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Azure AI 検索セットアップガイド

このガイドでは、Azure ポータルを使って Azure AI 検索をセットアップする方法を説明します。以下の手順に従って Azure AI 検索サービスを作成および設定してください。

前提条件

はじめる前に、以下を準備してください:

ステップ 1: Azure ストレージアカウントの作成

  1. 次の手順、Create an Azure storage account に従って新しい Azure ストレージアカウントを作成します。 注意: ストレージアカウントの種類は Standard General Purpose V2 にしてください。

ステップ 2: Azure AI 検索サービスの作成

  1. Azure portal にサインインします。
  2. 左側のナビゲーションペインで Create a resource をクリックします。
  3. 検索ボックスに「Azure AI Search」と入力し、結果一覧から Azure AI Search を選択します。
  4. Create ボタンをクリックします。
  5. Basics タブで以下の情報を入力します:
    • Subscription: Azure サブスクリプションを選択します。
    • Resource group: 新しいリソースグループを作成するか、既存のものを選択します。
    • Resource name: 検索サービスのユニークな名前を入力します。
    • Region: ユーザーに最も近いリージョンを選択します。
    • Pricing tier: 必要に応じたプライシングティアを選択します。テストの場合は無料プランから始められます。
  6. Review + create をクリックします。
  7. 設定内容を確認し、Create をクリックして検索サービスを作成します。

ステップ 3: Azure AI 検索の開始

  1. デプロイが完了したら、Azure ポータルで検索サービスに移動します。
  2. 検索サービスの概要ペインで URL をコピーします。例: https://<service-name>.search.windows.net
  3. （推奨） Microsoft Entra ID (RBAC) を使ったキー不要アクセスを有効にします（ステップ 4 を参照）—キーは不要です。本ガイドのサンプルはインデックス作成や更新、ドキュメントのアップロードを行うため、Search Service Contributor と Search Index Data Contributor ロールが必要です（キー認証の場合は、クエリーキーではなく プライマリアドミンキー が必要）。RBAC が使えない場合のみ、Settings > Keys ペインを開き プライマリアドミンキー をコピーしてください。
  4. Quickstart guide の手順に従い、インデックス作成、データアップロード、検索を行います。

ステップ 4: Azure AI 検索ツールの使用

Azure AI 検索は様々なツールと統合して検索機能を強化します。高度な設定や操作には Azure CLI、Python SDK、.NET SDK などを使用できます。

Azure CLI の使用

  1. Install Azure CLI の手順に従い Azure CLI をインストールします。

  2. 以下のコマンドで Azure CLI にサインインします:

    az login

  3. （推奨）Microsoft Entra ID (RBAC) によるキー不要アクセスを有効化:

     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 には「endpoint」フィールドがないため、サービス名からURLを構築します。
 export AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT="https://<service-name>.search.windows.net"

    RBAC を有効にすると、以下の Python および .NET SDK のサンプルは DefaultAzureCredential を使って認証します。これはローカル開発時に az login セッションを利用し、管理者キーは不要です。Connect to Azure AI Search using roles を参照してください。

  4. （フォールバック）キー認証 — RBAC が使えない場合のみ管理者キーを保存します:

Azure AI 検索インスタンスのエンドポイントと API キーを環境変数に設定します。

Python SDK の使用

  1. Azure Cognitive Search クライアントライブラリと Azure Identity を Python にインストールします:

    pip install azure-search-documents azure-identity

  2. 以下の Python コードを使ってインデックスを作成し、ドキュメントをアップロードします:

     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（推奨）：Entra ID RBAC を通じて `az login` の認証情報を使用します。
 # 「Search Service Contributor」と「Search Index Data Contributor」ロールが必要です。
 credential = DefaultAzureCredential()
 # フォールバック（キー認証）：
 # azure.core.credentials から AzureKeyCredential をインポートします
 # 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 の使用

  1. 次のコマンドでインデックス作成とドキュメントアップロードを行います:

     dotnet run ./AzureSearch.cs

    以下の .NET サンプルは DefaultAzureCredential を使用し、ローカル開発時には az login での Azure CLI サインインを利用できます。

  2. こちらは AzureSearch.cs の .NET コードです:

     #: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}'.");

詳細は以下のドキュメントを参照してください:

結論

Azure ポータルおよび統合ツールを使って Azure AI 検索のセットアップに成功しました。これから Azure AI 検索のより高度な機能および能力を活用して検索ソリューションを強化できます。

さらにサポートが必要な場合は、Azure Cognitive Search documentation をご覧ください。

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