Indexes - Create Or Update

Dienst:: Search Service

API-Version:: 2026-04-01

Erstellt einen neuen Suchindex oder aktualisiert einen Index, wenn er bereits vorhanden ist.

PUT {endpoint}/indexes('{indexName}')?api-version=2026-04-01

Mit optionalen Parametern:

PUT {endpoint}/indexes('{indexName}')?api-version=2026-04-01&allowIndexDowntime={allowIndexDowntime}

URI-Parameter

Name	In	Erforderlich	Typ	Beschreibung
endpoint	path	True	string (uri)	Die Endpunkt-URL des Suchdiensts.
indexName	path	True	string	Der Name des Indexes.
api-version	query	True	string minLength: 1	Die API-Version, die für diesen Vorgang verwendet werden soll.
allowIndexDowntime	query		boolean	Ermöglicht es neuen Analyzern, Tokenizern, Tokenfiltern oder Zeichenfiltern, einen Index hinzuzufügen, indem der Index mindestens einige Sekunden offline genommen wird. Dies führt vorübergehend dazu, dass Indizierungs- und Abfrageanforderungen fehlschlagen. Die Leistungs- und Schreibverfügbarkeit des Indexes kann mehrere Minuten nach der Aktualisierung des Indexes oder länger für sehr große Indizes beeinträchtigt werden.

Anforderungsheader

Name	Erforderlich	Typ	Beschreibung
Accept		Accept	Die Überschrift "Annehmen".
If-Match		string	Definiert die If-Match Bedingung. Der Vorgang wird nur ausgeführt, wenn das ETag auf dem Server mit diesem Wert übereinstimmt.
If-None-Match		string	Definiert die Bedingung Wenn-None-Match. Der Vorgang wird nur ausgeführt, wenn das ETag auf dem Server nicht mit diesem Wert übereinstimmt.
Prefer	True	Prefer	Weist den Dienst bei HTTP PUT-Anforderungen an, die erstellte/aktualisierte Ressource bei Erfolg zurückzugeben.
x-ms-client-request-id		string (uuid)	Ein undurchsichtiger, global eindeutiger, clientgenerierter Zeichenfolgenbezeichner für die Anforderung.

Anforderungstext

Name	Erforderlich	Typ	Beschreibung
fields	True	SearchField[]	Die Felder des Indexes.
name	True	string	Der Name des Indexes.
@odata.etag		string	Das ETag des Indexes.
analyzers		LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] PatternAnalyzer[] StopAnalyzer[]	Die Analysegeräte für den Index.
charFilters		CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	Das Zeichen filtert für den Index.
corsOptions		CorsOptions	Optionen zum Steuern der cross-Origin Resource Sharing (CORS) für den Index.
defaultScoringProfile		string	Der Name des Bewertungsprofils, das verwendet werden soll, wenn keine in der Abfrage angegeben ist. Wenn diese Eigenschaft nicht festgelegt ist und kein Bewertungsprofil in der Abfrage angegeben wird, wird die Standardbewertung (tf-idf) verwendet.
description		string	Die Beschreibung des Indexes.
encryptionKey		SearchResourceEncryptionKey	Eine Beschreibung eines Verschlüsselungsschlüssels, den Sie in Azure Key Vault erstellen. Dieser Schlüssel dient dazu, eine zusätzliche Ebene der Ruheverschlüsselung für Ihre Daten bereitzustellen, wenn Sie die volle Sicherheit wünschen, dass niemand, nicht einmal Microsoft, Ihre Daten entschlüsseln kann. Sobald Sie Ihre Daten verschlüsselt haben, bleibt sie immer verschlüsselt. Der Suchdienst ignoriert Versuche, diese Eigenschaft auf null festzulegen. Sie können diese Eigenschaft nach Bedarf ändern, wenn Sie den Verschlüsselungsschlüssel drehen möchten. Ihre Daten sind davon unberührt. Verschlüsselung mit vom Kunden verwalteten Schlüsseln steht nicht für kostenlose Suchdienste zur Verfügung und ist nur für kostenpflichtige Dienste verfügbar, die am oder nach dem 1. Januar 2019 erstellt wurden.
normalizers		LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	Die Normalisierer für den Index.
scoringProfiles		ScoringProfile[]	Die Bewertungsprofile für den Index.
semantic		SemanticSearch	Definiert Parameter für einen Suchindex, der die semantischen Funktionen beeinflusst.
similarity		SimilarityAlgorithm: BM25SimilarityAlgorithm ClassicSimilarityAlgorithm	Der Typ des Ähnlichkeitsalgorithmus, der beim Bewerten und Bewerten der Dokumente verwendet werden soll, die einer Suchabfrage entsprechen. Der Ähnlichkeitsalgorithmus kann nur zur Indexerstellungszeit definiert werden und kann für vorhandene Indizes nicht geändert werden. Wenn NULL, wird der ClassicSimilarity-Algorithmus verwendet.
suggesters		SearchSuggester[]	Die Vorschlager für den Index.
tokenFilters		TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	Das Token filtert für den Index.
tokenizers		LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] MicrosoftLanguageTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] UaxUrlEmailTokenizer[]	Die Tokenizer für den Index.
vectorSearch		VectorSearch	Enthält Konfigurationsoptionen im Zusammenhang mit der Vektorsuche.

Antworten

Name	Typ	Beschreibung
200 OK	SearchIndex	Die Anforderung ist erfolgreich.
201 Created	SearchIndex	Die Anforderung ist erfolgreich und eine neue Ressource wurde als Ergebnis erstellt.
Other Status Codes	ErrorResponse	Unerwartete Fehlerantwort.

Sicherheit

api-key

Typ: apiKey
In: header

OAuth2Auth

Typ: oauth2
Ablauf: implicit
Autorisierungs-URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize

Bereiche

Name	Beschreibung
https://search.azure.com/.default

Beispiele

SearchServiceCreateOrUpdateIndex

Beispielanforderung

HTTP

PUT https://exampleservice.search.windows.net/indexes('temp-example-index')?api-version=2026-04-01&allowIndexDowntime=





{
  "name": "temp-example-index",
  "description": "description",
  "fields": [
    {
      "name": "id",
      "type": "Edm.String",
      "key": true,
      "sortable": true
    },
    {
      "name": "vector1",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 20,
      "vectorSearchProfile": "config1"
    },
    {
      "name": "vector1b",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2"
    },
    {
      "name": "vector2",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3"
    },
    {
      "name": "vector3",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3"
    },
    {
      "name": "vector22",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2"
    },
    {
      "name": "vector4",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "dimensions": 32,
      "vectorSearchProfile": "config4"
    },
    {
      "name": "name",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "en.lucene"
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "standard.lucene"
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "en.lucene"
    },
    {
      "name": "ownerId",
      "type": "Edm.String",
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "analyzer": "en.lucene"
    },
    {
      "name": "price",
      "type": "Edm.Double",
      "retrievable": true,
      "filterable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "stringFieldBoost",
      "text": {
        "weights": {
          "name": 3,
          "description": 1,
          "category": 2,
          "ownerId": 1
        }
      },
      "functions": [
        {
          "tag": {
            "tagsParameter": "categoryTag"
          },
          "type": "tag",
          "fieldName": "category",
          "boost": 2
        }
      ]
    }
  ],
  "defaultScoringProfile": "stringFieldBoost",
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "https://www.example.com/foo"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 10
  },
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "category",
        "ownerId"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "tokenizer": "standard_v2",
      "tokenFilters": [
        "common_grams"
      ],
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ],
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "tagsAnalyzer"
    }
  ],
  "tokenizers": [
    {
      "maxTokenLength": 100,
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2",
      "name": "my_tokenizer"
    }
  ],
  "tokenFilters": [
    {
      "preserveOriginal": false,
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter",
      "name": "my_tokenFilter"
    }
  ],
  "charFilters": [
    {
      "mappings": [
        ".=>,",
        "_=>-"
      ],
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter",
      "name": "my_mapping"
    }
  ],
  "normalizers": [
    {
      "tokenFilters": [
        "my_tokenFilter"
      ],
      "charFilters": [
        "my_mapping"
      ],
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer",
      "name": "my_normalizer"
    }
  ],
  "similarity": {
    "k1": 10,
    "b": 0.1,
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity"
  },
  "semantic": {
    "defaultConfiguration": "testconfig",
    "configurations": [
      {
        "name": "testconfig",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "category"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "ownerId"
            }
          ]
        },
        "rankingOrder": "BoostedRerankerScore"
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "profiles": [
      {
        "name": "config1",
        "algorithm": "cosine",
        "vectorizer": "openai",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config2",
        "algorithm": "euclidean",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config3",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQC"
      },
      {
        "name": "config4",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQWithoutOriginals"
      }
    ],
    "algorithms": [
      {
        "hnswParameters": {
          "metric": "cosine"
        },
        "name": "cosine",
        "kind": "hnsw"
      },
      {
        "hnswParameters": {
          "metric": "euclidean"
        },
        "name": "euclidean",
        "kind": "hnsw"
      },
      {
        "hnswParameters": {
          "metric": "dotProduct"
        },
        "name": "dotProduct",
        "kind": "hnsw"
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com/",
          "deploymentId": "model",
          "apiKey": "api-key",
          "modelName": "text-embedding-3-large"
        },
        "name": "openai",
        "kind": "azureOpenAI"
      },
      {
        "customWebApiParameters": {
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "httpHeaders": {
            "header1": "value1",
            "header2": "value2"
          },
          "httpMethod": "POST",
          "timeout": "PT1M",
          "authResourceId": "api://f89d1c93-58a7-4b07-9a5b-5f89048b927b",
          "authIdentity": {
            "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity"
          }
        },
        "name": "custom-web-api",
        "kind": "customWebApi"
      },
      {
        "amlParameters": {
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "resourceId": "aml resource id",
          "timeout": "PT1M",
          "region": "aml region",
          "modelName": "OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32"
        },
        "name": "aml",
        "kind": "aml"
      },
      {
        "amlParameters": {
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "resourceId": "aml resource id",
          "timeout": "PT1M",
          "region": "aml region",
          "modelName": "Cohere-embed-v4"
        },
        "name": "aml-cohere",
        "kind": "aml"
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        },
        "truncationDimension": 2
      },
      {
        "name": "myBQC",
        "kind": "binaryQuantization",
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        },
        "truncationDimension": 2
      },
      {
        "name": "myBQWithoutOriginals",
        "kind": "binaryQuantization",
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "discardOriginals"
        },
        "truncationDimension": 2
      }
    ]
  },
  "@odata.etag": "0x1234568AE7E58A1"
}

Beispiel für eine Antwort

Statuscode:: 200

{
  "name": "temp-example-index",
  "description": "description",
  "defaultScoringProfile": "stringFieldBoost",
  "fields": [
    {
      "name": "id",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": true,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector1",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 20,
      "vectorSearchProfile": "config1",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector1b",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector2",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector3",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector22",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector4",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 32,
      "vectorSearchProfile": "config4",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "name",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "standard.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "ownerId",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "price",
      "type": "Edm.Double",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "synonymMaps": []
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "stringFieldBoost",
      "functionAggregation": "sum",
      "text": {
        "weights": {
          "name": 3,
          "description": 1,
          "category": 2,
          "ownerId": 1
        }
      },
      "functions": [
        {
          "fieldName": "category",
          "interpolation": "linear",
          "type": "tag",
          "boost": 2,
          "tag": {
            "tagsParameter": "categoryTag"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "https://www.example.com/foo"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 10
  },
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "category",
        "ownerId"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "tagsAnalyzer",
      "tokenizer": "standard_v2",
      "tokenFilters": [
        "common_grams"
      ],
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ]
    }
  ],
  "normalizers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer",
      "name": "my_normalizer",
      "tokenFilters": [
        "my_tokenFilter"
      ],
      "charFilters": [
        "my_mapping"
      ]
    }
  ],
  "tokenizers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2",
      "name": "my_tokenizer",
      "maxTokenLength": 100
    }
  ],
  "tokenFilters": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter",
      "name": "my_tokenFilter",
      "preserveOriginal": false
    }
  ],
  "charFilters": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter",
      "name": "my_mapping",
      "mappings": [
        ".=>,",
        "_=>-"
      ]
    }
  ],
  "similarity": {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity",
    "k1": 10,
    "b": 0.1
  },
  "semantic": {
    "defaultConfiguration": "testconfig",
    "configurations": [
      {
        "name": "testconfig",
        "rankingOrder": "BoostedRerankerScore",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "category"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "ownerId"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "algorithms": [
      {
        "name": "cosine",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "cosine",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "euclidean",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "euclidean",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "dotProduct",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "dotProduct",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      }
    ],
    "profiles": [
      {
        "name": "config1",
        "algorithm": "cosine",
        "vectorizer": "openai",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config2",
        "algorithm": "euclidean",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config3",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQC"
      },
      {
        "name": "config4",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQWithoutOriginals"
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "name": "openai",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com",
          "deploymentId": "model",
          "apiKey": "api-key",
          "modelName": "text-embedding-3-large"
        }
      },
      {
        "name": "custom-web-api",
        "kind": "customWebApi",
        "customWebApiParameters": {
          "httpMethod": "POST",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "authResourceId": "api://f89d1c93-58a7-4b07-9a5b-5f89048b927b",
          "httpHeaders": {
            "header1": "value1",
            "header2": "value2"
          },
          "authIdentity": {
            "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity"
          }
        }
      },
      {
        "name": "aml",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
          "resourceId": "aml resource id",
          "region": "aml region",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "modelName": "OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32"
        }
      },
      {
        "name": "aml-cohere",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
          "resourceId": "aml resource id",
          "region": "aml region",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "modelName": "Cohere-embed-v4"
        }
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        }
      },
      {
        "name": "myBQC",
        "kind": "binaryQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        }
      },
      {
        "name": "myBQWithoutOriginals",
        "kind": "binaryQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "discardOriginals"
        }
      }
    ]
  }
}

Statuscode:: 201

{
  "name": "temp-example-index",
  "description": "description",
  "defaultScoringProfile": "stringFieldBoost",
  "fields": [
    {
      "name": "id",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": true,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector1",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 20,
      "vectorSearchProfile": "config1",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector1b",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector2",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector3",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 5,
      "vectorSearchProfile": "config3",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector22",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 10,
      "vectorSearchProfile": "config2",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "vector4",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "dimensions": 32,
      "vectorSearchProfile": "config4",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "name",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "standard.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "ownerId",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "analyzer": "en.lucene",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "price",
      "type": "Edm.Double",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "stored": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "synonymMaps": []
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "stringFieldBoost",
      "functionAggregation": "sum",
      "text": {
        "weights": {
          "name": 3,
          "description": 1,
          "category": 2,
          "ownerId": 1
        }
      },
      "functions": [
        {
          "fieldName": "category",
          "interpolation": "linear",
          "type": "tag",
          "boost": 2,
          "tag": {
            "tagsParameter": "categoryTag"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "https://www.example.com/foo"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 10
  },
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "category",
        "ownerId"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "tagsAnalyzer",
      "tokenizer": "standard_v2",
      "tokenFilters": [
        "common_grams"
      ],
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ]
    }
  ],
  "normalizers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer",
      "name": "my_normalizer",
      "tokenFilters": [
        "my_tokenFilter"
      ],
      "charFilters": [
        "my_mapping"
      ]
    }
  ],
  "tokenizers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2",
      "name": "my_tokenizer",
      "maxTokenLength": 100
    }
  ],
  "tokenFilters": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter",
      "name": "my_tokenFilter",
      "preserveOriginal": false
    }
  ],
  "charFilters": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter",
      "name": "my_mapping",
      "mappings": [
        ".=>,",
        "_=>-"
      ]
    }
  ],
  "similarity": {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity",
    "k1": 10,
    "b": 0.1
  },
  "semantic": {
    "defaultConfiguration": "testconfig",
    "configurations": [
      {
        "name": "testconfig",
        "rankingOrder": "BoostedRerankerScore",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "category"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "ownerId"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "algorithms": [
      {
        "name": "cosine",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "cosine",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "euclidean",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "euclidean",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "dotProduct",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "dotProduct",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      }
    ],
    "profiles": [
      {
        "name": "config1",
        "algorithm": "cosine",
        "vectorizer": "openai",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config2",
        "algorithm": "euclidean",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "config3",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQC"
      },
      {
        "name": "config4",
        "algorithm": "dotProduct",
        "vectorizer": "custom-web-api",
        "compression": "myBQWithoutOriginals"
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "name": "openai",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com",
          "deploymentId": "model",
          "apiKey": "api-key",
          "modelName": "text-embedding-3-large"
        }
      },
      {
        "name": "custom-web-api",
        "kind": "customWebApi",
        "customWebApiParameters": {
          "httpMethod": "POST",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "authResourceId": "api://f89d1c93-58a7-4b07-9a5b-5f89048b927b",
          "httpHeaders": {
            "header1": "value1",
            "header2": "value2"
          },
          "authIdentity": {
            "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity"
          }
        }
      },
      {
        "name": "aml",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
          "resourceId": "aml resource id",
          "region": "aml region",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "modelName": "OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32"
        }
      },
      {
        "name": "aml-cohere",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
          "resourceId": "aml resource id",
          "region": "aml region",
          "uri": "https://my-custom-endpoint.org/",
          "timeout": "PT1M",
          "modelName": "Cohere-embed-v4"
        }
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        }
      },
      {
        "name": "myBQC",
        "kind": "binaryQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "preserveOriginals"
        }
      },
      {
        "name": "myBQWithoutOriginals",
        "kind": "binaryQuantization",
        "truncationDimension": 2,
        "rescoringOptions": {
          "enableRescoring": true,
          "defaultOversampling": 10,
          "rescoreStorageMethod": "discardOriginals"
        }
      }
    ]
  }
}

Definitionen

Name	Beschreibung
Accept	Die Überschrift "Annehmen".
AIFoundryModelCatalogName	Der Name des Embedding-Modells aus dem Azure AI Foundry Catalog, das genannt wird.
AMLParameters	Gibt die Eigenschaften für die Verbindung mit einem AML-Vektorizer an.
AMLVectorizer	Spezifiziert einen Azure Machine Learning-Endpunkt, der über den Azure AI Foundry Model Catalog bereitgestellt wird, um die Vektor-Einbettung einer Abfragezeichenkette zu erzeugen.
AsciiFoldingTokenFilter	Konvertiert alphabetische, numerische und symbolische Unicode-Zeichen, die sich nicht in den ersten 127 ASCII-Zeichen (dem Unicode-Block "Basic Latin") befinden, in ihre ASCII-Entsprechungen, wenn solche Entsprechungen vorhanden sind. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
AzureOpenAIModelName	Der Name des Azure Open AI-Modells, der aufgerufen wird.
AzureOpenAIVectorizer	Gibt die Azure OpenAI-Ressource an, die zum Vektorisieren einer Abfragezeichenfolge verwendet wird.
AzureOpenAIVectorizerParameters	Gibt die Parameter für die Verbindung mit der Azure OpenAI-Ressource an.
BinaryQuantizationCompression	Enthält konfigurationsspezifische Konfigurationsoptionen für die Komprimierungsmethode der binären Quantisierung, die während der Indizierung und Abfrage verwendet wird.
BM25SimilarityAlgorithm	Bewertungsfunktion basierend auf dem Okapi BM25 Ähnlichkeitsalgorithmus. BM25 ist ein TF-IDF-like-Algorithmus, der die Längennormalisierung (gesteuert durch den Parameter "b") sowie die Begriffsfrequenzsättigung (gesteuert durch den Parameter "k1") enthält.
CharFilterName	Definiert die Namen aller Zeichenfilter, die von der Suchmaschine unterstützt werden.
CjkBigramTokenFilter	Bildet Bigrams von CJK-Ausdrücken, die aus dem Standardtokenizer generiert werden. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
CjkBigramTokenFilterScripts	Skripts, die von CjkBigramTokenFilter ignoriert werden können.
ClassicSimilarityAlgorithm	Legacy-Ähnlichkeitsalgorithmus, der die Lucene TFIDFSimilarity-Implementierung von TF-IDF verwendet. Diese Variation von TF-IDF führt die Normalisierung statischer Dokumente sowie die Koordinierung von Faktoren ein, die Dokumente benachteiligen, die nur teilweise mit den durchsuchten Abfragen übereinstimmen.
ClassicTokenizer	Grammatikbasierter Tokenizer, der für die Verarbeitung der meisten dokumente mit europäischer Sprache geeignet ist. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
CommonGramTokenFilter	Konstruiert Bigramme für häufig vorkommende Begriffe während der Indexierung. Einzelne Begriffe werden ebenfalls indexiert und mit Bigrammen überlagert. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
CorsOptions	Definiert Optionen zum Steuern der cross-Origin Resource Sharing (CORS) für einen Index.
CustomAnalyzer	Ermöglicht es Ihnen, den Prozess der Konvertierung von Text in in indizierbare/durchsuchbare Token zu übernehmen. Es ist eine benutzerdefinierte Konfiguration, die aus einem einzelnen vordefinierten Tokenizer und einem oder mehreren Filtern besteht. Der Tokenizer ist für das Aufteilen von Text in Token verantwortlich, und die Filter zum Ändern von Token, die vom Tokenizer ausgegeben werden.
CustomNormalizer	Ermöglicht es Ihnen, die Normalisierung für filterbare, sortierbare und facetable-Felder zu konfigurieren, die standardmäßig mit striktem Abgleich funktionieren. Dies ist eine benutzerdefinierte Konfiguration, die aus mindestens einem Filter besteht, wodurch das gespeicherte Token geändert wird.
DictionaryDecompounderTokenFilter	Zerlegt zusammengesetzte Wörter, die in vielen germanischen Sprachen vorkommen. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
DistanceScoringFunction	Definiert eine Funktion, die Bewertungen basierend auf der Entfernung von einem geografischen Standort erhöht.
DistanceScoringParameters	Stellt Parameterwerte für eine Entfernungsbewertungsfunktion bereit.
EdgeNGramTokenFilter	Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n) beginnend von vorne oder hinten eines Eingabetokens. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
EdgeNGramTokenFilterSide	Gibt an, von welcher Seite der Eingabe ein N-Gramm generiert werden soll.
EdgeNGramTokenFilterV2	Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n) beginnend von vorne oder hinten eines Eingabetokens. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
EdgeNGramTokenizer	Tokenisiert die Eingabe von einem Rand in n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
ElisionTokenFilter	Entfernt Elisionen. Beispielsweise wird "l'avion" (die Ebene) in "avion" (Ebene) konvertiert. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
ErrorAdditionalInfo	Der Ressourcenverwaltungsfehler zusätzliche Informationen.
ErrorDetail	Das Fehlerdetails.
ErrorResponse	Übliche Fehlerantwort für alle Azure Resource Manager APIs, um Fehlerdetails bei fehlgeschlagenen Operationen zurückzugeben. (Dies folgt auch dem OData-Fehlerantwortformat.)
ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration	Enthält Konfigurationsoptionen, die spezifisch für den vollständigen KNN-Algorithmus sind, der während der Abfrage verwendet wird, wodurch die Brute-Force-Suche im gesamten Vektorindex ausgeführt wird.
ExhaustiveKnnParameters	Enthält die für den vollständigen KNN-Algorithmus spezifischen Parameter.
FreshnessScoringFunction	Definiert eine Funktion, die Bewertungen basierend auf dem Wert eines Datum-Uhrzeit-Felds erhöht.
FreshnessScoringParameters	Stellt Parameterwerte für eine Aktualitätsbewertungsfunktion bereit.
HnswAlgorithmConfiguration	Enthält Konfigurationsoptionen, die für den HNSW-Algorithmus für die approximativen nächsten Nachbarn spezifisch sind, der während der Indizierung und Abfrage verwendet wird. Der HNSW-Algorithmus bietet einen abstimmbaren Kompromiss zwischen Suchgeschwindigkeit und Genauigkeit.
HnswParameters	Enthält die Parameter, die für den HNSW-Algorithmus spezifisch sind.
KeepTokenFilter	Ein Tokenfilter, der Token nur mit Text in einer angegebenen Liste von Wörtern speichert. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
KeywordMarkerTokenFilter	Begriffe werden als Schlüsselwörter gekennzeichnet. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
KeywordTokenizer	Gibt die gesamte Eingabe als ein einzelnes Token aus. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
KeywordTokenizerV2	Gibt die gesamte Eingabe als ein einzelnes Token aus. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
LengthTokenFilter	Entfernt die Wörter, die zu lang oder zu kurz sind. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
LexicalAnalyzerName	Definiert die Namen aller Textanalysetools, die von der Suchmaschine unterstützt werden.
LexicalNormalizerName	Definiert die Namen aller Textnormalisierer, die von der Suchmaschine unterstützt werden.
LexicalTokenizerName	Definiert die Namen aller Tokenizer, die von der Suchmaschine unterstützt werden.
LimitTokenFilter	Beschränkt die Anzahl der Token während der Indizierung. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
LuceneStandardAnalyzer	Standard Apache Lucene Analyzer; Zusammengesetzt aus dem Standardmäßigen Tokenizer, Kleinbuchstabenfilter und Stoppfilter.
LuceneStandardTokenizer	Umbricht Text nach den Unicode-Textsegmentierungsregeln. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
LuceneStandardTokenizerV2	Umbricht Text nach den Unicode-Textsegmentierungsregeln. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
MagnitudeScoringFunction	Definiert eine Funktion, die Bewertungen basierend auf der Größe eines numerischen Felds erhöht.
MagnitudeScoringParameters	Stellt Parameterwerte für eine Bewertungsfunktion der Größe bereit.
MappingCharFilter	Ein Zeichenfilter, der Zuordnungen anwendet, die mit der Zuordnungsoption definiert sind. Der Abgleich ist umfangreich (der längste Musterabgleich an einem bestimmten Punkt wird verwendet). Eine Ersetzung kann eine leere Zeichenfolge sein. Dieser Zeichenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
MicrosoftLanguageStemmingTokenizer	Teilt Text nach sprachspezifischen Regeln auf und reduziert Wörter auf deren Grundformen.
MicrosoftLanguageTokenizer	Teilt Text nach sprachspezifischen Regeln auf.
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage	Listet die vom Microsoft Language Stemming Tokenizer unterstützten Sprachen auf.
MicrosoftTokenizerLanguage	Listet die vom Microsoft-Sprachen-Tokenizer unterstützten Sprachen auf.
NGramTokenFilter	Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
NGramTokenFilterV2	Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
NGramTokenizer	Tokenisiert die Eingabe in n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
PathHierarchyTokenizerV2	Tokenizer für pfadähnliche Hierarchien. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
PatternAnalyzer	Trennt Text flexibel über ein reguläres Ausdrucksmuster in Begriffe. Dieser Analyzer wird mit Apache Lucene implementiert.
PatternCaptureTokenFilter	Verwendet Java regexes, um mehrere Token auszugeben – eine für jede Aufnahmegruppe in einem oder mehreren Mustern. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
PatternReplaceCharFilter	Ein Zeichenfilter, der Zeichen in der Eingabezeichenfolge ersetzt. Er verwendet einen regulären Ausdruck, um zu erhaltende Zeichenfolgen zu identifizieren, und ein Ersatzmuster, um zu ersetzende Zeichen zu identifizieren. Wenn Sie beispielsweise den Eingabetext "aa bb aa bb", das Muster "(aa)\s+(bb)" und den Ersatz "$1#$2" erhalten haben, lautet das Ergebnis "aa#bb aa#bb aa#bb". Dieser Zeichenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
PatternReplaceTokenFilter	Ein Zeichenfilter, der Zeichen in der Eingabezeichenfolge ersetzt. Er verwendet einen regulären Ausdruck, um zu erhaltende Zeichenfolgen zu identifizieren, und ein Ersatzmuster, um zu ersetzende Zeichen zu identifizieren. Wenn Sie beispielsweise den Eingabetext "aa bb aa bb", das Muster "(aa)\s+(bb)" und den Ersatz "$1#$2" erhalten haben, lautet das Ergebnis "aa#bb aa#bb aa#bb". Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
PatternTokenizer	Tokenizer, der regex-Musterabgleich verwendet, um unterschiedliche Token zu erstellen. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
PhoneticEncoder	Gibt den Typ des phonetischen Encoders an, der mit einem PhoneticTokenFilter verwendet werden soll.
PhoneticTokenFilter	Erstellt Token für phonetische Übereinstimmungen. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
Prefer	Weist den Dienst bei HTTP PUT-Anforderungen an, die erstellte/aktualisierte Ressource bei Erfolg zurückzugeben.
RankingOrder	Stellt die Punktzahl dar, die für die Sortierreihenfolge von Dokumenten verwendet werden soll.
RescoringOptions	Enthält die Optionen für die Korrektur.
ScalarQuantizationCompression	Enthält Konfigurationsoptionen, die spezifisch für die skalare Quantisierungskomprimierungsmethode sind, die während der Indizierung und Abfrage verwendet wird.
ScalarQuantizationParameters	Enthält die parameter, die für die Skalar quantization spezifisch sind.
ScoringFunctionAggregation	Definiert die Aggregationsfunktion, die verwendet wird, um die Ergebnisse aller Bewertungsfunktionen in einem Bewertungsprofil zu kombinieren.
ScoringFunctionInterpolation	Definiert die Funktion, die zum Interpolieren von Score Boosting in einem Dokumentbereich verwendet wird.
ScoringProfile	Definiert Parameter für einen Suchindex, der die Bewertung in Suchabfragen beeinflusst.
SearchField	Stellt ein Feld in einer Indexdefinition dar, das den Namen, den Datentyp und das Suchverhalten eines Felds beschreibt.
SearchFieldDataType	Definiert den Datentyp eines Feldes in einem Suchindex.
SearchIndex	Stellt eine Suchindexdefinition dar, die die Felder und das Suchverhalten eines Indexes beschreibt.
SearchIndexerDataNoneIdentity	Löscht die Identitätseigenschaft einer Datenquelle.
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Gibt die Identität für eine zu verwendende Datenquelle an.
SearchResourceEncryptionKey	Ein vom Kunden verwalteter Verschlüsselungsschlüssel im Azure Key Vault. Schlüssel, die Sie erstellen und verwalten, können zum Verschlüsseln oder Entschlüsseln ruhender Daten verwendet werden, z. B. Indizes und Synonymzuordnungen.
SearchSuggester	Definiert, wie die Vorschlags-API auf eine Gruppe von Feldern im Index angewendet werden soll.
SemanticConfiguration	Definiert eine bestimmte Konfiguration, die im Kontext der semantischen Funktionen verwendet werden soll.
SemanticField	Ein Feld, das als Teil der semantischen Konfiguration verwendet wird.
SemanticPrioritizedFields	Beschreibt die Felder "Titel", "Inhalt" und "Schlüsselwörter", die für semantische Rangfolge, Beschriftungen, Hervorhebungen und Antworten verwendet werden sollen.
SemanticSearch	Definiert Parameter für einen Suchindex, der die semantischen Funktionen beeinflusst.
ShingleTokenFilter	Erstellt Kombinationen von Token als ein einzelnes Token. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
SnowballTokenFilter	Ein Filter, der Wörter mit einem snowball-generierten Stammer abstammt. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
SnowballTokenFilterLanguage	Die Sprache, die für einen Snowball-Token-Filter verwendet werden soll.
StemmerOverrideTokenFilter	Bietet die Möglichkeit, andere Wortstammfilter mit benutzerwörterbuchbasierter Wortstammerkennung außer Kraft zu setzen. Alle wörterbuchstammigen Begriffe werden als Schlüsselwörter markiert, sodass sie nicht mit Stemmern in der Kette gestammt werden. Muss vor dem Filter für die Wortstammerkennung platziert werden. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/StemmerOverrideFilter.html.
StemmerTokenFilter	Sprachspezifischer Wortstammfilter. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert. Siehe https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters.
StemmerTokenFilterLanguage	Die Sprache, die für einen Stemmmertokenfilter verwendet werden soll.
StopAnalyzer	Dividiert Text in Nichtbuchstaben; Wendet die Tokenfilter in Kleinbuchstaben und Stoppwörtern an. Dieser Analyzer wird mit Apache Lucene implementiert.
StopwordsList	Gibt eine vordefinierte Liste von sprachspezifischen Stoppwörtern an.
StopwordsTokenFilter	Entfernt Stoppwörter aus einem Tokenstream. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html.
SynonymTokenFilter	Gleicht ein- oder mehrere Wort-Synonyme in einem Tokendatenstrom ab. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
TagScoringFunction	Definiert eine Funktion, die Die Bewertungen von Dokumenten mit Zeichenfolgenwerten erhöht, die einer bestimmten Liste von Tags entsprechen.
TagScoringParameters	Stellt Parameterwerte für eine Tagbewertungsfunktion bereit.
TextWeights	Definiert Gewichtungen für Indexfelder, für die Übereinstimmungen die Bewertung in Suchabfragen erhöhen sollen.
TokenCharacterKind	Stellt Zeichenklassen dar, auf die ein Tokenfilter angewendet werden kann.
TokenFilterName	Definiert die Namen aller Tokenfilter, die von der Suchmaschine unterstützt werden.
TruncateTokenFilter	Schneidet die Begriffe auf eine bestimmte Länge ab. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
UaxUrlEmailTokenizer	Tokenisiert URLs und E-Mails als ein Token. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.
UniqueTokenFilter	Filtert Token mit dem gleichen Text wie das vorherige Token heraus. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.
VectorEncodingFormat	Das Codierungsformat für die Interpretation von Vektorfeldinhalten.
VectorSearch	Enthält Konfigurationsoptionen im Zusammenhang mit der Vektorsuche.
VectorSearchAlgorithmKind	Der Algorithmus, der für die Indizierung und Abfrage verwendet wird.
VectorSearchAlgorithmMetric	Die Ähnlichkeitsmetrik, die für Vektorvergleiche verwendet werden soll. Es wird empfohlen, dieselbe Ähnlichkeitsmetrik zu wählen, mit der das Einbettungsmodell trainiert wurde.
VectorSearchCompressionKind	Die Komprimierungsmethode, die für die Indizierung und Abfrage verwendet wird.
VectorSearchCompressionTarget	Der quantisierte Datentyp von komprimierten Vektorwerten.
VectorSearchProfile	Definiert eine Kombination von Konfigurationen, die mit der Vektorsuche verwendet werden sollen.
VectorSearchVectorizerKind	Die Vektorisierungsmethode, die während der Abfragezeit verwendet werden soll.
WebApiVectorizer	Gibt einen benutzerdefinierten Vektorizer zum Generieren des Vektoreinbettungs einer Abfragezeichenfolge an. Die Integration eines externen Vektorizers erfolgt mithilfe der benutzerdefinierten Web-API-Schnittstelle eines Skillsets.
WebApiVectorizerParameters	Gibt die Eigenschaften für die Verbindung mit einem benutzerdefinierten Vektorizer an.
WordDelimiterTokenFilter	Unterteilt Wörter in Teilwörter und führt optionale Transformationen in Teilwortgruppen durch. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Accept

Enumeration

Die Überschrift "Annehmen".

Wert	Beschreibung
application/json;odata.metadata=minimal

AIFoundryModelCatalogName

Enumeration

Der Name des Embedding-Modells aus dem Azure AI Foundry Catalog, das genannt wird.

Wert	Beschreibung
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32	OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336	OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base	Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant	Facebook-DinoV2-Bild-Einbettungen-ViT-Giant
Cohere-embed-v3-english	Cohere-embed-v3-english
Cohere-embed-v3-multilingual	Cohere-embed-v3-multilingual
Cohere-embed-v4	Cohere Embed v4-Modell zum Generieren von Einbettungen aus Text und Bildern.

AMLParameters

Objekt

Gibt die Eigenschaften für die Verbindung mit einem AML-Vektorizer an.

Name	Typ	Beschreibung
key	string	(Erforderlich für die Schlüsselauthentifizierung) Der Schlüssel für den AML-Dienst.
modelName	AIFoundryModelCatalogName	Der Name des Embedding-Modells aus dem Azure AI Foundry Catalog, das am bereitgestellten Endpunkt bereitgestellt wird.
region	string	(Optional für die Tokenauthentifizierung). Die Region, in der der AML-Dienst bereitgestellt wird.
resourceId	string	(Erforderlich für die Tokenauthentifizierung). Die Azure Resource Manager Resource ID des AML-Dienstes. Es sollte im Format subscriptions/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft sein. MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/services/{service_name}.
timeout	string (duration)	(Optional) Wenn angegeben, wird damit das Zeitlimit für den HTTP-Client angegeben, der den API-Aufruf durchführt.
uri	string (uri)	(Erforderlich für keine Authentifizierung oder Schlüsselauthentifizierung) Der Bewertungs-URI des AML-Diensts, an den die JSON-Nutzlast gesendet wird. Nur das HTTPS-URI-Schema ist zulässig.

AMLVectorizer

Objekt

Spezifiziert einen Azure Machine Learning-Endpunkt, der über den Azure AI Foundry Model Catalog bereitgestellt wird, um die Vektor-Einbettung einer Abfragezeichenkette zu erzeugen.

Name	Typ	Beschreibung
amlParameters	AMLParameters	Gibt die Eigenschaften des AML-Vektorizers an.
kind	string: aml	Typ des VectorSearchVectorizers.
name	string	Der Name, der dieser bestimmten Vektorisierungsmethode zugeordnet werden soll.

AsciiFoldingTokenFilter

Objekt

Konvertiert alphabetische, numerische und symbolische Unicode-Zeichen, die sich nicht in den ersten 127 ASCII-Zeichen (dem Unicode-Block "Basic Latin") befinden, in ihre ASCII-Entsprechungen, wenn solche Entsprechungen vorhanden sind. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
preserveOriginal	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob das ursprüngliche Token beibehalten wird. Die Standardeinstellung ist "false".

AzureOpenAIModelName

Enumeration

Der Name des Azure Open AI-Modells, der aufgerufen wird.

Wert	Beschreibung
text-embedding-ada-002	TextEmbeddingAda002 Modell.
text-embedding-3-large	TextEmbedding3Großes Modell.
text-embedding-3-small	TextEmbedding3Kleines Modell.
gpt-5-mini	Gpt5Mini-Modell.
gpt-5-nano	Gpt5Nano-Modell.
gpt-5.4-mini	Gpt54Mini Modell.
gpt-5.4-nano	Gpt54Nano-Modell.

AzureOpenAIVectorizer

Objekt

Gibt die Azure OpenAI-Ressource an, die zum Vektorisieren einer Abfragezeichenfolge verwendet wird.

Name	Typ	Beschreibung
azureOpenAIParameters	AzureOpenAIVectorizerParameters	Enthält die Parameter, die für die Vektorisierung der Azure OpenAI-Einbettung spezifisch sind.
kind	string: azureOpenAI	Typ des VectorSearchVectorizers.
name	string	Der Name, der dieser bestimmten Vektorisierungsmethode zugeordnet werden soll.

AzureOpenAIVectorizerParameters

Objekt

Gibt die Parameter für die Verbindung mit der Azure OpenAI-Ressource an.

Name	Typ	Beschreibung
apiKey	string	API-Schlüssel der angegebenen Azure OpenAI-Ressource.
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Die vom Benutzer zugewiesene verwaltete Identität, die für ausgehende Verbindungen verwendet wird.
deploymentId	string	ID der Azure OpenAI-Modellbereitstellung für die angegebene Ressource.
modelName	AzureOpenAIModelName	Der Name des Einbettungsmodells, das im bereitgestellten deploymentId-Pfad bereitgestellt wird.
resourceUri	string (uri)	Der Ressourcen-URI der Azure OpenAI-Ressource.

BinaryQuantizationCompression

Objekt

Enthält konfigurationsspezifische Konfigurationsoptionen für die Komprimierungsmethode der binären Quantisierung, die während der Indizierung und Abfrage verwendet wird.

Name	Typ	Beschreibung
kind	string: binaryQuantization	Art von VectorSearchKompression.
name	string	Der Name, der dieser bestimmten Konfiguration zugeordnet werden soll.
rescoringOptions	RescoringOptions	Enthält die Optionen für die Korrektur.
truncationDimension	integer (int32)	Die Anzahl der Dimensionen, mit der die Vektoren abgeschnitten werden sollen. Durch das Abschneiden der Vektoren wird die Größe der Vektoren und die Datenmenge reduziert, die während der Suche übertragen werden muss. Dies kann Speicherkosten sparen und die Suchleistung auf Kosten des Rückrufs verbessern. Es sollte nur für Einbettungen verwendet werden, die mit Matryoshka Representation Learning (MRL) trainiert wurden, z. B. OpenAI-Text-Embedding-3-large (klein). Der Standardwert ist NULL, was bedeutet, dass keine Abkürzung erfolgt.

BM25SimilarityAlgorithm

Objekt

Bewertungsfunktion basierend auf dem Okapi BM25 Ähnlichkeitsalgorithmus. BM25 ist ein TF-IDF-like-Algorithmus, der die Längennormalisierung (gesteuert durch den Parameter "b") sowie die Begriffsfrequenzsättigung (gesteuert durch den Parameter "k1") enthält.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
b	number (double)	Diese Eigenschaft steuert, wie sich die Länge eines Dokuments auf die Relevanzbewertung auswirkt. Standardmäßig wird ein Wert von 0,75 verwendet. Ein Wert von 0,0 bedeutet, dass keine Längennormalisierung angewendet wird, während ein Wert von 1,0 bedeutet, dass die Bewertung durch die Länge des Dokuments vollständig normalisiert wird.
k1	number (double)	Diese Eigenschaft steuert die Skalierungsfunktion zwischen der Begriffshäufigkeit der einzelnen übereinstimmenden Ausdrücke und der endgültigen Relevanzbewertung eines Dokumentabfragepaars. Standardmäßig wird ein Wert von 1,2 verwendet. Ein Wert von 0,0 bedeutet, dass die Bewertung nicht mit einer Erhöhung der Begriffshäufigkeit skaliert wird.

CharFilterName

Enumeration

Definiert die Namen aller Zeichenfilter, die von der Suchmaschine unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
html_strip	Ein Zeichenfilter, der versucht, HTML-Konstrukte zu entfernen. Siehe https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html.

CjkBigramTokenFilter

Objekt

Bildet Bigrams von CJK-Ausdrücken, die aus dem Standardtokenizer generiert werden. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CjkBigramTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
ignoreScripts	CjkBigramTokenFilterScripts[]		Die zu ignorierenden Skripts.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
outputUnigrams	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob sowohl Unigramme als auch Bigrams (wenn wahr) oder nur Bigrams (wenn falsch) ausgegeben werden sollen. Die Standardeinstellung ist "false".

CjkBigramTokenFilterScripts

Enumeration

Skripts, die von CjkBigramTokenFilter ignoriert werden können.

Wert	Beschreibung
han	Ignorieren Sie die Han-Schrift, wenn Sie Bigramme von CJK-Begriffen bilden.
hiragana	Ignorieren Sie die Hiragana-Schrift, wenn Sie Bigramme von CJK-Begriffen bilden.
katakana	Ignorieren Sie die Katakana-Schrift, wenn Sie Bigramme von CJK-Begriffen bilden.
hangul	Ignorieren Sie die Hangul-Schrift, wenn Sie Bigramme von CJK-Begriffen bilden.

ClassicSimilarityAlgorithm

Objekt

Legacy-Ähnlichkeitsalgorithmus, der die Lucene TFIDFSimilarity-Implementierung von TF-IDF verwendet. Diese Variation von TF-IDF führt die Normalisierung statischer Dokumente sowie die Koordinierung von Faktoren ein, die Dokumente benachteiligen, die nur teilweise mit den durchsuchten Abfragen übereinstimmen.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicSimilarity	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.

ClassicTokenizer

Objekt

Grammatikbasierter Tokenizer, der für die Verarbeitung der meisten dokumente mit europäischer Sprache geeignet ist. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Die maximale Tokenlänge. Der Standardwert ist 255. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt. Die maximale Tokenlänge, die verwendet werden kann, beträgt 300 Zeichen.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

CommonGramTokenFilter

Objekt

Konstruiert Bigramme für häufig vorkommende Begriffe während der Indexierung. Einzelne Begriffe werden ebenfalls indexiert und mit Bigrammen überlagert. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CommonGramTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
commonWords	string[]		Die Gruppe allgemeiner Wörter.
ignoreCase	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob bei übereinstimmungen mit allgemeinen Wörtern die Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet wird. Die Standardeinstellung ist "false".
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
queryMode	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob sich der Tokenfilter im Abfragemodus befindet. Im Abfragemodus generiert der Tokenfilter Bigrams und entfernt dann allgemeine Wörter und einzelne Ausdrücke, gefolgt von einem gemeinsamen Wort. Die Standardeinstellung ist "false".

CorsOptions

Objekt

Definiert Optionen zum Steuern der cross-Origin Resource Sharing (CORS) für einen Index.

Name	Typ	Beschreibung
allowedOrigins	string[]	Die Liste der Ursprünge, von denen aus JavaScript-Code Zugriff auf Ihren Index erhält. Kann eine Liste von Hosts in der Form {protocol}://{fully-qualified-domain-name}[:{port#}] oder ein einzelnes '*' enthalten, um alle Ursprünge zuzulassen (nicht empfohlen).
maxAgeInSeconds	integer (int64)	Die Dauer, für die Browser CORS-Preflight-Antworten zwischenspeichern sollen. Der Standardwert ist 5 Minuten.

CustomAnalyzer

Objekt

Ermöglicht es Ihnen, den Prozess der Konvertierung von Text in in indizierbare/durchsuchbare Token zu übernehmen. Es ist eine benutzerdefinierte Konfiguration, die aus einem einzelnen vordefinierten Tokenizer und einem oder mehreren Filtern besteht. Der Tokenizer ist für das Aufteilen von Text in Token verantwortlich, und die Filter zum Ändern von Token, die vom Tokenizer ausgegeben werden.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
charFilters	CharFilterName[]	Eine Liste von Zeichenfiltern, die zum Vorbereiten von Eingabetext verwendet werden, bevor er vom Tokenizer verarbeitet wird. Beispielsweise können sie bestimmte Zeichen oder Symbole ersetzen. Die Filter werden in der Reihenfolge ausgeführt, in der sie aufgelistet werden.
name	string	Der Name des Analyzers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
tokenFilters	TokenFilterName[]	Eine Liste von Tokenfiltern, die zum Herausfiltern oder Ändern der von einem Tokenizer generierten Token verwendet werden. Sie können beispielsweise einen Filter für Kleinbuchstaben angeben, mit dem alle Zeichen in Kleinbuchstaben konvertiert werden. Die Filter werden in der Reihenfolge ausgeführt, in der sie aufgelistet werden.
tokenizer	LexicalTokenizerName	Der Name des Tokenizers, der zum Unterteilen von Fließtext in eine Sequenz von Token verwendet werden soll, z. B. zum Aufteilen eines Satzes in Wörter.

CustomNormalizer

Objekt

Ermöglicht es Ihnen, die Normalisierung für filterbare, sortierbare und facetable-Felder zu konfigurieren, die standardmäßig mit striktem Abgleich funktionieren. Dies ist eine benutzerdefinierte Konfiguration, die aus mindestens einem Filter besteht, wodurch das gespeicherte Token geändert wird.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
charFilters	CharFilterName[]	Eine Liste von Zeichenfiltern, die zum Vorbereiten von Eingabetext verwendet werden, bevor er verarbeitet wird. Beispielsweise können sie bestimmte Zeichen oder Symbole ersetzen. Die Filter werden in der Reihenfolge ausgeführt, in der sie aufgelistet werden.
name	string	Der Name des Zeichenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
tokenFilters	TokenFilterName[]	Eine Liste der Tokenfilter, die zum Filtern oder Ändern des Eingabetokens verwendet werden. Sie können beispielsweise einen Filter für Kleinbuchstaben angeben, mit dem alle Zeichen in Kleinbuchstaben konvertiert werden. Die Filter werden in der Reihenfolge ausgeführt, in der sie aufgelistet werden.

DictionaryDecompounderTokenFilter

Objekt

Zerlegt zusammengesetzte Wörter, die in vielen germanischen Sprachen vorkommen. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DictionaryDecompounderTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxSubwordSize	integer (int32) maximum: 300	15	Die maximale Größe des Unterworts. Nur Unterwörter, die kürzer als dies sind, werden ausgegeben. Der Standardwert ist 15. Maximal 300.
minSubwordSize	integer (int32) maximum: 300	2	Die minimale Unterwortgröße. Nur Unterwörter, die länger als dies sind, werden ausgegeben. Der Standardwert ist 2. Maximal 300.
minWordSize	integer (int32) maximum: 300	5	Die Minimale Wortgröße. Nur Wörter, die länger als diese verarbeitet werden. Der Standardwert ist 5. Maximal 300.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
onlyLongestMatch	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob nur das längste übereinstimmende Unterwort zur Ausgabe hinzugefügt werden soll. Die Standardeinstellung ist "false".
wordList	string[]		Die Liste der Wörter, mit der abgeglichen werden soll.

DistanceScoringFunction

Objekt

Definiert eine Funktion, die Bewertungen basierend auf der Entfernung von einem geografischen Standort erhöht.

Name	Typ	Beschreibung
boost	number (double)	Ein Multiplikator für die unformatierte Bewertung. Muss eine positive Zahl sein, die nicht gleich 1,0 ist.
distance	DistanceScoringParameters	Parameterwerte für die Entfernungsbewertungsfunktion.
fieldName	string	Der Name des Felds, das als Eingabe für die Bewertungsfunktion verwendet wird.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Ein Wert, der angibt, wie die Verstärkung in Dokumentergebnisse interpoliert wird; Ist standardmäßig auf "Linear" festgelegt.
type	string: distance	Art der Bewertungsfunktion.

DistanceScoringParameters

Objekt

Stellt Parameterwerte für eine Entfernungsbewertungsfunktion bereit.

Name	Typ	Beschreibung
boostingDistance	number (double)	Die Entfernung in Kilometern von der Referenzposition, an der der Boosting-Bereich endet.
referencePointParameter	string	Der Name des Parameters, der in Suchabfragen übergeben wird, um den Referenzspeicherort anzugeben.

EdgeNGramTokenFilter

Objekt

Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n) beginnend von vorne oder hinten eines Eingabetokens. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxGram	integer (int32)	2	Die maximale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 2.
minGram	integer (int32)	1	Die minimale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 1. Muss kleiner als der Wert von maxGram sein.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	Gibt an, von welcher Seite des Eingangs das N-Gramm generiert werden soll. Der Standardwert ist "vorne".

EdgeNGramTokenFilterSide

Enumeration

Gibt an, von welcher Seite der Eingabe ein N-Gramm generiert werden soll.

Wert	Beschreibung
front	Gibt an, dass das N-Gramm von der Vorderseite der Eingabe generiert werden soll.
back	Gibt an, dass das N-Gramm von der Rückseite der Eingabe generiert werden soll.

EdgeNGramTokenFilterV2

Objekt

Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n) beginnend von vorne oder hinten eines Eingabetokens. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilterV2		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Die maximale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 2. Maximal 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Die minimale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 1. Maximal 300. Muss kleiner als der Wert von maxGram sein.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	Gibt an, von welcher Seite des Eingangs das N-Gramm generiert werden soll. Der Standardwert ist "vorne".

EdgeNGramTokenizer

Objekt

Tokenisiert die Eingabe von einem Rand in n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Die maximale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 2. Maximal 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Die minimale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 1. Maximal 300. Muss kleiner als der Wert von maxGram sein.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
tokenChars	TokenCharacterKind[]		Zeichenklassen, die in den Token beibehalten werden sollen.

ElisionTokenFilter

Objekt

Entfernt Elisionen. Beispielsweise wird "l'avion" (die Ebene) in "avion" (Ebene) konvertiert. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ElisionTokenFilter	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
articles	string[]	Die Gruppe der zu entfernenden Artikel.
name	string	Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

ErrorAdditionalInfo

Objekt

Der Ressourcenverwaltungsfehler zusätzliche Informationen.

Name	Typ	Beschreibung
info		Die zusätzlichen Informationen.
type	string	Der zusätzliche Informationstyp.

ErrorDetail

Objekt

Das Fehlerdetails.

Name	Typ	Beschreibung
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	Die zusätzlichen Informationen des Fehlers.
code	string	Der Fehlercode.
details	ErrorDetail[]	Die Fehlerdetails.
message	string	Die Fehlermeldung.
target	string	Das Fehlerziel.

ErrorResponse

Objekt

Übliche Fehlerantwort für alle Azure Resource Manager APIs, um Fehlerdetails bei fehlgeschlagenen Operationen zurückzugeben. (Dies folgt auch dem OData-Fehlerantwortformat.)

Name	Typ	Beschreibung
error	ErrorDetail	Das Fehlerobjekt.

ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration

Objekt

Enthält Konfigurationsoptionen, die spezifisch für den vollständigen KNN-Algorithmus sind, der während der Abfrage verwendet wird, wodurch die Brute-Force-Suche im gesamten Vektorindex ausgeführt wird.

Name	Typ	Beschreibung
exhaustiveKnnParameters	ExhaustiveKnnParameters	Enthält die für den vollständigen KNN-Algorithmus spezifischen Parameter.
kind	string: exhaustiveKnn	Typ von VectorSearchAlgorithmConfiguration.
name	string	Der Name, der dieser bestimmten Konfiguration zugeordnet werden soll.

ExhaustiveKnnParameters

Objekt

Enthält die für den vollständigen KNN-Algorithmus spezifischen Parameter.

Name	Typ	Beschreibung
metric	VectorSearchAlgorithmMetric	Die Ähnlichkeitsmetrik, die für Vektorvergleiche verwendet werden soll.

FreshnessScoringFunction

Objekt

Definiert eine Funktion, die Bewertungen basierend auf dem Wert eines Datum-Uhrzeit-Felds erhöht.

Name	Typ	Beschreibung
boost	number (double)	Ein Multiplikator für die unformatierte Bewertung. Muss eine positive Zahl sein, die nicht gleich 1,0 ist.
fieldName	string	Der Name des Felds, das als Eingabe für die Bewertungsfunktion verwendet wird.
freshness	FreshnessScoringParameters	Parameterwerte für die Aktualitätsbewertungsfunktion.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Ein Wert, der angibt, wie die Verstärkung in Dokumentergebnisse interpoliert wird; Ist standardmäßig auf "Linear" festgelegt.
type	string: freshness	Art der Bewertungsfunktion.

FreshnessScoringParameters

Objekt

Stellt Parameterwerte für eine Aktualitätsbewertungsfunktion bereit.

Name	Typ	Beschreibung
boostingDuration	string (duration)	Der Ablaufzeitraum, nach dem das Boosten für ein bestimmtes Dokument gestoppt wird.

HnswAlgorithmConfiguration

Objekt

Enthält Konfigurationsoptionen, die für den HNSW-Algorithmus für die approximativen nächsten Nachbarn spezifisch sind, der während der Indizierung und Abfrage verwendet wird. Der HNSW-Algorithmus bietet einen abstimmbaren Kompromiss zwischen Suchgeschwindigkeit und Genauigkeit.

Name	Typ	Beschreibung
hnswParameters	HnswParameters	Enthält die Parameter, die für den HNSW-Algorithmus spezifisch sind.
kind	string: hnsw	Typ von VectorSearchAlgorithmConfiguration.
name	string	Der Name, der dieser bestimmten Konfiguration zugeordnet werden soll.

HnswParameters

Objekt

Enthält die Parameter, die für den HNSW-Algorithmus spezifisch sind.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
efConstruction	integer (int32) minimum: 100 maximum: 1000	400	Die Größe der dynamischen Liste mit den nächsten Nachbarn, die während der Indexzeit verwendet wird. Durch Erhöhen dieses Parameters kann die Indexqualität auf Kosten einer längeren Indizierungszeit verbessert werden. Ab einem bestimmten Punkt führt die Erhöhung dieses Parameters zu sinkenden Erträgen.
efSearch	integer (int32) minimum: 100 maximum: 1000	500	Die Größe der dynamischen Liste mit den nächsten Nachbarn, die während der Suchzeit verwendet wird. Das Erhöhen dieses Parameters kann die Suchergebnisse auf Kosten einer langsameren Suche verbessern. Ab einem bestimmten Punkt führt die Erhöhung dieses Parameters zu sinkenden Erträgen.
m	integer (int32) minimum: 4 maximum: 10	4	Die Anzahl der bidirektionalen Verknüpfungen, die während der Konstruktion für jedes neue Element erstellt werden. Das Erhöhen dieses Parameterwerts kann den Abruf verbessern und die Abrufzeiten für Datasets mit hoher intrinsischer Dimensionalität auf Kosten eines höheren Speicherverbrauchs und einer längeren Indizierungszeit verkürzen.
metric	VectorSearchAlgorithmMetric		Die Ähnlichkeitsmetrik, die für Vektorvergleiche verwendet werden soll.

KeepTokenFilter

Objekt

Ein Tokenfilter, der Token nur mit Text in einer angegebenen Liste von Wörtern speichert. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeepTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
keepWords	string[]		Die Liste der zu behaltenden Wörter.
keepWordsCase	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob alle Wörter zuerst klein geschrieben werden sollen. Die Standardeinstellung ist "false".
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

KeywordMarkerTokenFilter

Objekt

Begriffe werden als Schlüsselwörter gekennzeichnet. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordMarkerTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
ignoreCase	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob die Groß-/Kleinschreibung ignoriert werden soll. Wenn wahr, werden alle Wörter zuerst in Kleinbuchstaben konvertiert. Die Standardeinstellung ist "false".
keywords	string[]		Eine Liste von Wörtern, die als Schlüsselwörter markiert werden sollen.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

KeywordTokenizer

Objekt

Gibt die gesamte Eingabe als ein einzelnes Token aus. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
bufferSize	integer (int32)	256	Die Größe des Lesepuffers in Bytes. Der Standardwert ist 256.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

KeywordTokenizerV2

Objekt

Gibt die gesamte Eingabe als ein einzelnes Token aus. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizerV2		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	256	Die maximale Tokenlänge. Der Standardwert ist 256. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt. Die maximale Tokenlänge, die verwendet werden kann, beträgt 300 Zeichen.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

LengthTokenFilter

Objekt

Entfernt die Wörter, die zu lang oder zu kurz sind. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LengthTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
max	integer (int32) maximum: 300	300	Die maximale Länge in Zeichen. Der Standardwert und maximal 300.
min	integer (int32) maximum: 300	0	Die Mindestlänge in Zeichen. Standard ist "0". Maximal 300. Muss kleiner als der Wert von "max" sein.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

LexicalAnalyzerName

Enumeration

Definiert die Namen aller Textanalysetools, die von der Suchmaschine unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
ar.microsoft	Microsoft-Analysator für Arabisch.
ar.lucene	Lucene-Analysator für Arabisch.
hy.lucene	Lucene-Analysator für Armenisch.
bn.microsoft	Microsoft-Analyzer für Bangla.
eu.lucene	Lucene-Analysator für Baskisch.
bg.microsoft	Microsoft Analyzer für Bulgarisch.
bg.lucene	Lucene-Analysator für Bulgarisch.
ca.microsoft	Microsoft-Analysator für Katalanisch.
ca.lucene	Lucene-Analysator für Katalanisch.
zh-Hans.microsoft	Microsoft Analyzer für Chinesisch (vereinfacht).
zh-Hans.lucene	Lucene-Analysator für Chinesisch (vereinfacht).
zh-Hant.microsoft	Microsoft-Analysator für Chinesisch (Traditional).
zh-Hant.lucene	Lucene-Analysator für Chinesisch (traditionell).
hr.microsoft	Microsoft Analyzer für Kroatisch.
cs.microsoft	Microsoft-Analysator für Tschechisch.
cs.lucene	Lucene-Analysator für Tschechisch.
da.microsoft	Microsoft-Analyzer für Dänisch.
da.lucene	Lucene-Analysator für Dänisch.
nl.microsoft	Microsoft-Analysator für Niederländisch.
nl.lucene	Lucene-Analysator für Niederländisch.
en.microsoft	Microsoft-Analyzer für Englisch.
en.lucene	Lucene-Analysator für Englisch.
et.microsoft	Microsoft Analyzer für Estnisch.
fi.microsoft	Microsoft-Analysator für Finnisch.
fi.lucene	Lucene-Analysator für Finnisch.
fr.microsoft	Microsoft Analyzer für Französisch.
fr.lucene	Lucene-Analysator für Französisch.
gl.lucene	Lucene-Analysator für Galizisch.
de.microsoft	Microsoft-Analysator für Deutsch.
de.lucene	Lucene-Analysator für Deutsch.
el.microsoft	Microsoft-Analysator für Griechisch.
el.lucene	Lucene-Analysator für Griechisch.
gu.microsoft	Microsoft-Analysator für Gujarati.
he.microsoft	Microsoft-Analysator für Hebräisch.
hi.microsoft	Microsoft-Analysator für Hindi.
hi.lucene	Lucene-Analysator für Hindi.
hu.microsoft	Microsoft-Analysator für Ungarisch.
hu.lucene	Lucene-Analysator für Ungarisch.
is.microsoft	Microsoft-Analyzer für Isländisch.
id.microsoft	Microsoft Analyzer für Indonesisch (Bahasa).
id.lucene	Lucene-Analysator für Indonesisch.
ga.lucene	Lucene-Analysator für Irisch.
it.microsoft	Microsoft-Analysator für Italienisch.
it.lucene	Lucene-Analysator für Italienisch.
ja.microsoft	Microsoft Analyzer für Japanisch.
ja.lucene	Lucene-Analysator für Japanisch.
kn.microsoft	Microsoft Analyzer für Kannada.
ko.microsoft	Microsoft-Analyzer für Koreanisch.
ko.lucene	Lucene-Analysator für Koreanisch.
lv.microsoft	Microsoft-Analysator für Lettisch.
lv.lucene	Lucene-Analysator für Lettisch.
lt.microsoft	Microsoft Analyzer für Litauisch.
ml.microsoft	Microsoft-Analyzer für Malayalam.
ms.microsoft	Microsoft Analyzer für Malaiisch (Latein).
mr.microsoft	Microsoft-Analysator für Marathi.
nb.microsoft	Microsoft analyzer for Norwegian (Bokmål).
no.lucene	Lucene-Analysator für Norwegian.
fa.lucene	Lucene-Analysator für Persisch.
pl.microsoft	Microsoft-Analysator für Polnisch.
pl.lucene	Lucene-Analysator für Polnisch.
pt-BR.microsoft	Microsoft analyzer für Portugiesisch (Brasilien).
pt-BR.lucene	Lucene-Analysator für Portugiesisch (Brasilien).
pt-PT.microsoft	Microsoft analyzer for Portuguese (Portugal).
pt-PT.lucene	Lucene-Analysator für Portugiesisch (Portugal).
pa.microsoft	Microsoft-Analyzer für Punjabi.
ro.microsoft	Microsoft-Analyzer für Rumänisch.
ro.lucene	Lucene-Analysator für Rumänisch.
ru.microsoft	Microsoft-Analyzer für Russisch.
ru.lucene	Lucene-Analysator für Russisch.
sr-cyrillic.microsoft	Microsoft Analyzer für Serbisch (Kyrillisch).
sr-latin.microsoft	Microsoft analyzer für Serbisch (Latein).
sk.microsoft	Microsoft-Analysator für Slowakisch.
sl.microsoft	Microsoft Analyzer für Slowenisch.
es.microsoft	Microsoft-Analyzer für Spanisch.
es.lucene	Lucene-Analysator für Spanisch.
sv.microsoft	Microsoft-Analysator für Schwedisch.
sv.lucene	Lucene-Analysator für Schwedisch.
ta.microsoft	Microsoft-Analyzer für Tamil.
te.microsoft	Microsoft-Analyzer für Telugu.
th.microsoft	Microsoft-Analysator für Thailändisch.
th.lucene	Lucene-Analysator für Thai.
tr.microsoft	Microsoft-Analysator für Türkisch.
tr.lucene	Lucene-Analysator für Türkisch.
uk.microsoft	Microsoft-Analysator für Ukrainisch.
ur.microsoft	Microsoft-Analyzer für Urdu.
vi.microsoft	Microsoft-Analysator für Vietnamesisch.
standard.lucene	Standardmäßiger Lucene-Analysator.
standardasciifolding.lucene	Standardmäßiger ASCII-Faltungs-Lucene-Analysator. Siehe https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers.
keyword	Behandelt den gesamten Inhalt eines Felds als ein einzelnes Token. Dies ist nützlich für Daten wie Postleitzahlen, IDs und einige Produktnamen. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html.
pattern	Trennt Text flexibel über ein reguläres Ausdrucksmuster in Begriffe. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html.
simple	Teilt Text an Nicht-Buchstaben und konvertiert ihn in Kleinbuchstaben. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/SimpleAnalyzer.html.
stop	Dividiert Text in Nichtbuchstaben; Wendet die Tokenfilter in Kleinbuchstaben und Stoppwörtern an. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html.
whitespace	Ein Analysetool, das den Whitespace-Tokenizer verwendet. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html.

LexicalNormalizerName

Enumeration

Definiert die Namen aller Textnormalisierer, die von der Suchmaschine unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
asciifolding	Konvertiert alphabetische, numerische und symbolische Unicode-Zeichen, die sich nicht in den ersten 127 ASCII-Zeichen (dem Unicode-Block "Basic Latin") befinden, in ihre ASCII-Entsprechungen, wenn solche Entsprechungen vorhanden sind. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html.
elision	Entfernt Elisionen. Beispielsweise wird "l'avion" (die Ebene) in "avion" (Ebene) konvertiert. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html.
lowercase	Normalisiert den Token-Text in Kleinbuchstaben. Siehe https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html.
standard	Standard-Normalisierer, der aus Kleinbuchstaben und Asciifolding besteht. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html.
uppercase	Normalisiert den Token-Text in Großbuchstaben. Siehe https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html.

LexicalTokenizerName

Enumeration

Definiert die Namen aller Tokenizer, die von der Suchmaschine unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
classic	Grammatikbasierter Tokenizer, der für die Verarbeitung der meisten dokumente mit europäischer Sprache geeignet ist. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html.
edgeNGram	Tokenisiert die Eingabe von einem Rand in n Gramm der angegebenen Größe(n). Siehe https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenizer.html.
keyword_v2	Gibt die gesamte Eingabe als ein einzelnes Token aus. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html.
letter	Teilt Text in nicht-Buchstaben. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html.
lowercase	Teilt Text an Nicht-Buchstaben und konvertiert ihn in Kleinbuchstaben. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseTokenizer.html.
microsoft_language_tokenizer	Teilt Text nach sprachspezifischen Regeln auf.
microsoft_language_stemming_tokenizer	Teilt Text nach sprachspezifischen Regeln auf und reduziert Wörter auf deren Grundformen.
nGram	Tokenisiert die Eingabe in n Gramm der angegebenen Größe(n). Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenizer.html.
path_hierarchy_v2	Tokenizer für pfadähnliche Hierarchien. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html.
pattern	Tokenizer, der regex-Musterabgleich verwendet, um unterschiedliche Token zu erstellen. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/pattern/PatternTokenizer.html.
standard_v2	Standard Lucene Analyzer; Zusammengesetzt aus dem Standardmäßigen Tokenizer, Kleinbuchstabenfilter und Stoppfilter. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html.
uax_url_email	Tokenisiert URLs und E-Mails als ein Token. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html.
whitespace	Teilt Text an Leerzeichen auf. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html.

LimitTokenFilter

Objekt

Beschränkt die Anzahl der Token während der Indizierung. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LimitTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
consumeAllTokens	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob alle Token aus der Eingabe verwendet werden müssen, auch wenn maxTokenCount erreicht ist. Die Standardeinstellung ist "false".
maxTokenCount	integer (int32)	1	Die maximale Anzahl von Token, die erzeugt werden sollen. Der Standardwert ist 1.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

LuceneStandardAnalyzer

Objekt

Standard Apache Lucene Analyzer; Zusammengesetzt aus dem Standardmäßigen Tokenizer, Kleinbuchstabenfilter und Stoppfilter.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardAnalyzer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Die maximale Tokenlänge. Der Standardwert ist 255. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt. Die maximale Tokenlänge, die verwendet werden kann, beträgt 300 Zeichen.
name	string		Der Name des Analyzers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
stopwords	string[]		Eine Liste der Stichworte.

LuceneStandardTokenizer

Objekt

Umbricht Text nach den Unicode-Textsegmentierungsregeln. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxTokenLength	integer (int32)	255	Die maximale Tokenlänge. Der Standardwert ist 255. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

LuceneStandardTokenizerV2

Objekt

Umbricht Text nach den Unicode-Textsegmentierungsregeln. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Die maximale Tokenlänge. Der Standardwert ist 255. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt. Die maximale Tokenlänge, die verwendet werden kann, beträgt 300 Zeichen.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

MagnitudeScoringFunction

Objekt

Definiert eine Funktion, die Bewertungen basierend auf der Größe eines numerischen Felds erhöht.

Name	Typ	Beschreibung
boost	number (double)	Ein Multiplikator für die unformatierte Bewertung. Muss eine positive Zahl sein, die nicht gleich 1,0 ist.
fieldName	string	Der Name des Felds, das als Eingabe für die Bewertungsfunktion verwendet wird.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Ein Wert, der angibt, wie die Verstärkung in Dokumentergebnisse interpoliert wird; Ist standardmäßig auf "Linear" festgelegt.
magnitude	MagnitudeScoringParameters	Parameterwerte für die Bewertungsfunktion der Größe.
type	string: magnitude	Art der Bewertungsfunktion.

MagnitudeScoringParameters

Objekt

Stellt Parameterwerte für eine Bewertungsfunktion der Größe bereit.

Name	Typ	Beschreibung
boostingRangeEnd	number (double)	Der Feldwert, bei dem das Boosten endet.
boostingRangeStart	number (double)	Der Feldwert, bei dem das Boosten gestartet wird.
constantBoostBeyondRange	boolean	Ein Wert, der angibt, ob eine konstante Verstärkung für Feldwerte angewendet werden soll, die über den Endwert des Bereichs hinausgehen. Der Standardwert ist false.

MappingCharFilter

Objekt

Ein Zeichenfilter, der Zuordnungen anwendet, die mit der Zuordnungsoption definiert sind. Der Abgleich ist umfangreich (der längste Musterabgleich an einem bestimmten Punkt wird verwendet). Eine Ersetzung kann eine leere Zeichenfolge sein. Dieser Zeichenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
mappings	string[]	Eine Liste der Zuordnungen des folgenden Formats: "a=>b" (alle Vorkommen des Zeichens "a" werden durch das Zeichen "b") ersetzt.
name	string	Der Name des Zeichenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

MicrosoftLanguageStemmingTokenizer

Objekt

Teilt Text nach sprachspezifischen Regeln auf und reduziert Wörter auf deren Grundformen.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageStemmingTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
isSearchTokenizer	boolean	False	Ein Wert, der angibt, wie der Tokenizer verwendet wird. Bei Verwendung als Suchtokenizer auf "true" festgelegt, wird "false" festgelegt, wenn er als Indizierungstokenizer verwendet wird. Die Standardeinstellung ist "false".
language	MicrosoftStemmingTokenizerLanguage		Die zu verwendende Sprache. Der Standardwert ist Englisch.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Die maximale Tokenlänge. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt. Ein Token darf maximal 300 Zeichen lang sein. Token, die länger als 300 Zeichen sind, werden zuerst in Token der Länge 300 aufgeteilt, und dann wird jedes dieser Token basierend auf dem maximalen Tokenlängensatz geteilt. Der Standardwert ist 255.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

MicrosoftLanguageTokenizer

Objekt

Teilt Text nach sprachspezifischen Regeln auf.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
isSearchTokenizer	boolean	False	Ein Wert, der angibt, wie der Tokenizer verwendet wird. Bei Verwendung als Suchtokenizer auf "true" festgelegt, wird "false" festgelegt, wenn er als Indizierungstokenizer verwendet wird. Die Standardeinstellung ist "false".
language	MicrosoftTokenizerLanguage		Die zu verwendende Sprache. Der Standardwert ist Englisch.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Die maximale Tokenlänge. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt. Ein Token darf maximal 300 Zeichen lang sein. Token, die länger als 300 Zeichen sind, werden zuerst in Token der Länge 300 aufgeteilt, und dann wird jedes dieser Token basierend auf dem maximalen Tokenlängensatz geteilt. Der Standardwert ist 255.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

MicrosoftStemmingTokenizerLanguage

Enumeration

Listet die vom Microsoft Language Stemming Tokenizer unterstützten Sprachen auf.

Wert	Beschreibung
arabic	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Arabisch aus.
bangla	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Bangla aus.
bulgarian	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für bulgarisch aus.
catalan	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Katalanisch aus.
croatian	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Kroatisch aus.
czech	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Tschechisch aus.
danish	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Danish aus.
dutch	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Niederländisch.
english	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Englisch aus.
estonian	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Estnisch.
finnish	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Finnisch aus.
french	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Französisch aus.
german	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Deutsch aus.
greek	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Griechisch aus.
gujarati	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Gujarati.
hebrew	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Hebräisch aus.
hindi	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Hindi aus.
hungarian	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Ungarisch aus.
icelandic	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Isländisch aus.
indonesian	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Indonesien.
italian	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Italienisch aus.
kannada	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Kannada aus.
latvian	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Lettisch aus.
lithuanian	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Litauisch aus.
malay	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Malaiisch aus.
malayalam	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Malayalam aus.
marathi	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Marathi aus.
norwegianBokmaal	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Norwegisch (Bokmül).
polish	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Polnisch aus.
portuguese	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Portugiesisch aus.
portugueseBrazilian	Wählt den Microsoft stemming tokenizer für Portugiesisch (Brasilien).
punjabi	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Punjabi aus.
romanian	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Rumänisch aus.
russian	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Russisch aus.
serbianCyrillic	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Serbisch (kyrillisch).
serbianLatin	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Serbisch (Lateinisch) aus.
slovak	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Slowakisch aus.
slovenian	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Slowenisch aus.
spanish	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Spanisch.
swedish	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Schwedisch aus.
tamil	Wählt den Microsoft-Stemming-Tokenizer für Tamil.
telugu	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Telugu aus.
turkish	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Türkisch aus.
ukrainian	Wählt den Microsoft Stemming Tokenizer für Ukrainisch.
urdu	Wählt den Microsoft Stemming-Tokenizer für Urdu.

MicrosoftTokenizerLanguage

Enumeration

Listet die vom Microsoft-Sprachen-Tokenizer unterstützten Sprachen auf.

Wert	Beschreibung
bangla	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Bangla aus.
bulgarian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Bulgarien aus.
catalan	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Katalanisch aus.
chineseSimplified	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Chinesisch (vereinfacht).
chineseTraditional	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Chinesisch (Traditionell) aus.
croatian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Kroatisch aus.
czech	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Tschechisch aus.
danish	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Danish aus.
dutch	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Niederländisch.
english	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Englisch aus.
french	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Französisch aus.
german	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Deutsch.
greek	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Griechisch aus.
gujarati	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Gujarati aus.
hindi	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Hindi aus.
icelandic	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Isländisch aus.
indonesian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Indonesier aus.
italian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Italienisch aus.
japanese	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Japanisch aus.
kannada	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Kannada aus.
korean	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Koreanisch aus.
malay	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Malaiisch aus.
malayalam	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Malayalam aus.
marathi	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Marathi aus.
norwegianBokmaal	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Norwegisch (Bokmül).
polish	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Polnisch aus.
portuguese	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Portugiesisch.
portugueseBrazilian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Portugiesisch (Brasilien) aus.
punjabi	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Punjabi aus.
romanian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Rumänisch aus.
russian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Russisch aus.
serbianCyrillic	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Serbisch (kyrillisch) aus.
serbianLatin	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Serbisch (Latein) aus.
slovenian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Slowenisch aus.
spanish	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Spanisch aus.
swedish	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Schwedisch.
tamil	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Tamil aus.
telugu	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Telugu aus.
thai	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Thai.
ukrainian	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Ukrainisch.
urdu	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Urdu.
vietnamese	Wählt den Microsoft-Tokenizer für Vietnamesisch aus.

NGramTokenFilter

Objekt

Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxGram	integer (int32)	2	Die maximale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 2.
minGram	integer (int32)	1	Die minimale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 1. Muss kleiner als der Wert von maxGram sein.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

NGramTokenFilterV2

Objekt

Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilterV2		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Die maximale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 2. Maximal 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Die minimale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 1. Maximal 300. Muss kleiner als der Wert von maxGram sein.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

NGramTokenizer

Objekt

Tokenisiert die Eingabe in n Gramm der angegebenen Größe(n). Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxGram	integer (int32) maximum: 300	2	Die maximale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 2. Maximal 300.
minGram	integer (int32) maximum: 300	1	Die minimale n-Gramm-Länge. Der Standardwert ist 1. Maximal 300. Muss kleiner als der Wert von maxGram sein.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
tokenChars	TokenCharacterKind[]		Zeichenklassen, die in den Token beibehalten werden sollen.

PathHierarchyTokenizerV2

Objekt

Tokenizer für pfadähnliche Hierarchien. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PathHierarchyTokenizerV2		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
delimiter	string maxLength: 1	/	Das zu verwendende Trennzeichen. Der Standardwert ist "/".
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	300	Die maximale Tokenlänge. Der Standardwert und maximal 300.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
replacement	string maxLength: 1	/	Ein Wert, der bei Festlegung das Trennzeichen ersetzt. Der Standardwert ist "/".
reverse	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob Token in umgekehrter Reihenfolge generiert werden sollen. Die Standardeinstellung ist "false".
skip	integer (int32)	0	Die Anzahl der anfänglichen Token, die übersprungen werden sollen. Standard ist "0".

PatternAnalyzer

Objekt

Trennt Text flexibel über ein reguläres Ausdrucksmuster in Begriffe. Dieser Analyzer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternAnalyzer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
flags	string		Reguläre Ausdrucks-Flags, spezifiziert als '\|' getrennte Zeichenkette von RegexFlags-Werten.
lowercase	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob Begriffe in Kleinbuchstaben geschrieben werden sollen. Der Standardwert ist "true".
name	string		Der Name des Analyzers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
pattern	string	\W+	Ein Muster für reguläre Ausdrücke, das mit Tokentrennzeichen übereinstimmt. Der Standardwert ist ein Ausdruck, der mit einem oder mehreren Nicht-Wortzeichen übereinstimmt.
stopwords	string[]		Eine Liste der Stichworte.

PatternCaptureTokenFilter

Objekt

Verwendet Java regexes, um mehrere Token auszugeben – eine für jede Aufnahmegruppe in einem oder mehreren Mustern. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternCaptureTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
patterns	string[]		Eine Liste der Muster, die mit den einzelnen Token übereinstimmen sollen.
preserveOriginal	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob das ursprüngliche Token zurückgegeben werden soll, auch wenn eines der Muster übereinstimmt. Der Standardwert ist "true".

PatternReplaceCharFilter

Objekt

Ein Zeichenfilter, der Zeichen in der Eingabezeichenfolge ersetzt. Er verwendet einen regulären Ausdruck, um zu erhaltende Zeichenfolgen zu identifizieren, und ein Ersatzmuster, um zu ersetzende Zeichen zu identifizieren. Wenn Sie beispielsweise den Eingabetext "aa bb aa bb", das Muster "(aa)\s+(bb)" und den Ersatz "$1#$2" erhalten haben, lautet das Ergebnis "aa#bb aa#bb aa#bb". Dieser Zeichenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceCharFilter	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
name	string	Der Name des Zeichenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
pattern	string	Ein Muster für reguläre Ausdrücke.
replacement	string	Der Ersetzungstext.

PatternReplaceTokenFilter

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceTokenFilter	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
name	string	Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
pattern	string	Ein Muster für reguläre Ausdrücke.
replacement	string	Der Ersetzungstext.

PatternTokenizer

Objekt

Tokenizer, der regex-Musterabgleich verwendet, um unterschiedliche Token zu erstellen. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
flags	string		Reguläre Ausdrucks-Flags, spezifiziert als '\|' getrennte Zeichenkette von RegexFlags-Werten.
group	integer (int32)	-1	Die nullbasierte Ordinalzahl der übereinstimmenden Gruppe im Muster für reguläre Ausdrücke, die in Token extrahiert werden sollen. Verwenden Sie -1, wenn Sie das gesamte Muster verwenden möchten, um die Eingabe in Token aufzuteilen, unabhängig von übereinstimmenden Gruppen. Der Standardwert ist -1.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
pattern	string	\W+	Ein Muster für reguläre Ausdrücke, das mit Tokentrennzeichen übereinstimmt. Der Standardwert ist ein Ausdruck, der mit einem oder mehreren Nicht-Wortzeichen übereinstimmt.

PhoneticEncoder

Enumeration

Gibt den Typ des phonetischen Encoders an, der mit einem PhoneticTokenFilter verwendet werden soll.

Wert	Beschreibung
metaphone	Codiert ein Token in einen Metaphone-Wert.
doubleMetaphone	Codiert ein Token in einen doppelten Metaphonwert.
soundex	Codiert ein Token in einen Soundex-Wert.
refinedSoundex	Codiert ein Token in einen verfeinerten Soundex-Wert.
caverphone1	Codiert ein Token in einen Caverphone 1.0-Wert.
caverphone2	Codiert ein Token in einen Caverphone 2.0-Wert.
cologne	Codiert ein Token in einen Kölner Phonetischen Wert.
nysiis	Codiert ein Token in einen NYSIIS-Wert.
koelnerPhonetik	Codiert ein Token mit dem Kölner Phonetik-Algorithmus.
haasePhonetik	Codiert ein Token mit der Haase-Verfeinerung des Kölner Phonetik-Algorithmus.
beiderMorse	Codiert ein Token in einen Beider-Morse Wert.

PhoneticTokenFilter

Objekt

Erstellt Token für phonetische Übereinstimmungen. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PhoneticTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
encoder	PhoneticEncoder	metaphone	Der zu verwendende phonetische Encoder. Der Standardwert ist "metaphone".
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
replace	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob codierte Token ursprüngliche Token ersetzen sollen. Wenn false, werden codierte Token als Synonyme hinzugefügt. Der Standardwert ist "true".

Prefer

Enumeration

Weist den Dienst bei HTTP PUT-Anforderungen an, die erstellte/aktualisierte Ressource bei Erfolg zurückzugeben.

Wert	Beschreibung
return=representation

RankingOrder

Enumeration

Stellt die Punktzahl dar, die für die Sortierreihenfolge von Dokumenten verwendet werden soll.

Wert	Beschreibung
BoostedRerankerScore	Legt die Sortierreihenfolge als BoostedRerankerScore fest
RerankerScore	Legt die Sortierreihenfolge als ReRankerScore fest

RescoringOptions

Objekt

Enthält die Optionen für die Korrektur.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
defaultOversampling	number (double)		Standardüberstempelungsfaktor. Beim Oversampling wird eine größere Anzahl potenzieller Dokumente abgerufen, um den Auflösungsverlust aufgrund der Quantisierung auszugleichen. Dadurch wird die Anzahl der Ergebnisse erhöht, die auf Vektoren mit voller Genauigkeit neu bewertet werden. Der Mindestwert ist 1, d. h. kein Übersampling (1x). Dieser Parameter kann nur gesetzt werden, wenn 'enableRescoring' true ist. Höhere Werte verbessern den Rückruf auf Kosten der Latenz.
enableRescoring	boolean	True	Wenn diese Option auf true festgelegt ist, werden die Ähnlichkeitsbewertungen nach der ersten Suche nach den komprimierten Vektoren mit den Vektoren mit voller Genauigkeit neu berechnet. Dadurch wird der Rückruf auf Kosten der Latenz verbessert.
rescoreStorageMethod	enum: discardOriginals preserveOriginals	preserveOriginals	Steuert die Speichermethode für Originalvektoren. Diese Einstellung ist unveränderlich.

ScalarQuantizationCompression

Objekt

Enthält Konfigurationsoptionen, die spezifisch für die skalare Quantisierungskomprimierungsmethode sind, die während der Indizierung und Abfrage verwendet wird.

Name	Typ	Beschreibung
kind	string: scalarQuantization	Art von VectorSearchKompression.
name	string	Der Name, der dieser bestimmten Konfiguration zugeordnet werden soll.
rescoringOptions	RescoringOptions	Enthält die Optionen für die Korrektur.
scalarQuantizationParameters	ScalarQuantizationParameters	Enthält die parameter, die für die Skalar quantization spezifisch sind.
truncationDimension	integer (int32)	Die Anzahl der Dimensionen, mit der die Vektoren abgeschnitten werden sollen. Durch das Abschneiden der Vektoren wird die Größe der Vektoren und die Datenmenge reduziert, die während der Suche übertragen werden muss. Dies kann Speicherkosten sparen und die Suchleistung auf Kosten des Rückrufs verbessern. Es sollte nur für Einbettungen verwendet werden, die mit Matryoshka Representation Learning (MRL) trainiert wurden, z. B. OpenAI-Text-Embedding-3-large (klein). Der Standardwert ist NULL, was bedeutet, dass keine Abkürzung erfolgt.

ScalarQuantizationParameters

Objekt

Enthält die parameter, die für die Skalar quantization spezifisch sind.

Name	Typ	Beschreibung
quantizedDataType	VectorSearchCompressionTarget	Der quantisierte Datentyp von komprimierten Vektorwerten.

ScoringFunctionAggregation

Enumeration

Definiert die Aggregationsfunktion, die verwendet wird, um die Ergebnisse aller Bewertungsfunktionen in einem Bewertungsprofil zu kombinieren.

Wert	Beschreibung
sum	Steigern Sie die Punktzahl um die Summe aller Ergebnisse der Bewertungsfunktion.
average	Erhöhen Sie die Punktzahl um den Durchschnitt aller Ergebnisse der Bewertungsfunktion.
minimum	Erhöhen Sie die Punktzahl um das Minimum aller Ergebnisse der Bewertungsfunktion.
maximum	Steigern Sie die Punktzahl um das Maximum aller Ergebnisse der Bewertungsfunktion.
firstMatching	Steigern Sie die Punktzahl mit der ersten anwendbaren Bewertungsfunktion im Bewertungsprofil.
product	Erhöhen Sie die Werte um das Produkt aller Ergebnisse der Wertungsfunktion.

ScoringFunctionInterpolation

Enumeration

Definiert die Funktion, die zum Interpolieren von Score Boosting in einem Dokumentbereich verwendet wird.

Wert	Beschreibung
linear	Erhöht die Punktzahl um einen linear abnehmenden Betrag. Dies ist die Standardinterpolation für Bewertungsfunktionen.
constant	Erhöht die Punktzahl um einen konstanten Faktor.
quadratic	Erhöht die Punktzahl um einen Betrag, der quadratisch abnimmt. Die Boosts nehmen bei höheren Punktzahlen langsam ab und bei sinkenden Punktzahlen schneller. Diese Interpolationsoption ist in Tag-Scoring-Funktionen nicht zulässig.
logarithmic	Erhöht die Punktzahl um einen Betrag, der logarithmisch abnimmt. Boosts nehmen bei höheren Punktzahlen schnell ab und langsamer, wenn die Punktzahl sinkt. Diese Interpolationsoption ist in Tag-Scoring-Funktionen nicht zulässig.

ScoringProfile

Objekt

Definiert Parameter für einen Suchindex, der die Bewertung in Suchabfragen beeinflusst.

Name	Typ	Beschreibung
functionAggregation	ScoringFunctionAggregation	Ein Wert, der angibt, wie die Ergebnisse der einzelnen Bewertungsfunktionen kombiniert werden sollen. Der Standardwert ist "Summe". Wird ignoriert, wenn keine Bewertungsfunktionen vorhanden sind.
functions	ScoringFunction[]: DistanceScoringFunction[] FreshnessScoringFunction[] MagnitudeScoringFunction[] TagScoringFunction[]	Die Sammlung von Funktionen, die die Bewertung von Dokumenten beeinflussen.
name	string	Der Name des Bewertungsprofils.
text	TextWeights	Parameter, die die Bewertung basierend auf Textübereinstimmungen in bestimmten Indexfeldern verbessern.

SearchField

Objekt

Stellt ein Feld in einer Indexdefinition dar, das den Namen, den Datentyp und das Suchverhalten eines Felds beschreibt.

Name	Typ	Beschreibung
analyzer	LexicalAnalyzerName	Der Name des Analyzers, der für das Feld verwendet werden soll. Diese Option kann nur mit durchsuchbaren Feldern verwendet werden und kann nicht zusammen mit searchAnalyzer oder indexAnalyzer festgelegt werden. Nachdem der Analyzer ausgewählt wurde, kann er für das Feld nicht mehr geändert werden. Muss für komplexe Felder null sein.
dimensions	integer (int32) minimum: 2 maximum: 4096	Die Dimensionalität des Vektorfelds.
facetable	boolean	Ein Wert, der angibt, ob das Feld in Facetabfragen referenziert werden soll. Wird in der Regel in einer Präsentation von Suchergebnissen verwendet, die trefferanzahl nach Kategorie enthalten (z. B. nach Digitalkameras suchen und Treffer nach Marke, Nach Megapixeln, nach Preis usw.) anzeigen. Diese Eigenschaft muss für komplexe Felder null sein. Felder vom Typ Edm.GeographyPoint oder Collection(Edm.GeographyPoint) können nicht facetable sein. Der Standardwert ist true für alle anderen einfachen Felder.
fields	SearchField[]	Eine Liste von Unterfeldern, wenn es sich um ein Feld vom Typ Edm.ComplexType oder Collection(Edm.ComplexType) handelt. Muss für einfache Felder null oder leer sein.
filterable	boolean	Ein Wert, der angibt, ob das Feld in $filter Abfragen referenziert werden soll. Filterbar unterscheidet sich von der Durchsuchung, in der Zeichenfolgen behandelt werden. Felder vom Typ Edm.String oder Collection(Edm.String), die gefiltert werden können, unterliegen keine Worttrennung, sodass Vergleiche nur für genaue Übereinstimmungen gelten. Wenn Sie z. B. ein solches Feld f auf "sonnigen Tag" festlegen, findet $filter=f eq 'sunny' keine Übereinstimmungen, aber $filter=f eq 'sonniger Tag' wird. Diese Eigenschaft muss für komplexe Felder null sein. Der Standardwert ist true für einfache Felder und null für komplexe Felder.
indexAnalyzer	LexicalAnalyzerName	Der Name des Analyzers, der zur Indizierungszeit für das Feld verwendet wird. Diese Option kann nur mit durchsuchbaren Feldern verwendet werden. Sie muss zusammen mit searchAnalyzer festgelegt werden und kann nicht zusammen mit der Analyseoption festgelegt werden. Diese Eigenschaft kann nicht auf den Namen einer Sprachanalyse festgelegt werden. verwenden Sie stattdessen die Analyzer-Eigenschaft, wenn Sie einen Sprachanalysator benötigen. Nachdem der Analyzer ausgewählt wurde, kann er für das Feld nicht mehr geändert werden. Muss für komplexe Felder null sein.
key	boolean	Ein Wert, der angibt, ob das Feld Dokumente im Index eindeutig identifiziert. Genau ein Feld auf oberster Ebene in jedem Index muss als Schlüsselfeld ausgewählt werden und muss vom Typ "Edm.String" sein. Schlüsselfelder können verwendet werden, um Dokumente direkt nachzuschlagen und bestimmte Dokumente zu aktualisieren oder zu löschen. Der Standardwert ist false für einfache Felder und null für komplexe Felder.
name	string	Der Name des Felds, das innerhalb der Feldauflistung des Index- oder übergeordneten Felds eindeutig sein muss.
normalizer	LexicalNormalizerName	Der Name des Normalisierers, der für das Feld verwendet werden soll. Diese Option kann nur für Felder verwendet werden, für die filterbar, sortierbar oder facettierbar aktiviert ist. Sobald der Normalisierer ausgewählt ist, kann er für das Feld nicht mehr geändert werden. Muss für komplexe Felder null sein.
retrievable	boolean	Ein Wert, der angibt, ob das Feld in einem Suchergebnis zurückgegeben werden kann. Sie können diese Option deaktivieren, wenn Sie ein Feld (z. B. Rand) als Filter-, Sortier- oder Bewertungsmechanismus verwenden möchten, das Feld aber nicht für den Endbenutzer sichtbar sein soll. Diese Eigenschaft muss für Schlüsselfelder true und für komplexe Felder null sein. Diese Eigenschaft kann in vorhandenen Feldern geändert werden. Das Aktivieren dieser Eigenschaft führt nicht zu einer Erhöhung der Indexspeicheranforderungen. Der Standardwert ist true für einfache Felder, false für Vektorfelder und null für komplexe Felder.
searchAnalyzer	LexicalAnalyzerName	Der Name des Analyzers, der zur Suchzeit für das Feld verwendet wird. Diese Option kann nur mit durchsuchbaren Feldern verwendet werden. Sie muss zusammen mit indexAnalyzer festgelegt werden und kann nicht zusammen mit der Option analyzer festgelegt werden. Diese Eigenschaft kann nicht auf den Namen einer Sprachanalyse festgelegt werden. verwenden Sie stattdessen die Analyzer-Eigenschaft, wenn Sie einen Sprachanalysator benötigen. Dieser Analyzer kann in einem vorhandenen Feld aktualisiert werden. Muss für komplexe Felder null sein.
searchable	boolean	Ein Wert, der angibt, ob das Feld durchsuchbar ist. Dies bedeutet, dass sie sich während der Indizierung einer Analyse unterziehen wird, z. B. Wortbruch. Wenn Sie ein durchsuchbares Feld auf einen Wert wie "sonniger Tag" festlegen, wird es intern in die einzelnen Token "sonnig" und "Tag" aufgeteilt. Dadurch werden Volltextsuchen nach diesen Begriffen ermöglicht. Felder vom Typ Edm.String oder Collection(Edm.String) können standardmäßig durchsucht werden. Diese Eigenschaft muss für einfache Felder anderer Datentypen, die keine Zeichenfolgen sind, false und für komplexe Felder null sein. Hinweis: Durchsuchbare Felder verbrauchen zusätzlichen Platz in Ihrem Index, um zusätzliche tokenisierte Versionen des Feldwerts für Volltextsuchen aufzunehmen. Wenn Sie Platz in Ihrem Index sparen möchten und kein Feld in Suchvorgänge einbezogen werden muss, legen Sie die Suchfunktion auf "false" fest.
sortable	boolean	Ein Wert, der angibt, ob das Feld in $orderby Ausdrücken referenziert werden soll. Standardmäßig sortiert die Suchmaschine Ergebnisse nach Bewertung, aber in vielen Erfahrungen möchten Benutzer nach Feldern in den Dokumenten sortieren. Ein einfaches Feld kann nur dann sortiert werden, wenn es ein wertig ist (es hat einen einzelnen Wert im Bereich des übergeordneten Dokuments). Einfache Sammlungsfelder können nicht sortiert werden, da sie mehrwertig sind. Einfache Unterfelder komplexer Auflistungen sind ebenfalls mehrwertig und können daher nicht sortiert werden. Dies gilt unabhängig davon, ob es sich um ein unmittelbares übergeordnetes Feld oder ein Übergeordnetes Feld handelt, das die komplexe Auflistung ist. Komplexe Felder können nicht sortierbar sein, und die sortable-Eigenschaft muss für solche Felder null sein. Der Standardwert für sortierbare Felder ist true, für einfache Felder mit einem einzigen Wert, false für einfache Felder mit mehreren Werten und null für komplexe Felder.
stored	boolean	Ein unveränderlicher Wert, der angibt, ob das Feld separat auf dem Datenträger gespeichert wird, um in einem Suchergebnis zurückgegeben zu werden. Sie können diese Option deaktivieren, wenn Sie nicht beabsichtigen, den Feldinhalt in einer Suchantwort zurückzugeben, um den Speicheraufwand zu sparen. Dies kann nur während der Indexerstellung und nur für Vektorfelder festgelegt werden. Diese Eigenschaft kann für vorhandene Felder nicht geändert oder für neue Felder als false festgelegt werden. Wenn diese Eigenschaft auf false gesetzt ist, muss auch die Eigenschaft 'retrievable' auf false gesetzt werden. Diese Eigenschaft muss für Schlüsselfelder wahr oder nicht festgelegt sein, für neue Felder und für Nicht-Vektorfelder und muss null für komplexe Felder sein. Durch das Deaktivieren dieser Eigenschaft werden die Indexspeicheranforderungen reduziert. Der Standardwert ist für Vektorfelder wahr.
synonymMaps	string[]	Eine Liste der Namen des Synonyms, die diesem Feld zugeordnet werden sollen. Diese Option kann nur mit durchsuchbaren Feldern verwendet werden. Derzeit wird nur eine Synonymzuordnung pro Feld unterstützt. Durch das Zuweisen einer Synonymzuordnung zu einem Feld wird sichergestellt, dass Abfragebegriffe, die zum Abfragezeitpunkt mithilfe der Regeln in der Synonymzuordnung erweitert werden, erweitert werden. Dieses Attribut kann für vorhandene Felder geändert werden. Muss null oder eine leere Auflistung für komplexe Felder sein.
type	SearchFieldDataType	Der Datentyp des Felds.
vectorEncoding	VectorEncodingFormat	Das Codierungsformat zum Interpretieren des Feldinhalts.
vectorSearchProfile	string	Der Name des Vektorsuchprofils, das den Algorithmus und den Vektorizer angibt, der beim Durchsuchen des Vektorfelds verwendet werden soll.

SearchFieldDataType

Enumeration

Definiert den Datentyp eines Feldes in einem Suchindex.

Wert	Beschreibung
Edm.String	Gibt an, dass ein Feld eine Zeichenfolge enthält.
Edm.Int32	Gibt an, dass ein Feld eine 32-Bit-ganzzahl mit Vorzeichen enthält.
Edm.Int64	Gibt an, dass ein Feld eine 64-Bit-ganzzahl mit Vorzeichen enthält.
Edm.Double	Gibt an, dass ein Feld eine IEEE-Gleitkommazahl mit doppelter Genauigkeit enthält.
Edm.Boolean	Gibt an, dass ein Feld einen booleschen Wert (true oder false) enthält.
Edm.DateTimeOffset	Gibt an, dass ein Feld einen Datums-/Uhrzeitwert enthält, einschließlich Zeitzoneninformationen.
Edm.GeographyPoint	Gibt an, dass ein Feld einen geografischen Standort in Bezug auf Längengrad und Breitengrad enthält.
Edm.ComplexType	Gibt an, dass ein Feld mindestens ein komplexes Objekt enthält, das wiederum Unterfelder anderer Typen enthält.
Edm.Single	Gibt an, dass ein Feld eine Gleitkommazahl mit einfacher Genauigkeit enthält. Dies ist nur gültig, wenn sie mit Collection(Edm.Single) verwendet wird.
Edm.Half	Gibt an, dass ein Feld eine Gleitkommazahl mit halber Genauigkeit enthält. Dies ist nur gültig, wenn sie mit Collection(Edm.Half) verwendet wird.
Edm.Int16	Gibt an, dass ein Feld eine 16-Bit-ganzzahl mit Vorzeichen enthält. Dies ist nur gültig, wenn sie mit Collection(Edm.Int16) verwendet wird.
Edm.SByte	Gibt an, dass ein Feld eine 8-Bit-ganzzahl mit Vorzeichen enthält. Dies ist nur gültig, wenn sie mit Collection(Edm.SByte) verwendet wird.
Edm.Byte	Gibt an, dass ein Feld eine 8-Bit-ganzzahl ohne Vorzeichen enthält. Dies ist nur gültig, wenn sie mit Collection(Edm.Byte) verwendet wird.

SearchIndex

Objekt

Stellt eine Suchindexdefinition dar, die die Felder und das Suchverhalten eines Indexes beschreibt.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.etag	string	Das ETag des Indexes.
analyzers	LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] PatternAnalyzer[] StopAnalyzer[]	Die Analysegeräte für den Index.
charFilters	CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	Das Zeichen filtert für den Index.
corsOptions	CorsOptions	Optionen zum Steuern der cross-Origin Resource Sharing (CORS) für den Index.
defaultScoringProfile	string	Der Name des Bewertungsprofils, das verwendet werden soll, wenn keine in der Abfrage angegeben ist. Wenn diese Eigenschaft nicht festgelegt ist und kein Bewertungsprofil in der Abfrage angegeben wird, wird die Standardbewertung (tf-idf) verwendet.
description	string	Die Beschreibung des Indexes.
encryptionKey	SearchResourceEncryptionKey	Eine Beschreibung eines Verschlüsselungsschlüssels, den Sie in Azure Key Vault erstellen. Dieser Schlüssel dient dazu, eine zusätzliche Ebene der Ruheverschlüsselung für Ihre Daten bereitzustellen, wenn Sie die volle Sicherheit wünschen, dass niemand, nicht einmal Microsoft, Ihre Daten entschlüsseln kann. Sobald Sie Ihre Daten verschlüsselt haben, bleibt sie immer verschlüsselt. Der Suchdienst ignoriert Versuche, diese Eigenschaft auf null festzulegen. Sie können diese Eigenschaft nach Bedarf ändern, wenn Sie den Verschlüsselungsschlüssel drehen möchten. Ihre Daten sind davon unberührt. Verschlüsselung mit vom Kunden verwalteten Schlüsseln steht nicht für kostenlose Suchdienste zur Verfügung und ist nur für kostenpflichtige Dienste verfügbar, die am oder nach dem 1. Januar 2019 erstellt wurden.
fields	SearchField[]	Die Felder des Indexes.
name	string	Der Name des Indexes.
normalizers	LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	Die Normalisierer für den Index.
scoringProfiles	ScoringProfile[]	Die Bewertungsprofile für den Index.
semantic	SemanticSearch	Definiert Parameter für einen Suchindex, der die semantischen Funktionen beeinflusst.
similarity	SimilarityAlgorithm: BM25SimilarityAlgorithm ClassicSimilarityAlgorithm	Der Typ des Ähnlichkeitsalgorithmus, der beim Bewerten und Bewerten der Dokumente verwendet werden soll, die einer Suchabfrage entsprechen. Der Ähnlichkeitsalgorithmus kann nur zur Indexerstellungszeit definiert werden und kann für vorhandene Indizes nicht geändert werden. Wenn NULL, wird der ClassicSimilarity-Algorithmus verwendet.
suggesters	SearchSuggester[]	Die Vorschlager für den Index.
tokenFilters	TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	Das Token filtert für den Index.
tokenizers	LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] MicrosoftLanguageTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] UaxUrlEmailTokenizer[]	Die Tokenizer für den Index.
vectorSearch	VectorSearch	Enthält Konfigurationsoptionen im Zusammenhang mit der Vektorsuche.

SearchIndexerDataNoneIdentity

Objekt

Löscht die Identitätseigenschaft einer Datenquelle.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity	Ein URI-Fragment, das den Typ der Identität angibt.

SearchIndexerDataUserAssignedIdentity

Objekt

Gibt die Identität für eine zu verwendende Datenquelle an.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity	Ein URI-Fragment, das den Typ der Identität angibt.
userAssignedIdentity	string	Die vollqualifizierte Azure-Ressourcen-ID einer vom Benutzer zugewiesenen verwalteten Identität in der Regel im Format "/subscriptions/12345678-1234-1234-1234-1234567890ab/resourceGroups/rg/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/myId", die dem Suchdienst zugewiesen werden sollen.

SearchResourceEncryptionKey

Objekt

Ein vom Kunden verwalteter Verschlüsselungsschlüssel im Azure Key Vault. Schlüssel, die Sie erstellen und verwalten, können zum Verschlüsseln oder Entschlüsseln ruhender Daten verwendet werden, z. B. Indizes und Synonymzuordnungen.

Name	Typ	Beschreibung
accessCredentials.applicationId	string	Eine AAD-Anwendungs-ID, die die erforderlichen Zugriffsberechtigungen für den Azure Key Vault erteilt hat, die beim Verschlüsseln Ihrer ruhenden Daten verwendet werden sollen. Die Anwendungs-ID sollte nicht mit der Objekt-ID für Ihre AAD-Anwendung verwechselt werden.
accessCredentials.applicationSecret	string	Der Authentifizierungsschlüssel der angegebenen AAD-Anwendung.
identity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Eine explizite verwaltete Identität, die für diesen Verschlüsselungsschlüssel verwendet werden soll. Wenn diese Eigenschaft nicht angegeben ist und die Eigenschaft für Zugriffsanmeldeinformationen null ist, wird die vom System zugewiesene verwaltete Identität verwendet. Wenn die explizite Identität nicht angegeben ist, bleibt die Aktualisierung der Ressource unverändert. Wenn "none" angegeben wird, wird der Wert dieser Eigenschaft gelöscht.
keyVaultKeyName	string	Der Name Ihres Azure Key Vault-Schlüssels, der zum Verschlüsseln Ihrer ruhenden Daten verwendet werden soll.
keyVaultKeyVersion	string	Die Version Ihres Azure Key Vault-Schlüssels, der zum Verschlüsseln Ihrer ruhenden Daten verwendet werden soll.
keyVaultUri	string	Der URI Ihres Azure Key Vault, auch als DNS-Name bezeichnet, der den Schlüssel enthält, der zum Verschlüsseln Ihrer ruhenden Daten verwendet werden soll. Ein Beispiel-URI kann `https://my-keyvault-name.vault.azure.net`sein.

SearchSuggester

Objekt

Definiert, wie die Vorschlags-API auf eine Gruppe von Feldern im Index angewendet werden soll.

Name	Typ	Beschreibung
name	string	Der Name des Vorschlagsers.
searchMode	enum: analyzingInfixMatching	Ein Wert, der die Funktionen des Vorschlags angibt.
sourceFields	string[]	Die Liste der Feldnamen, auf die die Vorschlagsfunktion angewendet wird. Jedes Feld muss durchsuchbar sein.

SemanticConfiguration

Objekt

Definiert eine bestimmte Konfiguration, die im Kontext der semantischen Funktionen verwendet werden soll.

Name	Typ	Beschreibung
name	string	Der Name der semantischen Konfiguration.
prioritizedFields	SemanticPrioritizedFields	Beschreibt die Titel-, Inhalts- und Schlüsselwortfelder, die für semantische Rangfolge, Beschriftungen, Hervorhebungen und Antworten verwendet werden sollen. Mindestens eine der drei Untereigenschaften (titleField, priordKeywordsFields und priordContentFields) muss festgelegt werden.
rankingOrder	RankingOrder	Gibt den Bewertungstyp an, der für die Sortierreihenfolge der Suchergebnisse verwendet werden soll.

SemanticField

Objekt

Ein Feld, das als Teil der semantischen Konfiguration verwendet wird.

Name	Typ	Beschreibung
fieldName	string	Dateiname

SemanticPrioritizedFields

Objekt

Beschreibt die Felder "Titel", "Inhalt" und "Schlüsselwörter", die für semantische Rangfolge, Beschriftungen, Hervorhebungen und Antworten verwendet werden sollen.

Name	Typ	Beschreibung
prioritizedContentFields	SemanticField[]	Definiert die Inhaltsfelder, die für die semantische Rangfolge, Beschriftungen, Hervorhebungen und Antworten verwendet werden sollen. Um das beste Ergebnis zu erzielen, sollten die ausgewählten Felder Text in natürlicher Sprache enthalten. Die Reihenfolge der Felder im Array stellt ihre Priorität dar. Felder mit niedrigerer Priorität können abgeschnitten werden, wenn der Inhalt lang ist.
prioritizedKeywordsFields	SemanticField[]	Definiert die Schlüsselwortfelder, die für die semantische Rangfolge, Bildunterschriften, Hervorhebungen und Antworten verwendet werden sollen. Um das beste Ergebnis zu erzielen, sollten die ausgewählten Felder eine Liste von Schlüsselwörtern enthalten. Die Reihenfolge der Felder im Array stellt ihre Priorität dar. Felder mit niedrigerer Priorität können abgeschnitten werden, wenn der Inhalt lang ist.
titleField	SemanticField	Definiert das Titelfeld, das für die semantische Rangfolge, Beschriftungen, Hervorhebungen und Antworten verwendet werden soll. Wenn Sie kein Titelfeld in Ihrem Index haben, lassen Sie dieses Feld leer.

SemanticSearch

Objekt

Definiert Parameter für einen Suchindex, der die semantischen Funktionen beeinflusst.

Name	Typ	Beschreibung
configurations	SemanticConfiguration[]	Die semantischen Konfigurationen für den Index.
defaultConfiguration	string	Ermöglicht es Ihnen, den Namen einer standardmäßigen semantischen Konfiguration in Ihrem Index festzulegen, sodass es optional ist, ihn jedes Mal als Abfrageparameter zu übergeben.

ShingleTokenFilter

Objekt

Erstellt Kombinationen von Token als ein einzelnes Token. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ShingleTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
filterToken	string	_	Die Zeichenfolge, die für jede Position eingefügt werden soll, an der kein Token vorhanden ist. Der Standardwert ist ein Unterstrich ("_").
maxShingleSize	integer (int32) minimum: 2	2	Die maximale Shinglegröße. Der Standardwert und der Mindestwert sind 2.
minShingleSize	integer (int32) minimum: 2	2	Die minimale Shinglegröße. Der Standardwert und der Mindestwert sind 2. Muss kleiner als der Wert von maxShingleSize sein.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
outputUnigrams	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob der Ausgabedatenstrom die Eingabetoken (Unigramme) sowie Shingles enthält. Der Standardwert ist "true".
outputUnigramsIfNoShingles	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob Unigramme für diese Zeiten ausgegeben werden sollen, wenn keine Shingles verfügbar sind. Diese Eigenschaft hat Vorrang, wenn outputUnigrams auf "false" festgelegt ist. Die Standardeinstellung ist "false".
tokenSeparator	string		Die Zeichenfolge, die beim Verknüpfen angrenzender Token verwendet werden soll, um ein Shingle zu bilden. Der Standardwert ist ein einzelnes Leerzeichen (" ").

SnowballTokenFilter

Objekt

Ein Filter, der Wörter mit einem snowball-generierten Stammer abstammt. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SnowballTokenFilter	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
language	SnowballTokenFilterLanguage	Die zu verwendende Sprache.
name	string	Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

SnowballTokenFilterLanguage

Enumeration

Die Sprache, die für einen Snowball-Token-Filter verwendet werden soll.

Wert	Beschreibung
armenian	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Armenisch aus.
basque	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Baskisch aus.
catalan	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Katalanisch aus.
danish	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Dänisch aus.
dutch	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Niederländisch aus.
english	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Englisch aus.
finnish	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Finnisch aus.
french	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Französisch aus.
german	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Deutsch aus.
german2	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer aus, der den deutschen Variantenalgorithmus verwendet.
hungarian	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Ungarisch aus.
italian	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Italienisch aus.
kp	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Niederländisch aus, der den Kraaij-Pohlmann Stemming-Algorithmus verwendet.
lovins	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Englisch aus, der den Lovins-Stemming-Algorithmus verwendet.
norwegian	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Norwegisch aus.
porter	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Englisch aus, der den Porter-Stemming-Algorithmus verwendet.
portuguese	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Portugiesisch aus.
romanian	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Rumänisch aus.
russian	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Russisch aus.
spanish	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Spanisch aus.
swedish	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Schwedisch aus.
turkish	Wählt den Lucene Snowball-Stemming-Tokenizer für Türkisch aus.

StemmerOverrideTokenFilter

Objekt

Bietet die Möglichkeit, andere Wortstammfilter mit benutzerwörterbuchbasierter Wortstammerkennung außer Kraft zu setzen. Alle wörterbuchstammigen Begriffe werden als Schlüsselwörter markiert, sodass sie nicht mit Stemmern in der Kette gestammt werden. Muss vor dem Filter für die Wortstammerkennung platziert werden. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/StemmerOverrideFilter.html.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerOverrideTokenFilter	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
name	string	Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
rules	string[]	Eine Liste der Wortstammregeln im folgenden Format: "word => stem", z. B. "ran => run".

StemmerTokenFilter

Objekt

Sprachspezifischer Wortstammfilter. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert. Siehe https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerTokenFilter	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
language	StemmerTokenFilterLanguage	Die zu verwendende Sprache.
name	string	Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

StemmerTokenFilterLanguage

Enumeration

Die Sprache, die für einen Stemmmertokenfilter verwendet werden soll.

Wert	Beschreibung
arabic	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Arabisch aus.
armenian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Armenisch aus.
basque	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Baskisch aus.
brazilian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Portugiesisch (Brasilien) aus.
bulgarian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Bulgarisch aus.
catalan	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Katalanisch aus.
czech	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Tschechisch aus.
danish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Dänisch aus.
dutch	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Niederländisch aus.
dutchKp	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Niederländisch aus, der den Kraaij-Pohlmann Stemming-Algorithmus verwendet.
english	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Englisch aus.
lightEnglish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Englisch aus, der leichte Wortstammerkennung ausführt.
minimalEnglish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Englisch aus, der nur minimale Wortstammerkennung ausführt.
possessiveEnglish	Wählt den Lucene-Stammtokenizer für Englisch aus, der nachfolgende Possessivwörter aus Wörtern entfernt.
porter2	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Englisch aus, der den Porter2-Stemming-Algorithmus verwendet.
lovins	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Englisch aus, der den Lovins-Stemming-Algorithmus verwendet.
finnish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Finnisch aus.
lightFinnish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Finnisch aus, der Light-Stemming ausführt.
french	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Französisch aus.
lightFrench	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Französisch aus, der Light-Stemming ausführt.
minimalFrench	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Französisch aus, der nur minimale Wortstammerkennung ausführt.
galician	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Galizisch aus.
minimalGalician	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Galicisch aus, der nur minimales Stemming ausführt.
german	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Deutsch aus.
german2	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer aus, der den deutschen Variantenalgorithmus verwendet.
lightGerman	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Deutsch aus, der Light-Stemming ausführt.
minimalGerman	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Deutsch aus, der nur minimales Stemming ausführt.
greek	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Griechisch aus.
hindi	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Hindi aus.
hungarian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Ungarisch aus.
lightHungarian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Ungarisch aus, der Light-Stemming ausführt.
indonesian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Indonesisch aus.
irish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Irisch aus.
italian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Italienisch aus.
lightItalian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Italienisch aus, der leichte Wortstammerkennung ausführt.
sorani	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Sorani aus.
latvian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Lettisch aus.
norwegian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Norwegisch (Bokmül).
lightNorwegian	Wählt den Lucene Stemming Tokenizer für Norwegian (Bokmül), der leichte Stimmen macht.
minimalNorwegian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Norwegian (Bokmül), der minimale Stemming ermöglicht.
lightNynorsk	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Norwegisch (Nynorsk) aus, der leichte Wortstammerkennung ausführt.
minimalNynorsk	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Norwegisch (Nynorsk) aus, der nur minimale Wortstammerkennung ausführt.
portuguese	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Portugiesisch aus.
lightPortuguese	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Portugiesisch aus, der leichte Wortstammerkennung ausführt.
minimalPortuguese	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Portugiesisch aus, der nur minimale Wortstammerkennung ausführt.
portugueseRslp	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Portugiesisch aus, der den RSLP-Stemming-Algorithmus verwendet.
romanian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Rumänisch aus.
russian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Russisch aus.
lightRussian	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Russisch aus, der Light-Stemming ausführt.
spanish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Spanisch aus.
lightSpanish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Spanisch aus, der leichte Wortstammerkennung ausführt.
swedish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Schwedisch aus.
lightSwedish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Schwedisch aus, der leichte Wortstammerkennung ausführt.
turkish	Wählt den Lucene-Stemming-Tokenizer für Türkisch aus.

StopAnalyzer

Objekt

Dividiert Text in Nichtbuchstaben; Wendet die Tokenfilter in Kleinbuchstaben und Stoppwörtern an. Dieser Analyzer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopAnalyzer	Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
name	string	Der Name des Analyzers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
stopwords	string[]	Eine Liste der Stichworte.

StopwordsList

Enumeration

Gibt eine vordefinierte Liste von sprachspezifischen Stoppwörtern an.

Wert	Beschreibung
arabic	Wählt die Stoppwortliste für Arabisch aus.
armenian	Wählt die Stoppwortliste für Armenisch aus.
basque	Wählt die Stoppwortliste für Baskisch aus.
brazilian	Wählt die Stoppwortliste für Portugiesisch (Brasilien) aus.
bulgarian	Wählt die Stoppwortliste für Bulgarisch aus.
catalan	Wählt die Stoppwortliste für Katalanisch aus.
czech	Wählt die Stoppwortliste für Tschechisch aus.
danish	Wählt die Stoppwortliste für Dänisch aus.
dutch	Wählt die Stoppwortliste für Niederländisch aus.
english	Wählt die Stoppwortliste für Englisch aus.
finnish	Wählt die Stoppwortliste für Finnisch aus.
french	Wählt die Stoppwortliste für Französisch aus.
galician	Wählt die Stoppwortliste für Galizisch aus.
german	Wählt die Stoppwortliste für Deutsch aus.
greek	Wählt die Stoppwortliste für Griechisch aus.
hindi	Wählt die Stoppwortliste für Hindi aus.
hungarian	Wählt die Stoppwortliste für Ungarisch aus.
indonesian	Wählt die Stoppwortliste für Indonesisch aus.
irish	Wählt die Stoppwortliste für Irisch aus.
italian	Wählt die Stoppwortliste für Italienisch aus.
latvian	Wählt die Stoppwortliste für Lettisch aus.
norwegian	Wählt die Stoppwortliste für Norwegisch aus.
persian	Wählt die Stoppwortliste für Persisch aus.
portuguese	Wählt die Stoppwortliste für Portugiesisch aus.
romanian	Wählt die Stoppwortliste für Rumänisch aus.
russian	Wählt die Stoppwortliste für Russisch aus.
sorani	Wählt die Stoppwortliste für Sorani aus.
spanish	Wählt die Stoppwortliste für Spanisch aus.
swedish	Wählt die Stoppwortliste für Schwedisch aus.
thai	Wählt die Stoppwortliste für Thai aus.
turkish	Wählt die Stoppwortliste für Türkisch aus.

StopwordsTokenFilter

Objekt

Entfernt Stoppwörter aus einem Tokenstream. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopwordsTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
ignoreCase	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob die Groß-/Kleinschreibung ignoriert werden soll. Wenn wahr, werden alle Wörter zuerst in Kleinbuchstaben konvertiert. Die Standardeinstellung ist "false".
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
removeTrailing	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob der letzte Suchbegriff ignoriert werden soll, wenn es sich um ein Stoppwort handelt. Der Standardwert ist "true".
stopwords	string[]		Die Liste der Wortwörter. Diese Eigenschaft und die Stopwords-Listeneigenschaft können nicht beide festgelegt werden.
stopwordsList	StopwordsList	english	Eine vordefinierte Liste der zu verwendenden Wörter. Diese Eigenschaft und die Stopwords-Eigenschaft können nicht beide festgelegt werden. Der Standardwert ist Englisch.

SynonymTokenFilter

Objekt

Gleicht ein- oder mehrere Wort-Synonyme in einem Tokendatenstrom ab. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SynonymTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
expand	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob alle Wörter in der Liste der Synonyme (wenn => Notation nicht verwendet wird) einander zugeordnet werden. Wenn true, werden alle Wörter in der Liste der Synonyme (wenn => Notation nicht verwendet wird) einander zugeordnet. Die folgende Liste: unglaublich, unglaublich, fabelhaft, erstaunlich ist gleichbedeutend mit: unglaublich, unglaublich, fabelhaft, erstaunlich => unglaublich, unglaublich, fabelhaft, erstaunlich. Wenn falsch, die folgende Liste: unglaublich, unglaublich, fabelhaft, erstaunlich wird gleichbedeutend mit: unglaublich, unglaublich, fabelhaft, erstaunlich => unglaublich. Der Standardwert ist "true".
ignoreCase	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob die Eingabe für die Groß-/Kleinschreibung für den Abgleich erfolgt. Die Standardeinstellung ist "false".
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
synonyms	string[]		Eine Liste von Synonymen in einem von zwei Formaten: 1. unglaublich, unglaublich, fabelhaft => erstaunlich - alle Begriffe auf der linken Seite von => Symbol werden durch alle Begriffe auf der rechten Seite ersetzt; 2. unglaublich, unglaublich, fabelhaft, erstaunlich - kommagetrennte Liste der entsprechenden Wörter. Legen Sie die expand-Option fest, um zu ändern, wie diese Liste interpretiert wird.

TagScoringFunction

Objekt

Definiert eine Funktion, die Die Bewertungen von Dokumenten mit Zeichenfolgenwerten erhöht, die einer bestimmten Liste von Tags entsprechen.

Name	Typ	Beschreibung
boost	number (double)	Ein Multiplikator für die unformatierte Bewertung. Muss eine positive Zahl sein, die nicht gleich 1,0 ist.
fieldName	string	Der Name des Felds, das als Eingabe für die Bewertungsfunktion verwendet wird.
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	Ein Wert, der angibt, wie die Verstärkung in Dokumentergebnisse interpoliert wird; Ist standardmäßig auf "Linear" festgelegt.
tag	TagScoringParameters	Parameterwerte für die Tagbewertungsfunktion.
type	string: tag	Art der Bewertungsfunktion.

TagScoringParameters

Objekt

Stellt Parameterwerte für eine Tagbewertungsfunktion bereit.

Name	Typ	Beschreibung
tagsParameter	string	Der Name des Parameters, der in Suchabfragen übergeben wird, um die Liste der Tags anzugeben, die mit dem Zielfeld verglichen werden sollen.

TextWeights

Objekt

Definiert Gewichtungen für Indexfelder, für die Übereinstimmungen die Bewertung in Suchabfragen erhöhen sollen.

Name	Typ	Beschreibung
weights	object	Das Wörterbuch der Gewichtungen pro Feld, um die Bewertung von Dokumenten zu verbessern. Die Schlüssel sind Feldnamen und die Werte sind die Gewichtungen für jedes Feld.

TokenCharacterKind

Enumeration

Stellt Zeichenklassen dar, auf die ein Tokenfilter angewendet werden kann.

Wert	Beschreibung
letter	Bewahrt Buchstaben in Token auf.
digit	Speichert Ziffern in Token.
whitespace	Behält Leerzeichen in Token bei.
punctuation	Behält die Interpunktion in Token bei.
symbol	Behält Symbole in Token bei.

TokenFilterName

Enumeration

Definiert die Namen aller Tokenfilter, die von der Suchmaschine unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
arabic_normalization	Ein Tokenfilter, der den Normalisierer für arabische Sprachen anwendet, um die Orthographie zu normalisieren. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html.
apostrophe	Entfernt alle Zeichen nach einem Apostroph (einschließlich des Apostrophs). Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/tr/ApostropheFilter.html.
asciifolding	Konvertiert alphabetische, numerische und symbolische Unicode-Zeichen, die sich nicht in den ersten 127 ASCII-Zeichen (dem Unicode-Block "Basic Latin") befinden, in ihre ASCII-Entsprechungen, wenn solche Entsprechungen vorhanden sind. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html.
cjk_bigram	Bildet Bigrams von CJK-Ausdrücken, die aus dem Standardtokenizer generiert werden. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKBigramFilter.html.
cjk_width	Normalisiert CJK-Breitenabweichungen. Faltet vollbreite ASCII-Varianten in das äquivalente Basislatein, und halbbreite Katakana-Varianten in das äquivalente Kana. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKWidthFilter.html.
classic	Entfernt englische Possessive und Punkte von Akronyme. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicFilter.html.
common_grams	Konstruiert Bigramme für häufig vorkommende Begriffe während der Indexierung. Einzelne Begriffe werden ebenfalls indexiert und mit Bigrammen überlagert. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/commongrams/CommonGramsFilter.html.
edgeNGram_v2	Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n) beginnend von vorne oder hinten eines Eingabetokens. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenFilter.html.
elision	Entfernt Elisionen. Beispielsweise wird "l'avion" (die Ebene) in "avion" (Ebene) konvertiert. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html.
german_normalization	Normalisiert deutsche Charaktere nach den Heuristiken des deutschen Schneeballalgorithmus. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/de/GermanNormalizationFilter.html.
hindi_normalization	Normalisiert Text in Hindi, um einige Unterschiede in der Schreibweise zu beseitigen. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/hi/HindiNormalizationFilter.html.
indic_normalization	Normalisiert die Unicode-Darstellung von Text in indischen Sprachen. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/in/IndicNormalizationFilter.html.
keyword_repeat	Gibt jedes eingehende Token zweimal aus, einmal als Schlüsselwort und einmal als Nicht-Schlüsselwort. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html.
kstem	Ein hochleistungsbasierter Kstemfilter für Englisch. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/en/KStemFilter.html.
length	Entfernt die Wörter, die zu lang oder zu kurz sind. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LengthFilter.html.
limit	Beschränkt die Anzahl der Token während der Indizierung. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LimitTokenCountFilter.html.
lowercase	Normalisiert Tokentext zu Kleinbuchstaben. Siehe https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html.
nGram_v2	Generiert n Gramm der angegebenen Größe(n). Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenFilter.html.
persian_normalization	Wendet die Normalisierung für Persisch an. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/fa/PersianNormalizationFilter.html.
phonetic	Erstellt Token für phonetische Übereinstimmungen. Siehe https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-phonetic/org/apache/lucene/analysis/phonetic/package-tree.html.
porter_stem	Verwendet den Porterstammalgorithmus, um den Tokendatenstrom zu transformieren. Siehe http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer.
reverse	Kehrt die Tokenzeichenfolge um. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html.
scandinavian_normalization	Normalisiert die Verwendung der austauschbaren skandinavischen Zeichen. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianNormalizationFilter.html.
scandinavian_folding	Faltet skandinavische Zeichen Ã¥ã... Ã¤Ã¦Ã"Ã†->a und Ã¶Ã¶Ã ̧Ã ̃-o.> Es diskriminiert auch gegen die Verwendung von doppelten Vokalen aa, ae, ao, oe und oo, wobei nur der erste weggelassen wird. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html.
shingle	Erstellt Kombinationen von Token als ein einzelnes Token. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html.
snowball	Ein Filter, der Wörter mit einem snowball-generierten Stammer abstammt. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballFilter.html.
sorani_normalization	Normalisiert die Unicode-Darstellung von Sorani-Text. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ckb/SoraniNormalizationFilter.html.
stemmer	Sprachspezifischer Wortstammfilter. Siehe https://learn.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters.
stopwords	Entfernt Stoppwörter aus einem Tokenstream. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html.
trim	Entfernt führende und nachfolgende Leerzeichen aus Tokens. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TrimFilter.html.
truncate	Schneidet die Begriffe auf eine bestimmte Länge ab. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TruncateTokenFilter.html.
unique	Filtert Token mit dem gleichen Text wie das vorherige Token heraus. Siehe http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/RemoveDuplicatesTokenFilter.html.
uppercase	Normalisiert Tokentext in Großbuchstaben. Siehe https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html.
word_delimiter	Unterteilt Wörter in Teilwörter und führt optionale Transformationen in Teilwortgruppen durch.

TruncateTokenFilter

Objekt

Schneidet die Begriffe auf eine bestimmte Länge ab. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.TruncateTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
length	integer (int32) maximum: 300	300	Die Länge, in der Ausdrücke abgeschnitten werden. Der Standardwert und maximal 300.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

UaxUrlEmailTokenizer

Objekt

Tokenisiert URLs und E-Mails als ein Token. Dieser Tokenizer wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UaxUrlEmailTokenizer		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
maxTokenLength	integer (int32) maximum: 300	255	Die maximale Tokenlänge. Der Standardwert ist 255. Token, die die maximale Länge überschreiten, werden geteilt. Die maximale Tokenlänge, die verwendet werden kann, beträgt 300 Zeichen.
name	string		Der Name des Tokenizers. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.

UniqueTokenFilter

Objekt

Filtert Token mit dem gleichen Text wie das vorherige Token heraus. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UniqueTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
onlyOnSamePosition	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob Duplikate nur an derselben Position entfernt werden sollen. Die Standardeinstellung ist "false".

VectorEncodingFormat

Enumeration

Das Codierungsformat für die Interpretation von Vektorfeldinhalten.

Wert	Beschreibung
packedBit	Codierungsformat, das Bits darstellt, die in einen breiteren Datentyp verpackt sind.

VectorSearch

Objekt

Enthält Konfigurationsoptionen im Zusammenhang mit der Vektorsuche.

Name	Typ	Beschreibung
algorithms	VectorSearchAlgorithmConfiguration[]: ExhaustiveKnnAlgorithmConfiguration[] HnswAlgorithmConfiguration[]	Enthält Konfigurationsoptionen, die für den Algorithmus spezifisch sind, der während der Indizierung oder Abfrage verwendet wird.
compressions	VectorSearchCompression[]: BinaryQuantizationCompression[] ScalarQuantizationCompression[]	Enthält konfigurationsspezifische Optionen für die Komprimierungsmethode, die während der Indizierung oder Abfrage verwendet wird.
profiles	VectorSearchProfile[]	Definiert Kombinationen von Konfigurationen, die mit der Vektorsuche verwendet werden sollen.
vectorizers	VectorSearchVectorizer[]: AMLVectorizer[] AzureOpenAIVectorizer[] WebApiVectorizer[]	Enthält Konfigurationsoptionen zum Vektorisieren von Textvektorabfragen.

VectorSearchAlgorithmKind

Enumeration

Der Algorithmus, der für die Indizierung und Abfrage verwendet wird.

Wert	Beschreibung
hnsw	HNSW (Hierarchische Navigable Small World), eine Art ungefährer Nachbaralgorithmus.
exhaustiveKnn	Erschöpfende KNN-Algorithmus, der Brute-Force-Suche durchführt.

VectorSearchAlgorithmMetric

Enumeration

Die Ähnlichkeitsmetrik, die für Vektorvergleiche verwendet werden soll. Es wird empfohlen, dieselbe Ähnlichkeitsmetrik zu wählen, mit der das Einbettungsmodell trainiert wurde.

Wert	Beschreibung
cosine	Misst den Winkel zwischen Vektoren, um ihre Ähnlichkeit zu quantifizieren, wobei die Größe ignoriert wird. Je kleiner der Winkel, desto näher die Ähnlichkeit.
euclidean	Berechnet den geraden Abstand zwischen Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum. Je kleiner der Abstand, desto näher die Ähnlichkeit.
dotProduct	Berechnet die Summe der elementeweisen Produkte, um die Ausrichtung und Größengleichheit zu messen. Je größer und positiver, desto näher die Ähnlichkeit.
hamming	Gilt nur für bitgepackte Binärdatentypen. Bestimmt unterschiedliche Zugehörigkeit, indem unterschiedliche Positionen in binären Vektoren gezählt werden. Je weniger Unterschiede, desto näher die Ähnlichkeit.

VectorSearchCompressionKind

Enumeration

Die Komprimierungsmethode, die für die Indizierung und Abfrage verwendet wird.

Wert	Beschreibung
scalarQuantization	Skalare Quantisierung, eine Art von Komprimierungsmethode. In der skalaren Quantisierung werden die ursprünglichen Vektorwerte in einen schmaleren Typ komprimiert, indem jede Komponente eines Vektors mithilfe eines reduzierten Satzes quantisierter Werte diskretiert und dargestellt wird, wodurch die Gesamtdatengröße reduziert wird.
binaryQuantization	Binary Quantization, eine Art von Komprimierungsmethode. In der binären Quantisierung werden die ursprünglichen Vektorwerte durch Diskretizing und Darstellung der einzelnen Komponenten eines Vektors mithilfe von Binärwerten auf den schmaleren Binärtyp komprimiert, wodurch die Gesamtdatengröße reduziert wird.

VectorSearchCompressionTarget

Enumeration

Der quantisierte Datentyp von komprimierten Vektorwerten.

Wert	Beschreibung
int8	8-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen.

VectorSearchProfile

Objekt

Definiert eine Kombination von Konfigurationen, die mit der Vektorsuche verwendet werden sollen.

Name	Typ	Beschreibung
algorithm	string	Der Name der Konfiguration des Vektorsuchalgorithmus, die den Algorithmus und optionale Parameter angibt.
compression	string	Der Name der Konfiguration der Komprimierungsmethode, die die Komprimierungsmethode und optionale Parameter angibt.
name	string	Der Name, der mit diesem bestimmten Vektorsuchprofil verknüpft werden soll.
vectorizer	string	Der Name der Vektorisierung, die für die Verwendung mit der Vektorsuche konfiguriert wird.

VectorSearchVectorizerKind

Enumeration

Die Vektorisierungsmethode, die während der Abfragezeit verwendet werden soll.

Wert	Beschreibung
azureOpenAI	Generieren Sie Einbettungen mithilfe einer Azure OpenAI-Ressource zur Abfragezeit.
customWebApi	Generieren Sie Einbettungen mithilfe eines benutzerdefinierten Webendpunkts zur Abfragezeit.
aiServicesVision	Generieren Sie Einbettungen für ein Bild oder eine Texteingabe zur Abfragezeit mithilfe der Azure AI Services Vision Vectorize-API.
aml	Generieren Sie Einbettungen mithilfe eines Azure Machine Learning-Endpunkts, der zur Abfragezeit über den Azure AI Foundry -Modellkatalog bereitgestellt wird.

WebApiVectorizer

Objekt

Gibt einen benutzerdefinierten Vektorizer zum Generieren des Vektoreinbettungs einer Abfragezeichenfolge an. Die Integration eines externen Vektorizers erfolgt mithilfe der benutzerdefinierten Web-API-Schnittstelle eines Skillsets.

Name	Typ	Beschreibung
customWebApiParameters	WebApiVectorizerParameters	Gibt die Eigenschaften des benutzerdefinierten Vektorisierers an.
kind	string: customWebApi	Typ des VectorSearchVectorizers.
name	string	Der Name, der dieser bestimmten Vektorisierungsmethode zugeordnet werden soll.

WebApiVectorizerParameters

Objekt

Gibt die Eigenschaften für die Verbindung mit einem benutzerdefinierten Vektorizer an.

Name	Typ	Beschreibung
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	Die vom Benutzer zugewiesene verwaltete Identität, die für ausgehende Verbindungen verwendet wird. Wenn eine authResourceId bereitgestellt und nicht angegeben wird, wird die vom System zugewiesene verwaltete Identität verwendet. Bei Aktualisierungen des Indexers bleibt der Wert unverändert, wenn die Identität nicht angegeben ist. Wenn der Wert auf "none" festgelegt ist, wird der Wert dieser Eigenschaft gelöscht.
authResourceId	string	Gilt für benutzerdefinierte Endpunkte, die mit externem Code in einer Azure-Funktion oder einer anderen Anwendung verbunden sind, die die Transformationen bereitstellt. Dieser Wert sollte die Anwendungs-ID sein, die für die Funktion oder App erstellt wurde, als sie bei Azure Active Directory registriert wurde. Wenn angegeben, stellt die Vektorisierung eine Verbindung mit der Funktion oder App her, indem sie eine verwaltete ID (entweder system- oder benutzerseitig zugewiesen) des Suchdiensts und das Zugriffstoken der Funktion oder App verwendet, wobei dieser Wert als Ressourcen-ID zum Erstellen des Bereichs des Zugriffstokens verwendet wird.
httpHeaders	object	Die Header, die zum Ausführen der HTTP-Anforderung erforderlich sind.
httpMethod	string	Die Methode für die HTTP-Anforderung.
timeout	string (duration)	Das gewünschte Timeout für die Anforderung. Der Standardwert ist „30 Sekunden“.
uri	string (uri)	Der URI der Web-API, die den Vektorisierer bereitstellt.

WordDelimiterTokenFilter

Objekt

Unterteilt Wörter in Teilwörter und führt optionale Transformationen in Teilwortgruppen durch. Dieser Tokenfilter wird mit Apache Lucene implementiert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.WordDelimiterTokenFilter		Der Diskriminator für abgeleitete Typen.
catenateAll	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob alle Teilwortteile kategorisiert werden. Wenn dies beispielsweise auf "true" festgelegt ist, wird "Azure-Search-1" zu "AzureSearch1". Die Standardeinstellung ist "false".
catenateNumbers	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob die maximale Anzahl von Teilen kategorisiert wird. Wenn dies beispielsweise auf "true" festgelegt ist, wird "1-2" zu "12". Die Standardeinstellung ist "false".
catenateWords	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob die maximale Anzahl von Wortteilen kategorisiert wird. Wenn dies beispielsweise auf "true" festgelegt ist, wird "Azure-Search" zu "AzureSearch". Die Standardeinstellung ist "false".
generateNumberParts	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob Zahlenunterwörter generiert werden sollen. Der Standardwert ist "true".
generateWordParts	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob Teilewörter generiert werden sollen. Wenn festgelegt, werden Teile von Wörtern generiert; Beispielsweise wird "AzureSearch" zu "Azure" "Suche". Der Standardwert ist "true".
name	string		Der Name des Tokenfilters. Sie darf nur Buchstaben, Ziffern, Leerzeichen, Gedankenstriche oder Unterstriche enthalten, kann nur mit alphanumerischen Zeichen beginnen und enden und ist auf 128 Zeichen beschränkt.
preserveOriginal	boolean	False	Ein Wert, der angibt, ob ursprüngliche Wörter beibehalten und der Unterwortliste hinzugefügt werden. Die Standardeinstellung ist "false".
protectedWords	string[]		Eine Liste der Token, die vor Trennzeichen geschützt werden sollen.
splitOnCaseChange	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob Wörter in caseChange geteilt werden sollen. Wenn dies beispielsweise auf "true" festgelegt ist, wird "AzureSearch" zu "Azure" "Search". Der Standardwert ist "true".
splitOnNumerics	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob Zahlen aufgeteilt werden sollen. Wenn dies beispielsweise auf "true" festgelegt ist, wird "Azure1Search" zu "Azure" "1" "Search". Der Standardwert ist "true".
stemEnglishPossessive	boolean	True	Ein Wert, der angibt, ob nachfolgende "'s" für jedes Unterwort entfernt werden sollen. Der Standardwert ist "true".