스킬 Azure.Search.Documents (.NET)
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Azure.Search.Documents (.NET)

안전

Créer des applications Azure AI Search avec .NET

Les développeurs doivent intégrer des capacités de recherche puissantes dans des applications .NET mais font face à la complexité du SDK Azure Search. Cette compétence fournit des exemples de code et des meilleures pratiques pour implémenter la recherche en texte intégral, vectorielle, sémantique et hybride avec le package Azure.Search.Documents.

지원: Claude Codex Code(CC)
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테스트해 보기

"Azure.Search.Documents (.NET)" 사용 중입니다. Comment télécharger des documents dans un index Azure Search ?

예상 결과:

Utilisez SearchClient.UploadDocumentsAsync() pour les nouveaux documents, MergeDocumentsAsync() pour les mises à jour, ou MergeOrUploadDocumentsAsync() pour les opérations d'upsert. Créez un IndexDocumentsBatch pour plusieurs opérations.

"Azure.Search.Documents (.NET)" 사용 중입니다. Quelles options d'authentification sont disponibles ?

예상 결과:

DefaultAzureCredential (recommandé pour la production) utilise l'identité managée, le principal de service ou les informations d'identification VS. AzureKeyCredential est disponible mais non recommandé pour la production en raison de problèmes de gestion des clés.

보안 감사

안전
v1 • 2/25/2026

This is a documentation-only skill containing SKILL.md with code examples. No executable code is present. Static analysis found 0 files scanned, 0 potential security issues, and a risk score of 0/100. The skill provides informational content about Azure Search SDK usage without any network, filesystem, or command execution capabilities.

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분석된 줄 수
0
발견 사항
1
총 감사 수
보안 문제를 찾지 못했습니다
감사자: claude

품질 점수

38
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
23
커뮤니티
100
보안
83
사양 준수

만들 수 있는 것

Implémentation de recherche en texte intégral

Ajoutez une recherche par mots-clés aux applications .NET avec filtrage, tri, facettage et pagination en utilisant SearchClient et SearchOptions.

Intégration de recherche vectorielle

Implémentez une recherche vectorielle sémantique dans les applications .NET en utilisant des embeddings et l'API VectorizedQuery pour une pertinence alimentée par l'IA.

Application de recherche hybride

Combinez la recherche en texte intégral, vectorielle et sémantique pour une pertinence maximale dans les applications .NET.

이 프롬프트를 사용해 보세요

Configuration de recherche de base 
Montrez-moi comment configurer un SearchClient avec DefaultAzureCredential et effectuer une requête de recherche de base avec des filtres dans une application .NET en utilisant Azure.Search.Documents.
Créer un index de recherche 
Générez du code pour créer un index de recherche avec FieldBuilder en utilisant des attributs de modèle pour une classe Hotel avec des champs key, filterable, sortable et searchable en C#.
Requête de recherche vectorielle 
Écrivez du code C# pour effectuer une recherche vectorielle en utilisant VectorizedQuery avec configuration de l'algorithme HNSW et retournez les résultats avec leurs scores de similarité.
Recherche sémantique avec réponses 
Montrez comment configurer la recherche sémantique avec QueryCaption et QueryAnswer pour obtenir des réponses extraites et des légendes surlignées depuis Azure AI Search.

모범 사례

  • Utilisez DefaultAzureCredential plutôt que les clés API pour les environnements de production afin de tirer parti de l'identité managée
  • Utilisez FieldBuilder avec des attributs de modèle pour des définitions d'index typées et une génération automatique de schéma
  • Regroupez les opérations sur les documents en utilisant IndexDocumentsBatch pour un meilleur débit et des appels API réduits

피하기

  • Utiliser des clés API dans le code de production au lieu de DefaultAzureCredential avec identité managée
  • Charger tous les champs avec Select alors que seuls des champs spécifiques sont nécessaires
  • Ne pas gérer RequestFailedException pour une gestion et un débogage appropriés des erreurs

자주 묻는 질문

Quelle est la différence entre SearchClient, SearchIndexClient et SearchIndexerClient ?
SearchClient est utilisé pour interroger des index et effectuer des opérations CRUD sur les documents. SearchIndexClient crée et gère les index et les maps de synonymes. SearchIndexerClient gère les indexeurs, les skillsets et les sources de données.
Comment gérer l'authentification en développement vs production ?
Utilisez DefaultAzureCredential qui sélectionne automatiquement la meilleure méthode d'authentification. En développement, il utilise les informations d'identification Visual Studio. En production sur Azure, il utilise l'identité managée.
Puis-je utiliser cette compétence pour créer un service Azure Search ?
Non, cette compétence fournit des exemples de code pour le SDK. Vous devez créer le service Azure AI Search via Azure Portal, CLI ou ARM templates séparément.
Qu'est-ce que la recherche hybride ?
La recherche hybride combine la recherche par mots-clés, la recherche vectorielle et le classement sémantique pour fournir les résultats les plus pertinents. Elle utilise Reciprocal Rank Fusion pour combiner les résultats de différentes approches de recherche.
Comment ajouter la recherche vectorielle à mon index ?
Ajoutez un champ avec l'attribut VectorSearchField, configurez VectorSearchProfile avec HnswAlgorithmConfiguration et utilisez VectorizedQuery pour rechercher avec des embeddings.
Quelles sont les différences clés entre les versions v11 et antérieures ?
La version 11 a introduit des modèles async améliorés, une meilleure gestion des erreurs avec RequestFailedException et une syntaxe de FieldBuilder mise à jour. Les versions antérieures utilisaient différents modèles d'initialisation de client.

개발자 세부 정보

작성자

sickn33

라이선스

MIT

리포지토리

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome_skills/tree/main/skills/azure-search-documents-dotnet

참조

main

파일 구조

📄 SKILL.md