スキル Azure.Search.Documents (.NET)
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Azure.Search.Documents (.NET)

安全

.NET で Azure AI Search アプリケーションを構築

開発者は .NET アプリケーションに強力な検索機能を統合する必要がありますが、Azure Search SDK の複雑さに直面しています。このスキルは、Azure.Search.Documents パッケージを使用してフルテキスト検索、ベクトル検索、セマンティック検索、ハイブリッド検索を実装するためのコード例とベストプラクティスを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)
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「Azure.Search.Documents (.NET)」を使用しています。 Azure Search インデックスにドキュメントをアップロードするにはどうすればよいですか？

期待される結果:

新しいドキュメントには SearchClient.UploadDocumentsAsync()、更新には MergeDocumentsAsync()、アップサート操作には MergeOrUploadDocumentsAsync() を使用します。複数の操作には IndexDocumentsBatch を作成します。

「Azure.Search.Documents (.NET)」を使用しています。 利用可能な認証オプションは何ですか？

期待される結果:

DefaultAzureCredential（本番環境向け推奨）はマネージド ID、サービスプリンシパル、VS 認証情報を使用します。AzureKeyCredential は利用可能ですが、キー管理の懸念により本番環境での使用は推奨されません。

セキュリティ監査

安全
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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スキャンされたファイル
0
解析された行数
0
検出結果
1
総監査数
セキュリティ問題は見つかりませんでした
監査者: claude

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
50
コミュニティ
100
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

フルテキスト検索の実装

SearchClient と SearchOptions を使用して、フィルタリング、ソート、ファセット、ページネーションを含むキーワード検索を .NET アプリケーションに追加します。

ベクトル検索の統合

埋め込みと VectorizedQuery API を使用して、.NET アプリに AI による関連性を実現するセマンティックベクトル検索を実装します。

ハイブリッド検索アプリケーション

.NET アプリケーションで最大の関連性を実現するために、フルテキスト、ベクトル、セマンティック検索を組み合わせます。

これらのプロンプトを試す

基本検索の設定 
Azure.Search.Documents を使用して、DefaultAzureCredential で SearchClient を設定し、フィルター付きで基本的な検索クエリを実行する方法を教えてください。
検索インデックスの作成 
キー、フィルタリング可能、ソート可能、検索可能なフィールドを持つ Hotel クラスのモデル属性を使用して、FieldBuilder で検索インデックスを作成するコードを生成してください。
ベクトル検索クエリ 
HNSW アルゴリズム設定を使用して VectorizedQuery でベクトル検索を実行し、類似性スコアと共に結果を返す C# コードを記述してください。
回答付きのセマンティック検索 
QueryCaption と QueryAnswer を使用してセマンティック検索を設定し、Azure AI Search から抽出された回答と強調表示されたキャプションを取得する方法を示してください。

ベストプラクティス

  • マネージド ID を活用するために、本番環境では API キーより DefaultAzureCredential を使用
  • タイプセーフなインデックス定義と自動スキーマ生成のために、モデル属性付きの FieldBuilder を使用
  • スループットの向上と API 呼び出しの削減のために、IndexDocumentsBatch を使用してドキュメント操作をバッチ化

回避

  • マネージド ID を使用した DefaultAzureCredential の代わりに、本番環境コードで API キーを使用する
  • 特定のフィールドのみが必要な場合に、Select ですべてのフィールドを読み込む
  • 適切なエラー処理とデバッグのために RequestFailedException を処理しない

よくある質問

SearchClient、SearchIndexClient、SearchIndexerClient の違いは何ですか？
SearchClient はインデックスのクエリとドキュメントの CRUD 操作に使用されます。SearchIndexClient はインデックスとシノニムマップの作成と管理を行います。SearchIndexerClient はインデクサー、スキルセット、データソースを管理します。
開発環境と本番環境で認証を処理するにはどうすればよいですか？
最適な認証方法を自動的に選択する DefaultAzureCredential を使用してください。開発環境では Visual Studio 認証情報を使用し、Azure 上の本番環境ではマネージド ID を使用します。
このスキルを使用して Azure Search サービスを作成できますか？
いいえ、このスキルは SDK のコード例を提供します。Azure Portal、CLI、または ARM テンプレートを通じて別途 Azure AI Search サービスを作成する必要があります。
ハイブリッド検索とは何ですか？
ハイブリッド検索は、最も関連性の高い結果を提供するためにキーワード検索、ベクトル検索、セマンティックランキングを組み合わせます。異なる検索アプローチからの結果を組み合わせるために Reciprocal Rank Fusion を使用します。
インデックスにベクトル検索を追加するにはどうすればよいですか？
VectorSearchField 属性を持つフィールドを追加し、HnswAlgorithmConfiguration で VectorSearchProfile を設定し、埋め込みで検索するために VectorizedQuery を使用します。
v11 と以前のバージョンの��な違いは何ですか？
バージョン 11 では、改善された非同期パターン、RequestFailedException による適切なエラー処理、更新されたフィールドビルダー構文が導入されました。以前のバージョンでは異なるクライアント初期化パターンを使用していました。

開発者の詳細

作成者

sickn33

ライセンス

MIT

リポジトリ

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

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md