Azure AI Search 专家指南

你在什么场景会需要它

在 Azure 上落地 Azure AI Search（索引器、技能集、向量检索、语义排名、知识库/智能代理检索）时，文档分散在 learn.microsoft.com 的数十篇专题里：索引器报错、OData 集合过滤、Private Link、技能集调试会话、RBAC/文档级 ACL、CMK 与私有端点等，排查往往要在「错误码 → 配置项 → 配额层级」之间来回跳。本技能把这些问题按工程主题归类，并告诉 Agent 该读本地哪一段、该拉哪篇官方文档。

技能如何组织信息

技能内嵌分类索引（问题排查、最佳实践、决策制定、架构与设计模式、限制与配额、安全性、配置、集成与编码模式、部署），每个分类对应 SKILL 正文行号或独立参考文件。Agent 按主题用 read_file 读指定行范围或关联文件，需要最新细节时再走网络：

• 首选：mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch，查询带 from=learn-agent-skill，返回 Markdown
• 备用：fetch_webpage，同样附加 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown

本地段落覆盖常见故障（索引器/技能集、存储指标、共享私有链接）、性能与成本（大规模索引、向量分块与窄类型、Push API）、迁移与 SKU/区域选型，以及索引器托管身份、查询时 RBAC/Purview 等集成模式；远程拉取则对齐 Microsoft Learn 的当前表述。

使用边界与注意点

• 需要出站网络才能按需获取文档；离线只能依赖本地索引与已读入的内容。
• 若 metadata.generated_at 超过约 3 个月，本地链接与摘要可能滞后，应提示从仓库更新技能包。
• mcp_microsoftdocs 不可用时，只能走网页抓取备用路径，或按技能说明安装对应 MCP 工具。
• 本技能是设计与运维参考，不替代你在订阅里实际创建的搜索服务、索引器运行结果与 Azure 配额/计费的实时状态。