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Como depurar pipelines de RAG com sua IA

Conecte sua IA ao Azure AI Search uma única vez. Depois disso, seu agente pode auditar estruturas de índices e conexões de dados diretamente.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como posso usar minha IA para depurar a recuperação RAG?

Sua IA extrai os esquemas de índices e as configurações de fontes de dados para encontrar divergências em campos vetoriais ou caminhos de dados interrompidos. Você recebe uma lista clara de erros de configuração para corrigir.

Resultados da auditoria

Onde os problemas são encontrados.

A IA categoriza os achados com base na origem do erro de configuração.

SCHEMA

Erros de estrutura do índice

A IA identifica campos vetoriais ausentes ou dimensões incorretas. Você recebe um relatório de como o esquema do índice diverge das necessidades do seu RAG.

SOURCE

Divergências na fonte de dados

A IA verifica se as fontes de dados estão mapeadas corretamente. Ela sinaliza qualquer problema de conexão entre seus dados brutos e o índice de busca.

VECTOR

Problemas em campos de embedding

A IA valida se os campos vetoriais estão configurados para buscas de similaridade. Ela destaca campos que não possuem as propriedades vetoriais necessárias.

HUMAN

Ajustes manuais necessários

A IA identifica configurações específicas que exigem atualização manual no portal do Azure. Ela indica exatamente quais parâmetros você deve alterar.

O fluxo

O que sua IA faz ao receber o comando.

A IA percorre seu ambiente Azure para extrair os metadados necessários para a auditoria.

  1. Listar índices

    A IA varre seu ambiente para encontrar todos os índices de busca disponíveis. Isso garante que ela foque nos alvos certos do seu pipeline RAG.

    list_indexes

  2. Inspecionar índice específico

    A IA extrai o esquema completo de um índice específico. Ela analisa tipos de campos, dimensões e configurações vetoriais.

    get_index

  3. Verificar fontes de dados

    A IA checa as fontes de dados subjacentes para garantir que correspondam aos requisitos do índice, buscando erros de conectividade e mapeamento.

    list_datasources

  4. Identificar divergências

    A IA compara o esquema recuperado com a configuração pretendida para o seu RAG. Ela sinaliza qualquer campo que possa causar falhas na recuperação.

    get_index

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para iniciar sua sessão de depuração.

Pontos de partida

Substitua os nomes dos índices e das fontes de dados pelos identificadores reais do seu recurso Azure.

Azure AI Search Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  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.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "azure-ai-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Liste todos os meus índices e me diga quais têm campos vetoriais ativados.

  • Obtenha o esquema do 'products-index' e verifique se as dimensões vetoriais correspondem a um modelo de embedding de 1536.

  • Liste minhas fontes de dados e verifique se o 'blob-storage-source' está corretamente vinculado ao meu índice atual.

  • Verifique o esquema do índice 'customer-docs' em busca de campos ausentes que possam quebrar minha recuperação RAG.

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

Comece aqui

Conecte o Azure AI Search uma vez e comece a perguntar.

Você só precisa fornecer suas credenciais uma vez. A conexão é criptografada e você pode começar imediatamente a pedir que sua IA audite sua configuração de busca.

Conectar Azure AI Search à sua IA

FAQ

Como funciona esta tarefa.

  • 01

    A IA pode corrigir o esquema do meu índice automaticamente?

    Não. A IA apenas lê e inspeciona sua configuração. Você deve aplicar as alterações manualmente no portal do Azure.

  • 02

    A IA pode excluir meus índices?

    Não. As ferramentas fornecidas permitem apenas que a IA liste e obtenha informações. Ela não pode excluir ou modificar dados ou estruturas.

  • 03

    A IA precisa de permissões de administrador?

    A IA precisa de permissões para ler os metadados do índice e das fontes de dados. Ela não precisa de permissões de escrita ou exclusão.

  • 04

    A IA pode verificar o conteúdo real dos meus documentos?

    Não. A IA apenas inspeciona o esquema do índice e as configurações das fontes de dados, não os documentos individuais armazenados neles.

  • 05

    Como a IA sabe se meu campo vetorial está errado?

    A IA compara as propriedades do campo encontradas no esquema do índice com os requisitos vetoriais específicos que você descrever no seu prompt.

  • Mais dúvidas sobre o Azure AI Search? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Azure AI Search Connector pode fazer

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