Frissítés a legújabb REST API-ra az Azure AI Searchben

Ebben a cikkben adatsík-hívásokat migrálhat a Search REST API-k újabb verzióiba.

• 2024-07-01 A legújabb stabil verzió.

• 2024-11-01-preview az API legújabb előzetes verziója.

A frissítési utasítások olyan kódmódosításokra összpontosítanak, amelyek átvezetik a korábbi verziók kompatibilitástörő módosításain, így a meglévő kód ugyanúgy fut, mint korábban, de az újabb API-verzión. Ha a kód működése rendben van, eldöntheti, hogy újabb funkciókat vezet-e be. Az új funkciókkal kapcsolatos további információkért tekintse meg a vektorkódmintákat és az újdonságokat.

Javasoljuk, hogy egymás után frissítse az API-verziókat, és az egyes verziókon haladjon végig, amíg el nem ér a legújabb verzióhoz.

2023-07-01-preview volt az első REST API a vektortámogatáshoz. Ne használja ezt az API-verziót. Ez most elavult, és azonnal át kell telepítenie a stabil vagy újabb előzetes REST API-kba.

Mikor kell frissíteni?

Az Azure AI Search végső megoldásként megszakítja a visszamenőleges kompatibilitást. Frissítésre akkor van szükség, ha:

• A kód egy kivezetett vagy nem támogatott API-verzióra hivatkozik, és egy vagy több kompatibilitástörő változásnak van kitéve. Ha a kód vektorokra, szemantikai rangsorolóra, 2020-06-01-preview elavult készségekre és 2019-05-06 kerülő megoldásokra irányul2023-07-10-preview, meg kell kezelnie a kompatibilitástörő változásokat.

• A kód meghiúsul, ha a rendszer nem felismert tulajdonságokat ad vissza egy API-válaszban. Ajánlott eljárásként az alkalmazásnak figyelmen kívül kell hagynia azokat a tulajdonságokat, amelyeket nem ért.

• A kód megőrzi az API-kéréseket, és megpróbálja újraküldni őket az új API-verzióra. Ez például akkor fordulhat elő, ha az alkalmazás megőrzi a Keresési API-ból visszaadott folytatási jogkivonatokat (további információt @search.nextPageParameters a Keresési API-referencia tartalmaz).

A frissítés lépései

1. Tekintse át az egyes API-verziók kibocsátási megjegyzéseit .

2. Frissítse a api-version kérelem fejlécében megadott paramétert egy újabb verzióra.

   A REST API-khoz közvetlen hívásokat kezdeményező alkalmazáskódban keresse meg a meglévő verzió összes példányát, majd cserélje le az új verzióra. A REST-hívások strukturálásáról további információt a REST használatával kapcsolatos rövid útmutatóban talál.

   Ha Azure SDK-t használ, ezek a csomagok a REST API meghatározott verzióit célják. A csomagfrissítések egybeeshetnek egy REST API-frissítéssel, de minden SDK saját kiadási ütemezésben van, amely az Azure AI Search REST API-verzióitól függetlenül működik. Ellenőrizze az SDK-csomag változásnaplóját annak megállapításához, hogy egy csomagkiadás a legújabb REST API-verziót célozza-e.

3. Tekintse át a cikkben dokumentált kompatibilitástörő módosításokat, és implementálja a kerülő megoldásokat. Kezdje a kód által használt verzióval, és oldja fel az egyes újabb API-verziók kompatibilitástörő változásait, amíg el nem ér a legújabb stabil vagy előzetes kiadáshoz.

Kompatibilitástörő változás a kapcsolati adatokat beolvasó ügyfélkód esetében

2024. március 29-én lép hatályba, és az összes támogatott REST API-ra érvényes:

• A GET Skillset, a GET Index és a GET Indexer már nem ad vissza kulcsokat vagy kapcsolattulajdonságokat a válaszban. Ez egy kompatibilitástörő változás, ha olyan alsóbb rétegbeli kóddal rendelkezik, amely kulcsokat vagy kapcsolatokat (bizalmas adatokat) olvas be a GET-válaszból.

• Ha le kell kérnie a keresési szolgáltatás rendszergazdai vagy lekérdezési API-kulcsait, használja a Felügyeleti REST API-kat.

• Ha egy másik Azure-erőforrás, például az Azure Storage vagy az Azure Cosmos DB kapcsolati sztring kell lekérnie, használja az erőforrás API-jait és a közzétett útmutatást az információk beszerzéséhez.

A szemantikai rangsoroló kompatibilitástörő változása

A szemantikai rangsoroló általánosan elérhető a 2023-11-01. A korábbi kiadások szemantikai rangsorolójának kompatibilitástörő változásai a következők:

• A következő verziók mindegyikében a következőt 2020-06-01-previewkell használni: semanticConfiguration az searchFields L2-rangsoroláshoz használandó mezők meghatározásának mechanizmusa.

• Az ÖSSZES API-verzió esetében a Microsoft által üzemeltetett szemantikai modellek 2023. július 14-i frissítései szemantikai rangsoroló nyelv-agnosztikussá tették a tulajdonságot, hatékonyan leszerelve a queryLanguage tulajdonságot. A kódban nincs "kompatibilitástörő változás", de a tulajdonság figyelmen kívül lesz hagyva.

Lásd: Migrálás az előzetes verzióról a kód használatára semanticConfigurationvaló áttéréshez.

Frissítés a 2024-11-01-preview verzióra

2024-11-01-preview lekérdezés újraírása, Dokumentumelrendezési képesség, kulcs nélküli számlázás a készségek feldolgozásához, Markdown-elemzési mód és a tömörített vektorok újraszerkesztési beállításai.

Ha frissít, 2024-09-01-previewaz új előzetes verziójú API-kat a meglévő kód módosítása nélkül használhatja.

Az új verzió azonban szintaxismódosításokat vezet be a következőhöz vectorSearch.compressions:

• Csere erre:rerankWithOriginalVectorsenableRescoring
• Áthelyezés defaultOversampling új rescoringOptions tulajdonságobjektumba

A visszamenőleges kompatibilitás egy belső API-leképezés miatt megmarad, de javasoljuk, hogy az új előzetes verzió bevezetésekor módosítsa a szintaxist. A szintaxis összehasonlítása: Vektorok tömörítése skaláris vagy bináris kvantálás használatával.

Frissítés a 2024-09-01 előzetes verzióra

2024-09-01-previewHozzáadja a Matryoshka Representation Learning (MRL) tömörítést a text-embedding-3 modellekhez, a hibrid lekérdezések célzott vektorszűrését, a hibakeresés vektoros almagjának részleteit és a text split képesség jogkivonat-darabolását.

Ha frissít, 2024-05-01-previewaz új előzetes verziójú API-kat a meglévő kód módosítása nélkül használhatja.

Frissítés 2024.07.01-re

2024-07-01 egy általános kiadás. A korábbi előzetes verziójú funkciók már általánosan elérhetők: integrált adattömb- és vektorizálás (Text Split skill, AzureOpenAIEmbedding skill), azureOpenAIEmbedding alapú lekérdezésvektor, vektortömörítés (skaláris kvantálás, bináris kvantálás, tárolt tulajdonság, keskeny adattípusok).

Ha stabilra frissít 2024-05-01-preview , nincsenek kompatibilitástörő változások. Az új stabil kiadás használatához módosítsa az API-verziót, és tesztelje a kódot.

Ha közvetlenül a rendszerről frissít, kompatibilitástörő változások lépnek fel 2023-11-01. Kövesse az egyes újabb előzetes verziókban leírt lépéseket a migráláshoz2023-11-01.2024-07-01

Frissítés a 2024-05-01 előzetes verzióra

2024-05-01-preview Hozzáadja a OneLake-indexet, támogatja a bináris vektorokat, és támogatja a további beágyazási modelleket.

Ha frissít, 2024-03-01-previewaz AzureOpenAIEmbedding képességhez most egy modellnév és dimenziótulajdonság szükséges.

1. Keresse meg a kódbázisban az AzureOpenAIEmbedding-hivatkozásokat .

2. Állítsa modelName be a "text-embedding-ada-002" értéket, és állítsa dimensions az "1536" értéket.

Frissítés a 2024-03-01 előzetes verzióra

2024-03-01-preview keskeny adattípusokat, skaláris kvantálást és vektoros tárolási lehetőségeket ad hozzá.

Ha frissít, 2023-10-01-previewnincsenek kompatibilitástörő változások. Van azonban egy viselkedésbeli különbség: az újabb és újabb előzetes verziók esetében 2023-11-01 az vectorFilterMode alapértelmezett beállítás a postfilterről előszűrőre változott a szűrőkifejezések esetében.

1. Keressen rá a kódbázisban a hivatkozásokra vectorFilterMode .

2. Ha a tulajdonság kifejezetten be van állítva, nincs szükség műveletre. Ha az alapértelmezett beállítást használta, vegye figyelembe, hogy az új alapértelmezett viselkedés a lekérdezés végrehajtása előtt történő szűrés. Ha a lekérdezés utáni szűrést szeretné elvégezni, a régi viselkedés megőrzése érdekében explicit módon állítsa vectorFilterMode be a postfilter értékre.

Frissítés 2023.11.01-re

2023-11-01 egy általános kiadás. A korábbi előzetes verziójú funkciók már általánosan elérhetők: szemantikai rangsoroló, vektorindex és lekérdezéstámogatás.

Nincsenek kompatibilitástörő változások2023-10-01-preview, de több törési változás is van a fájlban2023-11-012023-07-01-preview. További információ: Frissítés 2023-07-01-preview verzióról.

Az új stabil kiadás használatához módosítsa az API-verziót, és tesztelje a kódot.

Frissítés a 2023-10-01-preview verzióra

2023-10-01-preview volt az első előzetes verzió, amely beépített adattömb- és vektorizálást adott hozzá az indexelés és a beépített lekérdezésvektorizálás során. Támogatja a vektorindexelést és az előző verzióból származó lekérdezéseket is.

Ha az előző verzióról frissít, a következő szakaszban találja a lépéseket.

Frissítés a 2023.07.01-i előzetes verzióról

Ne használja ezt az API-verziót. Olyan vektoros lekérdezési szintaxist implementál, amely nem kompatibilis bármely újabb API-verzióval.

2023-07-01-previewelavult, ezért ne alapozza az új kódot erre a verzióra, és semmilyen körülmények között ne frissítsen erre a verzióra. Ez a szakasz ismerteti a migrálási útvonalat bármely újabb API-verzióra 2023-07-01-preview .

Portálfrissítés vektorindexekhez

Az Azure Portal támogatja az indexek egykattintásos frissítési útvonalát 2023-07-01-preview . Észleli a vektormezőket, és egy Migrálás gombot biztosít.

• A migrálási útvonal a cél.2023-07-01-preview2024-05-01-preview
• A frissítések a vektormező-definíciókra és a vektorkeresési algoritmus konfigurációira korlátozódnak.
• A frissítések egyirányúak. A frissítés nem vonható vissza. Az index frissítése után az index lekérdezéséhez vagy újabb használatával 2024-05-01-preview kell lekérdeznie az indexet.

A vektoros lekérdezés szintaxisának frissítéséhez nincs portálmigrálás. A lekérdezésszintaxis változásait a kódfrissítések között tekintheti meg.

A Migrálás kiválasztása előtt válassza a JSON szerkesztése lehetőséget a frissített séma áttekintéséhez. Olyan sémát kell találnia, amely megfelel a kódfrissítési szakaszban leírt módosításoknak. A portálmigrálás csak egy vektorkeresési algoritmus konfigurációjával kezeli az indexeket. Létrehoz egy alapértelmezett profilt, amely megfelel a vektorkeresési 2023-07-01-preview algoritmusnak. A több vektoros keresési konfigurációval rendelkező indexek manuális migrálást igényelnek.

Vektorindexek és lekérdezések kódfrissítése

A vektorkeresés támogatása a Létrehozás vagy frissítés indexben (2023-07-01-preview) jelent meg.

Az újabb, stabil vagy előzetes verzióra 2023-07-01-preview való frissítéshez a következőre van szükség:

• A vektorkonfiguráció átnevezése és átszervezése az indexben
• Vektoros lekérdezések újraírása

Az ebben a szakaszban található utasítások segítségével migrálhatja a vektormezőket, a konfigurációt és a lekérdezéseket.2023-07-01-preview

1. Hívja meg az Index lekérése parancsot a meglévő definíció lekéréséhez.

2. Módosítsa a vektorkeresés konfigurációját. 2023-11-01és a későbbi verziók bemutatják a vektorprofilok fogalmát, amelyek egy név alatt kötik össze a vektorokkal kapcsolatos konfigurációkat. Az újabb verziók is átnevezve algorithmConfigurations lesznek.algorithms

   • Nevezze át algorithmConfigurations erre: algorithms. Ez csak a tömb átnevezése. A tartalom visszafelé kompatibilis. Ez azt jelenti, hogy a meglévő HNSW konfigurációs paraméterek használhatók.

   • Adjon hozzá profilesegy nevet és egy algoritmuskonfigurációt mindegyikhez.

   Migrálás előtt (2023-07-01-preview):

     "vectorSearch": {
       "algorithmConfigurations": [
           {
               "name": "myHnswConfig",
               "kind": "hnsw",
               "hnswParameters": {
                   "m": 4,
                   "efConstruction": 400,
                   "efSearch": 500,
                   "metric": "cosine"
               }
           }
       ]}
   

   Migrálás után (2023-11-01):

     "vectorSearch": {
       "algorithms": [
         {
           "name": "myHnswConfig",
           "kind": "hnsw",
           "hnswParameters": {
             "m": 4,
             "efConstruction": 400,
             "efSearch": 500,
             "metric": "cosine"
           }
         }
       ],
       "profiles": [
         {
           "name": "myHnswProfile",
           "algorithm": "myHnswConfig"
         }
       ]
     }
   

3. Módosítsa a vektormező-definíciókat, és cserélje le vectorSearchConfiguration a következőre vectorSearchProfile: . Győződjön meg arról, hogy a profilnév egy új vektorprofil-definícióra lesz feloldva, nem pedig az algoritmus konfigurációs nevére. A vektormező egyéb tulajdonságai változatlanok maradnak. Nem lehet például szűrhető, rendezhető vagy facetable, és nem használhat elemzőket, normalizálókat vagy szinonimatérképeket.

   Előtte (2023-07-01-preview):

     {
         "name": "contentVector",
         "type": "Collection(Edm.Single)",
         "key": false,
         "searchable": true,
         "retrievable": true,
         "filterable": false,  
         "sortable": false,  
         "facetable": false,
         "analyzer": "",
         "searchAnalyzer": "",
         "indexAnalyzer": "",
         "normalizer": "",
         "synonymMaps": "", 
         "dimensions": 1536,
         "vectorSearchConfiguration": "myHnswConfig"
     }
   

   After (2023-11-01):

     {
       "name": "contentVector",
       "type": "Collection(Edm.Single)",
       "searchable": true,
       "retrievable": true,
       "filterable": false,  
       "sortable": false,  
       "facetable": false,
       "analyzer": "",
       "searchAnalyzer": "",
       "indexAnalyzer": "",
       "normalizer": "",
       "synonymMaps": "", 
       "dimensions": 1536,
       "vectorSearchProfile": "myHnswProfile"
     }
   

4. A módosítások közzétételéhez hívja meg az Index létrehozása vagy frissítése parancsot.

5. Módosítsa a Search POST függvényt a lekérdezés szintaxisának módosításához. Ez az API-módosítás lehetővé teszi a polimorf vektoros lekérdezéstípusok támogatását.

   • Nevezze át vectors erre: vectorQueries.
   • Minden vektoros lekérdezéshez adja hozzá kind, és állítsa be a következőre vector: .
   • Minden vektoros lekérdezéshez nevezze át value a következőt vector: .
   • Ha szűrőkifejezéseket használ, adja hozzávectorFilterMode. Az alapértelmezett érték a következő után 2023-10-01létrehozott indexek előszűrője. Az adott dátum előtt létrehozott indexek csak a szűrő mód beállításától függetlenül támogatják a postfiltert.

   Előtte (2023-07-01-preview):

   {
       "search": (this parameter is ignored in vector search),
       "vectors": [
         {
           "value": [
               0.103,
               0.0712,
               0.0852,
               0.1547,
               0.1183
           ],
           "fields": "contentVector",
           "k": 5
         }
       ],
       "select": "title, content, category"
   }
   

   After (2023-11-01):

   {
     "search": "(this parameter is ignored in vector search)",
     "vectorQueries": [
       {
         "kind": "vector",
         "vector": [
           0.103,
           0.0712,
           0.0852,
           0.1547,
           0.1183
         ],
         "fields": "contentVector",
         "k": 5
       }
     ],
     "vectorFilterMode": "preFilter",
     "select": "title, content, category"
   }
   

Ezek a lépések befejezik a migrálást a stabil API-verzióra 2023-11-01 vagy az újabb előzetes verziójú API-verziókra.

Frissítés 2020.06.30-ra

Ebben a verzióban egy kompatibilitástörő változás és számos viselkedésbeli különbség van. Általánosan elérhető funkciók:

• Tudástár, a készségkészleteken keresztül létrehozott gazdagított tartalom állandó tárolása, amelyet az alsóbb rétegbeli elemzéshez és más alkalmazásokon keresztüli feldolgozáshoz hoztak létre. A tudástár az Azure AI Search REST API-kkal jön létre, de az Azure Storage-ban található.

Kompatibilitástörő változás

A korábbi API-verziókra írt kód a 2020-06-30 következő funkciókat tartalmazza:

• A Edm.Date szűrőkifejezésekben szereplő konstansoknak (például 2020-12-12egy év-hónap napból álló dátumnak) a Edm.DateTimeOffset következő formátumot kell követnie: 2020-12-12T00:00:00Z. Ez a módosítás szükséges volt a hibás vagy váratlan lekérdezési eredmények kezeléséhez az időzónák eltérései miatt.

Viselkedésbeli változások

• A BM25 rangsorolási algoritmus az előző rangsorolási algoritmust újabb technológiára cseréli. A 2019 után létrehozott szolgáltatások automatikusan használják ezt az algoritmust. Régebbi szolgáltatások esetén paramétereket kell beállítania az új algoritmus használatához.

• A null értékek rendezett eredményei megváltoztak ebben a verzióban, és a null értékek jelennek meg először, ha a rendezés és asc az utolsó, ha a rendezés.desc Ha a null értékek rendezésének kezelésére kódot írt, vegye figyelembe ezt a változást.

Frissítés 2019.05.06-ra

Az API-verzióban általánosan elérhetővé vált funkciók a következők:

• Az automatikus kiegészítés egy typeahead funkció, amely egy részben megadott kifejezésbevitelt hajt végre.
• Az összetett típusok natív támogatást nyújtanak a strukturált objektumadatokhoz a keresési indexben.
• Az Azure Blob-indexelés részét képező JsonLines-elemzési módok JSON-entitásonként egy keresési dokumentumot hoznak létre, amelyet egy új vonal választ el egymástól.
• Az AI-bővítés olyan indexelést biztosít, amely az Azure AI-szolgáltatások AI-dúsítási motorjait használja.

Kompatibilitástörő változások

Egy korábbi API-verzióra írt kód be- és letörik 2019-05-06 , ha az a következő funkciókat tartalmazza:

1. Írja be az Azure Cosmos DB tulajdonságát. Az Azure Cosmos DB for NoSQL API-adatforrást megcélzó indexelők esetében váltson a "type": "documentdb" következőre"type": "cosmosdb": .

2. Ha az indexelő hibakezelése hivatkozik a status tulajdonságra, távolítsa el. Eltávolítottuk az állapotot a hibaválaszból, mert nem adott meg hasznos információkat.

3. Az adatforrás kapcsolati sztring a válasz már nem adja vissza. Az API-verzióktól 2019-05-062019-05-06-Preview kezdve az adatforrás API már nem ad vissza kapcsolati sztring a REST-műveletek válaszában. A korábbi API-verziókban a POST használatával létrehozott adatforrások esetében az Azure AI Search 201-et adott vissza, majd az OData-választ, amely egyszerű szövegben tartalmazta a kapcsolati sztring.

4. A nevesített entitásfelismerési kognitív képesség megszűnik. Ha a kódban a Név entitásfelismerési képességet hívta meg, a hívás sikertelen lesz. A helyettesítő funkció az Entity Recognition Skill (V3). Kövesse az elavult készségekre vonatkozó javaslatokat a támogatott készségekre való migráláshoz.

Összetett típusok frissítése

Az API-verzió 2019-05-06 formális támogatást adott az összetett típusokhoz. Ha a kód a 2017-11-11-Preview vagy a 2016-09-01-Preview verzióban implementálta az összetett típusú egyenértékűségre vonatkozó korábbi javaslatokat, néhány új és módosított korlátot 2019-05-06 kell figyelembe vennie:

• Az almezők mélységére és az indexenkénti összetett gyűjtemények számára vonatkozó korlátok csökkentek. Ha olyan indexeket hozott létre, amelyek túllépik ezeket a korlátokat az előzetes verziójú API-verziók használatával, az API-verzióval 2019-05-06 való frissítésre vagy újbóli létrehozására tett kísérletek sikertelenek lesznek. Ha ebben a helyzetben találja magát, újra kell terveznie a sémát, hogy megfeleljen az új korlátoknak, majd újra kell építenie az indexet.

• Az API-verzió 2019-05-06 új korlátot szab a dokumentumonkénti összetett gyűjtemények elemeinek számával kapcsolatban. Ha az előzetes verziójú api-verziók használatával olyan dokumentumokkal hozott létre indexeket, amelyek túllépik ezeket a korlátokat, az api-verzióval 2019-05-06 végzett újraindexelés sikertelen lesz. Ha ebben a helyzetben találja magát, az adatok újraindexelése előtt csökkentenie kell a dokumentumonkénti összetett gyűjteményelemek számát.

További információkért tekintse meg az Azure AI Search szolgáltatáskorlátait.

Régi komplex típusú struktúra frissítése

Ha a kód összetett típusokat használ az egyik régebbi előzetes verziójú API-verzióval, előfordulhat, hogy az alábbihoz hasonló indexdefiníciós formátumot használ:

{
  "name": "hotels",  
  "fields": [
    { "name": "HotelId", "type": "Edm.String", "key": true, "filterable": true },
    { "name": "HotelName", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": true, "facetable": false },
    { "name": "Description", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "en.microsoft" },
    { "name": "Description_fr", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "fr.microsoft" },
    { "name": "Category", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Tags", "type": "Collection(Edm.String)", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true, "analyzer": "tagsAnalyzer" },
    { "name": "ParkingIncluded", "type": "Edm.Boolean", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "LastRenovationDate", "type": "Edm.DateTimeOffset", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Rating", "type": "Edm.Double", "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Address", "type": "Edm.ComplexType" },
    { "name": "Address/StreetAddress", "type": "Edm.String", "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "searchable": true },
    { "name": "Address/City", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Address/StateProvince", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Address/PostalCode", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Address/Country", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true, "facetable": true },
    { "name": "Location", "type": "Edm.GeographyPoint", "filterable": true, "sortable": true },
    { "name": "Rooms", "type": "Collection(Edm.ComplexType)" }, 
    { "name": "Rooms/Description", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "en.lucene" },
    { "name": "Rooms/Description_fr", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false, "analyzer": "fr.lucene" },
    { "name": "Rooms/Type", "type": "Edm.String", "searchable": true },
    { "name": "Rooms/BaseRate", "type": "Edm.Double", "filterable": true, "facetable": true },
    { "name": "Rooms/BedOptions", "type": "Edm.String", "searchable": true },
    { "name": "Rooms/SleepsCount", "type": "Edm.Int32", "filterable": true, "facetable": true },
    { "name": "Rooms/SmokingAllowed", "type": "Edm.Boolean", "filterable": true, "facetable": true },
    { "name": "Rooms/Tags", "type": "Collection(Edm.String)", "searchable": true, "filterable": true, "facetable": true, "analyzer": "tagsAnalyzer" }
  ]
}  

Az API-verzióban 2017-11-11-Previewegy újabb faszerű formátum jelent meg az indexmezők meghatározásához. Az új formátumban minden összetett mező rendelkezik egy mezőgyűjteménysel, amelyben az almezők definiálva vannak. Az API 2019-05-06-os verziójában ez az új formátum kizárólag ezt a formátumot használja, és nem sikerül létrehozni vagy frissíteni egy indexet a régi formátum használatával. Ha a régi formátum használatával létrehozott indexek, az API-verzióval 2017-11-11-Preview frissítenie kell őket az új formátumra, mielőtt azok kezelhetők lennének az API 2019-05-06-os verziójával.

A lapos indexeket az új formátumra frissítheti a következő lépésekkel az API-verzió 2017-11-11-Previewhasználatával:

1. Get kérést hajthat végre az index lekéréséhez. Ha már az új formátumban van, akkor elkészült.

2. Fordítsa le az indexet az egysíkú formátumról az új formátumra. Ehhez a feladathoz kódokat kell írnia, mivel az íráskor nem áll rendelkezésre mintakód.

3. PUT-kérés végrehajtása az index új formátumra való frissítéséhez. Ne módosítsa az index egyéb részleteit, például a mezők kereshetőségét/szűrhetőségét, mert a meglévő index fizikai kifejezését befolyásoló módosításokat az Update Index API nem engedélyezi.

Következő lépések

Tekintse át a Search REST API referenciadokumentációját. Ha problémákat tapasztal, kérjen segítséget a Stack Overflow szolgáltatással kapcsolatban, vagy forduljon az ügyfélszolgálathoz.