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Azure AI Search सेटअप गाइड

यह गाइड आपको Azure पोर्टल का उपयोग करके Azure AI Search सेटअप करने में मदद करेगी। नीचे दिए गए चरणों का पालन करके अपने Azure AI Search सेवा बनाएं और कॉन्फ़िगर करें।

पूर्वापेक्षाएँ

शुरू करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित हैं:

चरण 1: एक Azure स्टोरेज खाता बनाएँ

  1. इस निर्देश, Create an Azure storage account, का पालन करें और एक नया Azure स्टोरेज खाता बनाएं। नोट: सुनिश्चित करें कि Storage Account का प्रकार Standard General Purpose V2 हो।

चरण 2: एक Azure AI Search सेवा बनाएँ

  1. Azure portal में साइन इन करें।
  2. बाएँ हाथ की नेविगेशन पेन में, Create a resource पर क्लिक करें।
  3. खोज बॉक्स में “Azure AI Search” टाइप करें और परिणामों की सूची से Azure AI Search चुनें।
  4. Create बटन पर क्लिक करें।
  5. Basics टैब में निम्नलिखित जानकारी प्रदान करें:
    • Subscription: अपनी Azure सदस्यता चुनें।
    • Resource group: नया रिसोर्स ग्रुप बनाएं या कोई मौजूदा चुनें।
    • Resource name: अपनी सर्च सेवा के लिए एक यूनिक नाम दर्ज करें।
    • Region: अपने उपयोगकर्ताओं के सबसे नजदीकी क्षेत्र को चुनें।
    • Pricing tier: अपने आवश्यकताओं के अनुसार प्राइसिंग टियर चुनें। आप परीक्षण के लिए Free टियर से शुरू कर सकते हैं।
  6. Review + create पर क्लिक करें।
  7. सेटिंग्स की समीक्षा करें और सर्च सेवा बनाने के लिए Create पर क्लिक करें।

चरण 3: Azure AI Search के साथ शुरू करें

  1. डिप्लॉयमेंट पूरी होने के बाद, Azure पोर्टल में अपनी सर्च सेवा पर जाएं।
  2. सर्च सेवा ओवरव्यू पेन में, URL कॉपी करें। यह कुछ ऐसा दिखना चाहिए: https://<service-name>.search.windows.net।
  3. (अनुशंसित) Microsoft Entra ID (RBAC) के साथ कीलेस एक्सेस सक्षम करें जैसा कि नीचे चरण 4 में दिखाया गया है — किसी कुंजी की आवश्यकता नहीं। इस गाइड के उदाहरण इंडेक्स बनाने/अपडेट करने और दस्तावेज़ अपलोड करने के लिए हैं, जिन्हें Search Service Contributor और Search Index Data Contributor भूमिकाओं की आवश्यकता होती है (या, की-आधारित प्रमाणीकरण के लिए, primary admin key — query key नहीं)। केवल यदि आप RBAC का उपयोग नहीं कर सकते हैं, तो Settings > Keys पेन खोलें और primary admin key कॉपी करें।
  4. इंडेक्स बनाने, डेटा अपलोड करने और खोज करने के लिए Quickstart guide पेज में दिए गए चरणों का पालन करें।

चरण 4: Azure AI Search उपकरणों का उपयोग करें

Azure AI Search विभिन्न उपकरणों के साथ एकीकृत होता है ताकि आपकी खोज क्षमताओं को बढ़ाया जा सके। आप उन्नत कॉन्फ़िगरेशन और ऑपरेशनों के लिए Azure CLI, Python SDK, .NET SDK और अन्य उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं।

Azure CLI का उपयोग करना

  1. Install Azure CLI पर दिए निर्देशों का पालन करके Azure CLI स्थापित करें।

  2. Azure CLI में साइन इन करने के लिए कमांड चलाएं:

    az login

  3. (अनुशंसित) Microsoft Entra ID (RBAC) के साथ कीलेस एक्सेस सक्षम करें:

     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"

    RBAC सक्षम होने पर, नीचे दिए गए Python और .NET SDK उदाहरण DefaultAzureCredential के साथ प्रमाणीकरण करते हैं, जो आपके az login सत्र का उपयोग स्थानीय विकास के दौरान करता है — किसी admin key की आवश्यकता नहीं। देखें Connect to Azure AI Search using roles।

  4. (वैकल्पिक) की-आधारित प्रमाणीकरण — यदि आप RBAC का उपयोग नहीं कर सकते हैं, तो admin key भी संग्रहित करें:

Azure AI Search उदाहरण के लिए अंत बिंदु और API कुंजी को पर्यावरण चर के रूप में संग्रहित करें।

Python SDK का उपयोग करना

  1. Azure Cognitive Search क्लाइंट लाइब्रेरी और Azure Identity for Python इंस्टॉल करें:

    pip install azure-search-documents azure-identity

  2. आगे दिए गए Python कोड का उपयोग करके इंडेक्स बनाएं और दस्तावेज़ अपलोड करें:

     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)

.NET SDK का उपयोग करना

  1. इंडेक्स बनाने और दस्तावेज़ अपलोड करने के लिए निम्न कमांड चलाएं:

     dotnet run ./AzureSearch.cs

    नीचे दिया गया .NET उदाहरण DefaultAzureCredential का उपयोग करता है, जो स्थानीय विकास के दौरान आपके Azure CLI साइन-इन az login का उपयोग कर सकता है।

  2. यहाँ AzureSearch.cs का .NET कोड है:

     #: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}'.");

अधिक विस्तार से जानकारी के लिए, निम्नलिखित दस्तावेज़ देखें:

निष्कर्ष

आपने सफलतापूर्वक Azure पोर्टल का उपयोग करके Azure AI Search सेटअप कर लिया है और उपकरणों को एकीकृत कर लिया है। अब आप Azure AI Search की और अधिक उन्नत सुविधाओं और क्षमताओं का अन्वेषण कर सकते हैं ताकि अपने खोज समाधान को बेहतर बनाया जा सके।

आगे सहायता के लिए, Azure Cognitive Search documentation पर जाएं।

अस्वीकरण: इस दस्तावेज़ का अनुवाद AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।

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