azure-cognitive-search
راهنمای تخصصی طراحی، عیبیابی و بهینهسازی Azure AI Search برای پروژههای هوشمند
این مهارت برای کار با Azure AI Search راهنمای تخصصی ارائه میدهد؛ از طراحی index، indexer و skillset تا جستوجوی برداری، chunking، vectorization و ساخت pipelineهای enrichment.
همچنین در عیبیابی، انتخاب SKU و region، کنترل هزینه و ظرفیت، امنیت، معماری RAG، چندمستاجری، high availability و الگوهای deployment کمک میکند و برای اطلاعات بهروز به مستندات Microsoft متصل میشود.
چه چیزی میگیرید
- تشخیص خطاها و warningهای مربوط به indexer، skillset، OData filter، private link و metrics
- راهنمای طراحی و بهینهسازی index، مدل داده، concurrency، chunking و vector search
- مقایسه SKU، tier، region، quota و محدودیتهای Azure AI Search برای تصمیمگیری بهتر
- الگوهای معماری برای RAG، knowledge store، multitenancy و استقرار چندمنطقهای
- راهنمای امنیت، پیکربندی، integration، کدنویسی و deployment با تکیه بر مستندات Microsoft
برای چه کاری خوب است
- تیمهایی که در حال ساخت جستوجوی معنایی، vector search یا RAG روی Azure هستند
- توسعهدهندگانی که با خطاهای indexer، skillset یا ingestion pipeline مواجهاند
- معماران و تیمهای DevOps که به برنامهریزی ظرفیت، هزینه، امنیت و high availability نیاز دارند
برای چه کاری نیست
- پروژههایی که از Azure AI Search استفاده نمیکنند و به راهنمایی سرویس دیگری نیاز دارند
- پرسشهای عمومی درباره Azure که ارتباطی با search، indexing یا retrieval ندارند
دربارهٔ این اسکیل
Install This Skill
npx skills add MicrosoftDocs/Agent-Skills@azure-cognitive-search
mkdir -p ~/.claude/skills/azure-cognitive-search
curl -o ~/.claude/skills/azure-cognitive-search/SKILL.md \
https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/Agent-Skills/main/skills/azure-cognitive-search/SKILL.md
Azure AI Search Skill
This skill provides expert guidance for Azure AI Search. Covers troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.
How to Use This Skill
IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g.,
L35-L120), useread_filewith the specified lines. For categories with file links (e.g.,[security.md](security.md)), useread_fileon the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If
metadata.generated_atis more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. Ifmcp_microsoftdocstools are not available, suggest the user install it: Installation Guide
This skill requires network access to fetch documentation content:
- Preferred: Use
mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchwith query stringfrom=learn-agent-skill. Returns Markdown. - Fallback: Use
fetch_webpagewith query stringfrom=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.
Category Index
| Category | Lines | Description |
|---|---|---|
| Troubleshooting | L37-L48 | Diagnosing and fixing Azure AI Search indexer/skillset issues, including errors, warnings, OData filters, portal debug sessions, private link, and storage/metrics discrepancies |
| Best Practices | L49-L69 | Design, scaling, and performance tuning of Azure AI Search indexing/querying, including enrichment pipelines, chunking/vectorization, data modeling, concurrency-safe updates, and vector optimization. |
| Decision Making | L70-L83 | Guidance on SKUs, tiers, regions, capacity and cost planning, plus upgrading APIs/SDKs and services when Azure AI Search features or skills change. |
| Architecture & Design Patterns | L84-L90 | Architectural guidance for Azure AI Search: RAG patterns, knowledge store design, multitenancy and tenant isolation, and multi-region/high-availability deployment designs. |
| Limits & Quotas | L91-L99 | Limits, quotas, and scheduling for Azure AI Search: billing/free enrichment, service and index count limits by tier, vector index size constraints, and indexer run windows. |
| S |