AIを活用してRAGの検索パイプラインをデバッグする方法

AIがインデックススキーマとデータソースの構成を取得し、ベクトルフィールドの不一致やデータパスの断絶を特定します。修正すべき構成エラーが明確なリストとして提示されます。

1. 01

   インデックスの棚卸し

   環境内をスキャンして、利用可能なすべての検索インデックスを見つけ出します。これにより、RAGパイプラインの正しい対象を確実に調査できます。

   list_indexes
2. 02

   特定インデックスの調査

   特定のインデックスの完全なスキーマを取得します。フィールド型、次元数、ベクトル構成などを詳細に確認します。

   get_index
3. 03

   データソースの検証

   基盤となるデータソースがインデックスの要件と一致しているか確認します。接続性やマッピングのエラーをチェックします。

   list_datasources
4. 04

   不一致の特定

   取得したスキーマと、意図したRAG構成を比較します。検索の失敗につながるフィールドを特定します。

   get_index

Azure AI Search Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Azure AI Search capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "azure-ai-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

認証情報の提供は一度だけで済みます。接続は暗号化されており、すぐにAIによる検索設定の監査を開始できます。

• 01

  AIはインデックススキーマを自動的に修正できますか？

  いいえ。AIができるのは構成の読み取りと調査のみです。変更を適用するには、Azureポータルから手動で行う必要があります。

• 02

  AIはインデックスを削除できますか？

  いいえ。提供されるツールは、情報のリスト取得と取得のみを許可しています。データや構造の削除や変更はできません。

• 03

  AIには管理者権限が必要ですか？

  AIにはインデックスやデータソースのメタデータを読み取る権限が必要です。書き込みや削除の権限は必要ありません。

• 04

  AIは実際のドキュメントの内容を確認できますか？

  いいえ。AIが調査するのはインデックススキーマとデータソースの構成であり、保存されている個々のドキュメントの内容ではありません。

• 05

  ベクトルフィールドが間違っていることをAIはどうやって判断しますか？

  AIは、インデックススキーマから取得したフィールドプロパティと、プロンプトで指定された特定のベクトル要件を比較して判断します。

• Azure AI Searchに関するその他の質問は、コネクタのページで確認できます。 Azure AI Search Connectorの全機能を見る