Azure AI Search

概要

Azure AI Searchツールを使用すると、Jinba Flowワークスペースに登録されたAzure AI Searchの外部ナレッジベースを検索できます。テキスト(キーワード)検索、ベクトル(セマンティック)検索、ハイブリッド検索に対応しています。

主な機能

AZURE_AI_SEARCH
- ワークスペースに登録されたAzure AI Search外部ナレッジベースを検索します。
- 主な入力: query(検索クエリ文字列)、externalKbId(検索対象の外部ナレッジベース。ワークスペースから選択)、indexName(そのナレッジベース内のインデックス)
- searchType で検索方式を選択できます: text(キーワード検索)、vector(セマンティック検索)、hybrid(テキスト+ベクトル、デフォルト)
- 取得件数の制御: answerTotal(回答の参考にする検索文書件数、デフォルト5、最大1000)、vectorRetrievalCount(ハイブリッド検索時のベクトル検索取得件数、デフォルト5、最大1000)、skip(ページネーション用オフセット)
- filter(ODataフィルター式)と select(返却するフィールド)で結果を絞り込めます。
- 結果には id、score、content、filename、ソースファイルの直接ダウンロードURL(downloadUrl)、metadata に加えて、count と totalResults が含まれます。

認証

このツールはJinba Flow APIを経由して検索を実行するため、config にはAzureの認証情報ではなく Jinba FlowワークスペースAPIトークン(token)を設定します。Azure AI Searchへの接続情報自体は、ワークスペースに登録した外部ナレッジベース側で管理されます。注意: APIトークンは機密情報として扱い、公開リポジトリにコミットしないでください。

使用例

例: ナレッジベースのハイブリッド検索

- id: search_kb
  tool: AZURE_AI_SEARCH
  config:
    - name: token
      value: "{{secrets.JINBA_WORKSPACE_TOKEN}}"
  input:
    - name: externalKbId
      value: "YOUR_EXTERNAL_KB_ID"
    - name: indexName
      value: "product-manuals"
    - name: query
      value: "デバイスを工場出荷状態にリセットする方法は?"
    - name: searchType
      value: hybrid
    - name: answerTotal
      value: 5

例: フィルター付き検索の結果をLLMで回答生成

- id: search_docs
  tool: AZURE_AI_SEARCH
  config:
    - name: token
      value: "{{secrets.JINBA_WORKSPACE_TOKEN}}"
  input:
    - name: externalKbId
      value: "YOUR_EXTERNAL_KB_ID"
    - name: indexName
      value: "support-articles"
    - name: query
      value: "エンタープライズプランの保証ポリシー"
    - name: searchType
      value: text
    - name: filter
      value: "category eq 'policy'"

- id: generate_answer
  tool: OPENAI_INVOKE
  input:
    - name: prompt
      value: |
        以下のコンテキストのみを使って質問に回答してください。

        コンテキスト:
        {{steps.search_docs.result.results[0].content}}

        質問: エンタープライズプランの保証ポリシーは何ですか?

注意事項

外部ナレッジベースとそのインデックスは、事前にワークスペースへ登録しておく必要があります。externalKbId と indexName は登録済みのものから選択します。
answerTotal と vectorRetrievalCount の上限は1000です。
select を文字列で渡す場合はJSON配列形式(例: '["title", "content"]')である必要があります。
このツールはワークスペースのコンテキストで実行されます。ワークスペース情報が取得できない場合はエラーになります。

​概要

​主な機能

​認証

​使用例

​例: ナレッジベースのハイブリッド検索

​例: フィルター付き検索の結果をLLMで回答生成

​注意事項

概要

主な機能

認証

使用例

例: ナレッジベースのハイブリッド検索

例: フィルター付き検索の結果をLLMで回答生成

注意事項