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), use read_file with the specified lines. For categories with file links (e.g., [security.md](security.md)), use read_file on the linked reference file

IMPORTANT for Agent: If metadata.generated_at is more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. If mcp_microsoftdocs tools 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_fetch with query string from=learn-agent-skill. Returns Markdown.
  • Fallback: Use fetch_webpage with query string from=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.

Category Index

CategoryLinesDescription
TroubleshootingL37-L48Diagnosing and fixing Azure AI Search indexer/skillset issues, including errors, warnings, OData filters, portal debug sessions, private link, and storage/metrics discrepancies
Best PracticesL49-L69Design, scaling, and performance tuning of Azure AI Search indexing/querying, including enrichment pipelines, chunking/vectorization, data modeling, concurrency-safe updates, and vector optimization.
Decision MakingL70-L83Guidance on SKUs, tiers, regions, capacity and cost planning, plus upgrading APIs/SDKs and services when Azure AI Search features or skills change.
Architecture & Design PatternsL84-L90Architectural guidance for Azure AI Search: RAG patterns, knowledge store design, multitenancy and tenant isolation, and multi-region/high-availability deployment designs.
Limits & QuotasL91-L99Limits, 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

دانلود ZIP