Uma referência a uma origem indexada existente com valores de campo ou anexos que você deseja indexar para pesquisa vetorial semântica.

Para obter mais informações sobre origens indexadas, consulte Fontes indexadas. Para saber mais sobre a pesquisa vetorial semântica, consulte Pesquisa vetorial semântica no Pesquisa com IA.

Uma lista de um ou mais modelos de incorporação para o sistema usar ao indexar conteúdo da origem indexada para pesquisa vetorial semântica.

Um modelo de incorporação especifica como as informações encontradas no conteúdo indexado são codificadas em um mapa vetorial. A pesquisa vetorial semântica usa as informações codificadas do mapa vetorial para encontrar resultados de pesquisa que tenham significados semelhantes aos dos termos de pesquisa.

Uma estratégia de agrupamento e valores de parâmetro relacionados que, juntos, determinam como o conteúdo dos campos e anexos selecionados da origem indexada é tratado durante a indexação para pesquisa vetorial semântica.

A divisão em blocos é o processo de dividir o texto em partes menores (chamadas de blocos) durante a indexação. Ao dividir seu conteúdo, Pesquisa com IA reduz a carga de pesquisa e melhora o contexto e a relevância das correspondências de vetor semântico.

A imagem a seguir mostra como um bloco de dois parágrafos de texto de valor de campo de amostra pode ser dividido em blocos para indexação semântica. Conforme mostrado, os blocos podem conter várias frases e abranger quebras de parágrafo encontradas no texto original.

Referências a um ou mais campos de índice semântico que fornecem configurações de indexação semântica para conteúdo da origem indexada.

Cada campo de índice semântico define configurações de indexação semântica para um único campo da tabela de origem indexada ou para anexos dessa tabela. Você pode especificar a ordem na qual os campos de índice semântico são avaliados ao indexar conteúdo da origem indexada para pesquisa vetorial semântica.