint, indexName, credential);

 var documents = new[]
 {
     new { id = "1", content = "Hello world" },
     new { id = "2", content = "Azure Cognitive Search" }
 };

 var result = await searchClient.UploadDocumentsAsync(documents);
 Console.WriteLine($"Uploaded {result.Value.Results.Count} documents to index '{response.Value.Name}'.");

Für detailliertere Informationen verweisen wir auf folgende Dokumentation:

Fazit

Sie haben erfolgreich Azure AI Search mithilfe des Azure-Portals und integrierter Tools eingerichtet. Nun können Sie fortgeschrittene Funktionen und Fähigkeiten von Azure AI Search erkunden, um Ihre Suchlösungen zu verbessern.

Für weitere Unterstützung besuchen Sie die Azure Cognitive Search-Dokumentation.

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