你将了解 Azure AI 搜索中的技能组如何通过添加光学字符识别 (OCR)、图像分析、语言检测、文本翻译和实体识别，在搜索索引中创建可搜索文本的内容。
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。
环境准备
开始之前，必须具备以下先决条件：
设置数据
在以下步骤中，在 Azure 存储中设置 blob 容器以存储异类内容文件。
运行“导入数据”向导
步骤 1：创建数据源
如果收到“从数据源检测索引架构时出错”，则说明支持向导的索引器无法连接到数据源。 数据源很可能具有安全保护。 尝试以下解决方案，然后重新运行向导。
步骤 2：添加认知技能
接下来，配置 AI 扩充来调用 OCR、图像分析和自然语言处理。
- 对于本快速入门，我们将使用免费的 Azure AI 服务资源。 示例数据包括 14 个文件，因此，Azure AI 服务免费提供的 20 个事务配额足以完成本快速入门。
- 展开“添加扩充”，并做出六项选择。
选择实体识别（人员、组织和位置）和图像分析技能（标记、字幕）。
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步骤 3：配置索引
索引包含可搜索的内容，“导入数据”向导通常可以通过对数据源采样来创建架构。 在此步骤中查看生成的架构，并根据情况修改任何设置。 以下是为演示 Blob 数据集创建的默认架构。
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默认字段基于现有 blob 的元数据属性，以及扩充输出的新字段（例如
people、organizations、locations）。 数据类型从元数据和数据采样推断。 -
默认属性为可检索和可搜索。 可搜索允许对字段进行全文搜索。 可检索意味着可以在结果中返回字段值。 向导假设你希望这些字段可检索且可搜索，因为它们是通过技能集创建的。 如果要在筛选表达式中使用字段，请选择“可筛选”。
将某个字段标记为 Retrievable 并不意味着该字段一定会出现在搜索结果中。 通过使用 $select 查询参数指定要包含的字段，可以控制搜索结果的构成。
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步骤 4：配置索引器
索引器驱动索引过程。 它指定数据源名称、目标索引和执行频率。 “导入数据”向导将创建多个对象，包括一个可以重置和重复运行的索引器。
监视状态
与典型的基于文本的索引相比，认知技能索引编制需要花费更长的时间才能完成，OCR 和图像分析尤其如此。 若要监视进度，请转到“概述”页，然后选择页面中间的“索引器”。
若要查看有关执行状态的详细信息，请从列表中选择一个索引器，然后选择“成功”（或“失败”）以查看执行详细信息。
在此演示中，有一条警告："Could not execute skill because one or more skill input was invalid."。该警告表示数据源中的 PNG 文件不向实体识别提供文本输入。 出现此警告是因为上游 OCR 技能无法识别图像中的任何文本，因此无法为下游实体识别技能提供文本输入。
警告在技能组执行中很常见。 随着你熟悉技能循环访问数据的方式，你可能开始发现规律并了解哪些警告是可以安全忽略的。
搜索浏览器中的查询
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输入要在其中查询索引的搜索字符串，例如
search=Satya Nadella&$select=people,organizations,locations&$count=true。
随后会返回详细的 JSON 格式的结果，这些结果可能难以阅读，尤其是在大型文档中。 在此工具中搜索时，可以借鉴一些提示，其中包括以下技术：
查询字符串区分大小写，因此如果收到“未知字段”消息，请检查“字段”或“索引定义(JSON)”以验证名称和大小写。
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