Краткое руководство по: Агентное извлечение

В этом кратком руководстве вы используете агентическое извлечение для создания взаимодействия с пользователем через поисковую систему на основе документов, индексированных в Azure AI Search, и большой языковой модели (LLM) от Azure OpenAI в Foundry Models.

База знаний оркеструет агентное извлечение путем разбиения сложных запросов на подзапросы, выполнения подзапросов для одного или нескольких источников знаний и возвращает результаты с метаданными. По умолчанию база знаний выводит сырое содержимое из источников, но в этом кратком руководстве используется режим формирования синтезированных ответов для генерации ответов на естественном языке.

Хотя вы можете использовать собственные данные, в этом кратком руководстве используются образцы JSON-документов из электронной книги НАСА «Земля ночью».

Предпосылки

• Учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно .

• Служба Azure AI Search в любом регионе, предоставляющем агентное извлечение. В этом кратком руководстве требуется уровень "Базовый" или более высокий для поддержки управляемых удостоверений.

• Проект и ресурс Microsoft Foundry . При создании проекта ресурс создается автоматически.

• Модель встраивания , развернутая в вашем проекте для преобразования текста в вектор. Вы можете использовать любую text-embedding модель, например text-embedding-3-large.

• LLM , развернутый в проекте для планирования запросов и создания ответов. Вы можете использовать любой поддерживаемый LLM, например gpt-5-mini.

• .NET 8 или более поздней версии.

• Git, чтобы клонировать тестовый репозиторий.

• Azure CLI для аутентификации без паролей с Microsoft Entra ID.

Настройка доступа

Перед началом работы убедитесь, что у вас есть разрешения на доступ к содержимому и операциям. В этой быстрой настройке используется Microsoft Entra ID для аутентификации и доступа с авторизацией на основе ролей. Для назначения ролей необходимо быть владельцем или администратором доступа пользователей . Если роли недоступны, используйте аутентификацию по ключу.

Чтобы настроить доступ для этого краткого руководства, выполните указанные ниже действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. Включите доступ на основе ролей.

   2. Создайте управляемую идентификацию, назначаемую системой.

   3. Назначьте следующие роли учетной записи пользователя: участник службы поиска, участник данных индекса поиска и средство чтения данных индексов поиска.

3. На вашем ресурсе Microsoft Foundry назначьте пользователя Cognitive Services для управляемой идентификации вашей службы поиска.

Получение конечных точек

Каждая служба Azure AI Search и ресурс Microsoft Foundry имеют endpoint, который является уникальным URL-адресом, который идентифицирует и предоставляет сетевой доступ к ресурсу. В следующем разделе описано, как указать эти конечные точки для программного подключения к ресурсам.

Чтобы получить конечные точки для этого краткого руководства, выполните следующие действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. В левой области выберите "Обзор".

   2. Скопируйте URL-адрес, который должен выглядеть следующим https://my-service.search.windows.netобразом.

3. На ресурсе Microsoft Foundry:

   1. В левой области выберите ключи управления> ресурсамии конечную точку.

   2. Скопируйте URL-адрес на вкладке OpenAI , которая должна выглядеть следующим https://my-resource.openai.azure.com/образом.

Настройка среды

1. Используйте Git для клонирования примера репозитория.

   git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-search-dotnet-samples
   

2. Перейдите в папку быстрого запуска.

   cd azure-search-dotnet-samples/quickstart-agentic-retrieval
   

3. В sample.env замените значения заполнителей для SEARCH_ENDPOINT и AOAI_ENDPOINT на URL-адреса, которые вы получили в Get endpoints.

4. Переименуйте sample.env в .env.

   mv sample.env .env
   

5. Установите зависимости.

   dotnet restore AgenticRetrievalQuickstart.csproj
   

   После завершения восстановления убедитесь, что в выходных данных ошибки не отображаются.

6. Для проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID войдите в учетную запись Azure. Если у вас несколько подписок, выберите тот, который содержит ресурсы Azure AI Search и Microsoft Foundry.

   az login
   

Запустите код

Запустите приложение, чтобы создать индекс, отправить документы, настроить источник знаний и базу знаний, а также запустить агентные запросы на извлечение.

dotnet run --project AgenticRetrievalQuickstart.csproj

Выходные данные

Выходные данные приложения должны быть похожи на следующие:

Index 'earth-at-night' created or updated successfully.
Documents uploaded to index 'earth-at-night' successfully.
Knowledge source 'earth-knowledge-source' created or updated successfully.
Knowledge base 'earth-knowledge-base' created or updated successfully.
Running the query...Why do suburban belts display larger December brightening than urban cores even though absolute light levels are higher downtown? Why is the Phoenix nighttime street grid is so sharply visible from space, whereas large stretches of the interstate between midwestern cities remain comparatively dim?
Response:
Suburban belts brighten more (in relative terms) in December because holiday lighting is concentrated in yards and single-family suburbs where extra decorative lights add a large percentage increase over baseline residential lighting, whereas dense urban cores already have high absolute light levels so the same added holiday lights produce a smaller relative change [ref_id:6][ref_id:2]. The documents note suburbs and outskirts show the biggest holiday increases and central urban areas show smaller percent increases (20-30% in cores, larger in suburbs) linked to available yard space and prevalence of single-family homes [ref_id:6][ref_id:2]. Phoenix's street grid appears very sharp from space because the city's regular, closely spaced north-south/east-west street lighting and bright nodes at intersections and commercial strips produce a strong, high-contrast patterned signal (grid and major corridors like Grand Avenue), while long Midwestern interstates are comparatively dim because roadway lighting is more sparse and continuous between cities and navigable rivers/long highways lack the dense, closely spaced light sources that produce visible nodes and grid patterns at night [ref_id:3][ref_id:7]. In addition, the Black Marble processing accounts for atmospheric, lunar, snow/seasonal and stray-light effects and isolates artificial emissions, so concentrated urban lighting (as in Phoenix) stands out more in the corrected radiance product than dispersed or spaced sources like isolated stretches of interstate or sparsely lit rivers and plains [ref_id:1][ref_id:4][ref_id:7].
Activity:
Activity Type: KnowledgeBaseModelQueryPlanningActivityRecord
{
  "InputTokens": 1489,
  "OutputTokens": 326,
  "Id": 0,
  "ElapsedMs": 4558,
  "Error": null
}
Activity Type: KnowledgeBaseSearchIndexActivityRecord
{
  "SearchIndexArguments": {
    "Search": "December brightening suburban belts vs urban cores light pollution causes seasonal variation \"December brightening\" satellite night lights",
    "Filter": null,
    "SourceDataFields": [
      {
        "Name": "page_chunk"
      },
      {
        "Name": "id"
      },
      {
        "Name": "page_number"
      }
    ],
    "SearchFields": [],
    "SemanticConfigurationName": "semantic_config"
  },
  "KnowledgeSourceName": "earth-knowledge-source",
  "QueryTime": "2026-02-24T14:59:41.536+00:00",
  "Count": 21,
  "Id": 1,
  "ElapsedMs": 623,
  "Error": null
}
... // Trimmed for brevity
References:
Reference Type: KnowledgeBaseSearchIndexReference
{
  "DocKey": "earth_at_night_508_page_105_verbalized",
  "Id": "0",
  "ActivitySource": 2,
  "SourceData": {},
  "RerankerScore": 2.7294974
}
... // Trimmed for brevity
Continue the conversation with this query: How do I find lava at night?
Response:
... // Trimmed for brevity
Activity:
... // Trimmed for brevity
References:
... // Trimmed for brevity
Knowledge base 'earth-knowledge-base' deleted successfully.
Knowledge source 'earth-knowledge-source' deleted successfully.
Index 'earth-at-night' deleted successfully.

Общие сведения о коде

Теперь, когда вы выполнили код, давайте разберем ключевые шаги:

1. Создание индекса поиска
2. Отправка документов в индекс
3. Создание источника знаний
4. Создание базы знаний
5. Настройка сообщений
6. Запуск конвейера извлечения
7. Продолжить беседу

Создание индекса поиска

В Azure AI Search индекс представляет собой структурированную коллекцию данных. Следующий код определяет индекс с именем earth-at-night.

Схема индекса содержит поля для идентификации документов и содержимого страницы, встраиваний и числовых данных. Схема также включает конфигурации для семантического ранжирования и векторного поиска, которые используют развертывание text-embedding-3-large для векторизации текста и сопоставления документов на основе семантического или концептуального сходства.

// Define fields for the index
var fields = new List<SearchField>
{
    new SimpleField("id", SearchFieldDataType.String) { IsKey = true, IsFilterable = true, IsSortable = true, IsFacetable = true },
    new SearchField("page_chunk", SearchFieldDataType.String) { IsFilterable = false, IsSortable = false, IsFacetable = false },
    new SearchField("page_embedding_text_3_large", SearchFieldDataType.Collection(SearchFieldDataType.Single)) { VectorSearchDimensions = 3072, VectorSearchProfileName = "hnsw_text_3_large" },
    new SimpleField("page_number", SearchFieldDataType.Int32) { IsFilterable = true, IsSortable = true, IsFacetable = true }
};

// Define a vectorizer
var vectorizer = new AzureOpenAIVectorizer(vectorizerName: "azure_openai_text_3_large")
{
    Parameters = new AzureOpenAIVectorizerParameters
    {
        ResourceUri = new Uri(aoaiEndpoint),
        DeploymentName = aoaiEmbeddingDeployment,
        ModelName = aoaiEmbeddingModel
    }
};

// Define a vector search profile and algorithm
var vectorSearch = new VectorSearch()
{
    Profiles =
    {
        new VectorSearchProfile(
            name: "hnsw_text_3_large",
            algorithmConfigurationName: "alg"
        )
        {
            VectorizerName = "azure_openai_text_3_large"
        }
    },
    Algorithms =
    {
        new HnswAlgorithmConfiguration(name: "alg")
    },
    Vectorizers =
    {
        vectorizer
    }
};

// Define a semantic configuration
var semanticConfig = new SemanticConfiguration(
    name: "semantic_config",
    prioritizedFields: new SemanticPrioritizedFields
    {
        ContentFields = { new SemanticField("page_chunk") }
    }
);

var semanticSearch = new SemanticSearch()
{
    DefaultConfigurationName = "semantic_config",
    Configurations = { semanticConfig }
};

// Create the index
var index = new SearchIndex(indexName)
{
    Fields = fields,
    VectorSearch = vectorSearch,
    SemanticSearch = semanticSearch
};

// Create the index client, deleting and recreating the index if it exists
var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
await indexClient.CreateOrUpdateIndexAsync(index);
Console.WriteLine($"Index '{indexName}' created or updated successfully.");

Reference:SearchField, SimpleField, VectorSearch, SemanticSearch, SearchIndex, SearchIndexClient

Отправка документов в индекс

earth-at-night В настоящее время индекс пуст. Следующий код заполняет индекс документами JSON из электронной книги «Земля ночью» NASA. В соответствии с Azure AI Search каждый документ соответствует полям и типам данных, определенным в схеме индекса.

// Upload sample documents from the GitHub URL
string url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/azure-search-sample-data/refs/heads/main/nasa-e-book/earth-at-night-json/documents.json";
var httpClient = new HttpClient();
var response = await httpClient.GetAsync(url);
response.EnsureSuccessStatusCode();
var json = await response.Content.ReadAsStringAsync();
var documents = JsonSerializer.Deserialize<List<Dictionary<string, object>>>(json);
var searchClient = new SearchClient(new Uri(searchEndpoint), indexName, credential);
var searchIndexingBufferedSender = new SearchIndexingBufferedSender<Dictionary<string, object>>(
    searchClient,
    new SearchIndexingBufferedSenderOptions<Dictionary<string, object>>
    {
        KeyFieldAccessor = doc => doc["id"].ToString(),
    }
);

await searchIndexingBufferedSender.UploadDocumentsAsync(documents);
await searchIndexingBufferedSender.FlushAsync();
Console.WriteLine($"Documents uploaded to index '{indexName}' successfully.");

Reference:SearchClient, SearchIndexingBufferedSender

Создание источника знаний

Источник знаний — это повторно используемые ссылки на исходные данные. Следующий код определяет источник знаний с именем earth-knowledge-source, который предназначен для индекса earth-at-night.

SourceDataFields указывает, какие поля индекса включены в ссылки на цитирование. В этом примере содержатся только читаемые человеком поля, чтобы избежать длительных и невоспринимаемых внедрений в ответы.

// Create a knowledge source
var indexKnowledgeSource = new SearchIndexKnowledgeSource(
    name: knowledgeSourceName,
    searchIndexParameters: new SearchIndexKnowledgeSourceParameters(searchIndexName: indexName)
    {
        SourceDataFields = { new SearchIndexFieldReference(name: "id"), new SearchIndexFieldReference(name: "page_chunk"), new SearchIndexFieldReference(name: "page_number") }
    }
);

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(indexKnowledgeSource);
Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' created or updated successfully.");

Reference:SearchIndexKnowledgeSource

Создание базы знаний

Для нацеливания earth-knowledge-source и развертывания gpt-5-mini в процессе выполнения запроса требуется база знаний. Следующий код определяет базу знаний с именем earth-knowledge-base.

OutputMode задано значение AnswerSynthesis, включающее ответы на естественный язык, которые ссылаются на извлеченные документы и следуют предоставленным AnswerInstructions.

// Create a knowledge base
var openAiParameters = new AzureOpenAIVectorizerParameters
{
    ResourceUri = new Uri(aoaiEndpoint),
    DeploymentName = aoaiGptDeployment,
    ModelName = aoaiGptModel
};

var model = new KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(azureOpenAIParameters: openAiParameters);

var knowledgeBase = new KnowledgeBase(
    name: knowledgeBaseName,
    knowledgeSources: new KnowledgeSourceReference[] { new KnowledgeSourceReference(knowledgeSourceName) }
)
{
    RetrievalReasoningEffort = new KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort(),
    OutputMode = KnowledgeRetrievalOutputMode.AnswerSynthesis,
    AnswerInstructions = "Provide a two sentence concise and informative answer based on the retrieved documents.",
    Models = { model }
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeBaseAsync(knowledgeBase);
Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' created or updated successfully.");

Reference:KnowledgeBaseAzureOpenAIModel, KnowledgeBase

Настройка сообщений

Сообщения — это входные данные для маршрута извлечения и содержат журнал бесед. Каждое сообщение включает роль, которая указывает его происхождение, например system или userсодержимое на естественном языке. Используемый LLM определяет допустимые роли.

Следующий код создает системное сообщение, которое указывает earth-knowledge-base ответить на вопросы о Земле ночью и ответить на сообщение "Я не знаю", когда ответы недоступны.

// Set up messages
string instructions = @"A Q&A agent that can answer questions about the Earth at night.
If you don't have the answer, respond with ""I don't know"".";

var messages = new List<Dictionary<string, string>>
{
    new Dictionary<string, string>
    {
        { "role", "system" },
        { "content", instructions }
    }
};

Запуск конвейера извлечения

Вы готовы выполнить агентивное извлечение. Следующий код отправляет двухчастный пользовательский запрос earth-knowledge-base, в который:

1. Анализирует всю беседу, чтобы определить потребность пользователя в информации.
2. Разделяет составной запрос на сфокусированные подзапросы.
3. Выполняет вложенные запросы параллельно с источником знаний.
4. Использует семантический рангировщик для переранжирования и фильтрации результатов.
5. Синтезирует лучшие результаты в ответ на естественном языке.

// Run agentic retrieval
var baseClient = new KnowledgeBaseRetrievalClient(
    endpoint: new Uri(searchEndpoint),
    knowledgeBaseName: knowledgeBaseName,
    tokenCredential: new DefaultAzureCredential()
);

messages.Add(new Dictionary<string, string>
{
    { "role", "user" },
    { "content", @"Why do suburban belts display larger December brightening than urban cores even though absolute light levels are higher downtown? Why is the Phoenix nighttime street grid is so sharply visible from space, whereas large stretches of the interstate between midwestern cities remain comparatively dim?" }
});

var retrievalRequest = new KnowledgeBaseRetrievalRequest();
foreach (Dictionary<string, string> message in messages) {
    if (message["role"] != "system") {
        retrievalRequest.Messages.Add(new KnowledgeBaseMessage(content: new[] { new KnowledgeBaseMessageTextContent(message["content"]) }) { Role = message["role"] });
    }
}
retrievalRequest.RetrievalReasoningEffort = new KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort();
var retrievalResult = await baseClient.RetrieveAsync(retrievalRequest);

messages.Add(new Dictionary<string, string>
{
    { "role", "assistant" },
    { "content", (retrievalResult.Value.Response[0].Content[0] as KnowledgeBaseMessageTextContent)!.Text }
});

Reference:KnowledgeBaseRetrievalClient, KnowledgeBaseRetrievalRequest

Проверьте ответ, активность и ссылки

В следующем коде отображаются ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения, где:

• Response предоставляет синтезированный, созданный LLM-ответ на запрос, который ссылается на извлеченные документы. Если синтез ответа не включен, этот раздел содержит содержимое, извлеченное непосредственно из документов.

• Activity отслеживает шаги, выполненные во время процесса извлечения, включая подзапросы, созданные развертыванием gpt-5-mini, и токены, используемые для семантического ранжирования, планирования запросов и синтеза ответов.

• References перечисляет документы, использованные для создания ответа, каждый из которых определяется своим DocKey.

// Print the response, activity, and references
Console.WriteLine("Response:");
Console.WriteLine((retrievalResult.Value.Response[0].Content[0] as KnowledgeBaseMessageTextContent)!.Text);

Console.WriteLine("Activity:");
foreach (var activity in retrievalResult.Value.Activity)
{
    Console.WriteLine($"Activity Type: {activity.GetType().Name}");
    string activityJson = JsonSerializer.Serialize(
        activity,
        activity.GetType(),
        new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true }
    );
    Console.WriteLine(activityJson);
}

Console.WriteLine("References:");
foreach (var reference in retrievalResult.Value.References)
{
    Console.WriteLine($"Reference Type: {reference.GetType().Name}");
    string referenceJson = JsonSerializer.Serialize(
        reference,
        reference.GetType(),
        new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true }
    );
    Console.WriteLine(referenceJson);
}

Продолжить беседу

Следующий код продолжает беседу с earth-knowledge-base. После того как вы отправите запрос пользователя, база знаний извлекает соответствующее содержимое из earth-knowledge-source и добавляет ответ в список сообщений.

// Continue the conversation
messages.Add(new Dictionary<string, string>
{
    { "role", "user" },
    { "content", "How do I find lava at night?" }
});

retrievalRequest = new KnowledgeBaseRetrievalRequest();
foreach (Dictionary<string, string> message in messages) {
    if (message["role"] != "system") {
        retrievalRequest.Messages.Add(new KnowledgeBaseMessage(content: new[] { new KnowledgeBaseMessageTextContent(message["content"]) }) { Role = message["role"] });
    }
}
retrievalRequest.RetrievalReasoningEffort = new KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort();
retrievalResult = await baseClient.RetrieveAsync(retrievalRequest);

messages.Add(new Dictionary<string, string>
{
    { "role", "assistant" },
    { "content", (retrievalResult.Value.Response[0].Content[0] as KnowledgeBaseMessageTextContent)!.Text }
});

Ознакомьтесь с новым ответом, действиями и ссылками

В следующем коде отображаются новые ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения.

// Print the new response, activity, and references
Console.WriteLine("Response:");
Console.WriteLine((retrievalResult.Value.Response[0].Content[0] as KnowledgeBaseMessageTextContent)!.Text);

Console.WriteLine("Activity:");
foreach (var activity in retrievalResult.Value.Activity)
{
    Console.WriteLine($"Activity Type: {activity.GetType().Name}");
    string activityJson = JsonSerializer.Serialize(
        activity,
        activity.GetType(),
        new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true }
    );
    Console.WriteLine(activityJson);
}

Console.WriteLine("References:");
foreach (var reference in retrievalResult.Value.References)
{
    Console.WriteLine($"Reference Type: {reference.GetType().Name}");
    string referenceJson = JsonSerializer.Serialize(
        reference,
        reference.GetType(),
        new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true }
    );
    Console.WriteLine(referenceJson);
}

Очистите ресурсы

При работе с собственной подпиской рекомендуется завершить проект, удалив ресурсы, которые больше не нужны. Ресурсы, оставленные работающими, могут стоить вам денег.

На портале Azure выберите All resources или Resource groups на панели слева, чтобы найти ресурсы и управлять ими. Вы можете удалить ресурсы по отдельности или удалить группу ресурсов, чтобы удалить все ресурсы одновременно.

В противном случае следующий код из program.cs удалил объекты, которые вы создали в этом кратком руководстве.

Удаление базы знаний

await indexClient.DeleteKnowledgeBaseAsync(knowledgeBaseName);
Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");

Удаление источника знаний

await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName);
Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");

Удаление индекса поиска

await indexClient.DeleteIndexAsync(indexName);
Console.WriteLine($"Index '{indexName}' deleted successfully.");     

В этом кратком руководстве вы используете агентическое извлечение для создания взаимодействия с пользователем через поисковую систему на основе документов, индексированных в Azure AI Search, и большой языковой модели (LLM) от Azure OpenAI в Foundry Models.

База знаний оркеструет агентное извлечение путем разбиения сложных запросов на подзапросы, выполнения подзапросов для одного или нескольких источников знаний и возвращает результаты с метаданными. По умолчанию база знаний выводит сырое содержимое из источников, но в этом кратком руководстве используется режим формирования синтезированных ответов для генерации ответов на естественном языке.

Хотя вы можете использовать собственные данные, в этом кратком руководстве используются образцы JSON-документов из электронной книги НАСА «Земля ночью».

Предпосылки

• Учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно .

• Служба Azure AI Search в любом регионе, предоставляющем агентное извлечение. В этом кратком руководстве требуется уровень "Базовый" или более высокий для поддержки управляемых удостоверений.

• Проект и ресурс Microsoft Foundry . При создании проекта ресурс создается автоматически.

• Модель встраивания , развернутая в вашем проекте для преобразования текста в вектор. Вы можете использовать любую text-embedding модель, например text-embedding-3-large.

• LLM , развернутый в проекте для планирования запросов и создания ответов. Вы можете использовать любой поддерживаемый LLM, например gpt-5-mini.

• Java 11 или более поздней версии и Maven.

• Git, чтобы клонировать тестовый репозиторий.

• Azure CLI для аутентификации без паролей с Microsoft Entra ID.

Настройка доступа

Перед началом работы убедитесь, что у вас есть разрешения на доступ к содержимому и операциям. В этой быстрой настройке используется Microsoft Entra ID для аутентификации и доступа с авторизацией на основе ролей. Для назначения ролей необходимо быть владельцем или администратором доступа пользователей . Если роли недоступны, используйте аутентификацию по ключу.

Чтобы настроить доступ для этого краткого руководства, выполните указанные ниже действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. Включите доступ на основе ролей.

   2. Создайте управляемую идентификацию, назначаемую системой.

   3. Назначьте следующие роли учетной записи пользователя: участник службы поиска, участник данных индекса поиска и средство чтения данных индексов поиска.

3. На вашем ресурсе Microsoft Foundry назначьте пользователя Cognitive Services для управляемой идентификации вашей службы поиска.

Получение конечных точек

Каждая служба Azure AI Search и ресурс Microsoft Foundry имеют endpoint, который является уникальным URL-адресом, который идентифицирует и предоставляет сетевой доступ к ресурсу. В следующем разделе описано, как указать эти конечные точки для программного подключения к ресурсам.

Чтобы получить конечные точки для этого краткого руководства, выполните следующие действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. В левой области выберите "Обзор".

   2. Скопируйте URL-адрес, который должен выглядеть следующим https://my-service.search.windows.netобразом.

3. На ресурсе Microsoft Foundry:

   1. В левой области выберите ключи управления> ресурсамии конечную точку.

   2. Скопируйте URL-адрес на вкладке OpenAI , которая должна выглядеть следующим https://my-resource.openai.azure.com/образом.

Настройка среды

1. Используйте Git для клонирования примера репозитория.

   git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-search-java-samples
   

2. Перейдите в папку быстрого запуска.

   cd azure-search-java-samples/quickstart-agentic-retrieval
   

3. В sample.env замените значения заполнителей для SEARCH_ENDPOINT и AOAI_ENDPOINT на URL-адреса, которые вы получили в Get endpoints.

4. Переименуйте sample.env в .env.

   mv sample.env .env
   

5. Установите зависимости.

   mvn clean dependency:copy-dependencies
   

6. Для проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID войдите в учетную запись Azure. Если у вас несколько подписок, выберите тот, который содержит ресурсы Azure AI Search и Microsoft Foundry.

   az login
   

Запустите код

Создайте и запустите приложение, чтобы создать индекс, отправить документы, настроить источник знаний и базу знаний, а также выполнить агентные запросы на извлечение данных.

javac AgenticRetrievalQuickstart.java -cp ".;target\dependency\*"
java -cp ".;target\dependency\*" AgenticRetrievalQuickstart

javac AgenticRetrievalQuickstart.java -cp ".:target/dependency/*"
java -cp ".:target/dependency/*" AgenticRetrievalQuickstart

javac AgenticRetrievalQuickstart.java -cp ".:target/dependency/*"
java -cp ".:target/dependency/*" AgenticRetrievalQuickstart

Выходные данные

Выходные данные приложения должны быть похожи на следующие:

Index 'earth-at-night' created or updated successfully.
Documents uploaded to index 'earth-at-night' successfully.
Knowledge source 'earth-knowledge-source' created or updated successfully.
Knowledge base 'earth-knowledge-base' created or updated successfully.
Running the query...Why do suburban belts display larger December brightening than urban cores even though absolute light levels are higher downtown? Why is the Phoenix nighttime street grid is so sharply visible from space, whereas large stretches of the interstate between midwestern cities remain comparatively dim?
Response:
December percent brightening is larger in suburban belts because many houses add seasonal residential/holiday lighting on yards and roofs, so a relatively dark suburban baseline can increase by 20-50% when those lights turn on, while dense urban cores already have high continuous lighting so the same added lights make a smaller percentage change [ref_id:2][ref_id:5][ref_id:8]. Phoenix's street grid appears sharply from space because the metropolitan layout is a regular, continuous north-south/east-west street and block grid with a major diagonal artery (Grand Avenue) and concentrated, continuous arterial and commercial lighting along intersections and corridors [ref_id:3][ref_id:0][ref_id:1]. ...
Activity:
Activity Type: KnowledgeBaseModelQueryPlanningActivityRecord
{
  "id" : 0,
  "elapsedMs" : 5229,
  "type" : "modelQueryPlanning",
  "inputTokens" : 1489,
  "outputTokens" : 383
}
Activity Type: KnowledgeBaseSearchIndexActivityRecord
{
  "id" : 1,
  "elapsedMs" : 2670,
  "knowledgeSourceName" : "earth-knowledge-source",
  "queryTime" : "2026-02-24T15:28:36.776Z",
  "count" : 3,
  "type" : "searchIndex",
  "searchIndexArguments" : {
    "search" : "December brightening suburban belts vs urban cores light pollution causes seasonal variation reasons \"December brightening\"",
    "sourceDataFields" : [ {
      "name" : "page_chunk"
    }, {
      "name" : "id"
    }, {
      "name" : "page_number"
    } ],
    "searchFields" : [ ],
    "semanticConfigurationName" : "semantic_config"
  }
}
... // Trimmed for brevity
References:
Reference Type: KnowledgeBaseSearchIndexReference
{
  "id" : "0",
  "activitySource" : 2,
  "rerankerScore" : 2.7486389,
  "type" : "searchIndex",
  "docKey" : "earth_at_night_508_page_105_verbalized"
}
... // Trimmed for brevity
Continue the conversation with this query: How do I find lava at night?
Response:
... // Trimmed for brevity
Activity:
... // Trimmed for brevity
References:
... // Trimmed for brevity
Knowledge base 'earth-knowledge-base' deleted successfully.
Knowledge source 'earth-knowledge-source' deleted successfully.
Index 'earth-at-night' deleted successfully.

Общие сведения о коде

Теперь, когда вы выполнили код, давайте разберем ключевые шаги:

1. Создание индекса поиска
2. Отправка документов в индекс
3. Создание источника знаний
4. Создание базы знаний
5. Настройка сообщений
6. Запуск конвейера извлечения
7. Продолжить беседу

Создание индекса поиска

В Azure AI Search индекс представляет собой структурированную коллекцию данных. Следующий код определяет индекс с именем earth-at-night.

Схема индекса содержит поля для идентификации документов и содержимого страницы, встраиваний и числовых данных. Схема также включает конфигурации для семантического ранжирования и векторного поиска, которые используют развертывание text-embedding-3-large для векторизации текста и сопоставления документов на основе семантического или концептуального сходства.

List<SearchField> fields = Arrays.asList(
    new SearchField("id", SearchFieldDataType.STRING)
        .setKey(true)
        .setFilterable(true)
        .setSortable(true)
        .setFacetable(true),
    new SearchField("page_chunk", SearchFieldDataType.STRING)
        .setFilterable(false)
        .setSortable(false)
        .setFacetable(false),
    new SearchField("page_embedding_text_3_large",
            SearchFieldDataType.collection(
                SearchFieldDataType.SINGLE))
        .setVectorSearchDimensions(3072)
        .setVectorSearchProfileName("hnsw_text_3_large"),
    new SearchField("page_number", SearchFieldDataType.INT32)
        .setFilterable(true)
        .setSortable(true)
        .setFacetable(true)
);

AzureOpenAIVectorizer vectorizer = new AzureOpenAIVectorizer(
        "azure_openai_text_3_large")
    .setParameters(new AzureOpenAIVectorizerParameters()
        .setResourceUrl(aoaiEndpoint)
        .setDeploymentName(aoaiEmbeddingDeployment)
        .setModelName(
            AzureOpenAIModelName.fromString(
                aoaiEmbeddingModel)));

VectorSearch vectorSearch = new VectorSearch()
    .setProfiles(Arrays.asList(
        new VectorSearchProfile("hnsw_text_3_large", "alg")
            .setVectorizerName("azure_openai_text_3_large")
    ))
    .setAlgorithms(Arrays.asList(
        new HnswAlgorithmConfiguration("alg")
    ))
    .setVectorizers(Arrays.asList(vectorizer));

SemanticSearch semanticSearch = new SemanticSearch()
    .setDefaultConfigurationName("semantic_config")
    .setConfigurations(Arrays.asList(
        new SemanticConfiguration("semantic_config",
            new SemanticPrioritizedFields()
                .setContentFields(Arrays.asList(
                    new SemanticField("page_chunk")
                ))
        )
    ));

SearchIndex index = new SearchIndex(indexName)
    .setFields(fields)
    .setVectorSearch(vectorSearch)
    .setSemanticSearch(semanticSearch);

indexClient.createOrUpdateIndex(index);

Справочник:SearchField, VectorSearch, SemanticSearch, SearchIndex, SearchIndexClient

Отправка документов в индекс

earth-at-night В настоящее время индекс пуст. Следующий код заполняет индекс документами JSON из электронной книги «Земля ночью» NASA. В соответствии с Azure AI Search каждый документ соответствует полям и типам данных, определенным в схеме индекса.

String url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/"
    + "azure-search-sample-data/refs/heads/main/nasa-e-book/"
    + "earth-at-night-json/documents.json";

java.net.http.HttpClient httpClient =
    java.net.http.HttpClient.newHttpClient();
java.net.http.HttpRequest httpRequest =
    java.net.http.HttpRequest.newBuilder()
        .uri(URI.create(url))
        .build();

java.net.http.HttpResponse<String> response =
    httpClient.send(httpRequest,
        java.net.http.HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

if (response.statusCode() != 200) {
    throw new IOException(
        "Failed to fetch documents: " + response.statusCode());
}

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
JsonNode jsonArray = mapper.readTree(response.body());

List<SearchDocument> documents = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < jsonArray.size(); i++) {
    JsonNode doc = jsonArray.get(i);
    SearchDocument searchDoc = new SearchDocument();

    searchDoc.put("id", doc.has("id")
        ? doc.get("id").asText() : String.valueOf(i + 1));
    searchDoc.put("page_chunk", doc.has("page_chunk")
        ? doc.get("page_chunk").asText() : "");

    if (doc.has("page_embedding_text_3_large")
            && doc.get("page_embedding_text_3_large")
                .isArray()) {
        List<Double> embeddings = new ArrayList<>();
        for (JsonNode embedding
                : doc.get("page_embedding_text_3_large")) {
            embeddings.add(embedding.asDouble());
        }
        searchDoc.put(
            "page_embedding_text_3_large", embeddings);
    } else {
        List<Double> fallback = new ArrayList<>();
        for (int j = 0; j < 3072; j++) {
            fallback.add(0.1);
        }
        searchDoc.put(
            "page_embedding_text_3_large", fallback);
    }

    searchDoc.put("page_number",
        doc.has("page_number")
            ? doc.get("page_number").asInt() : i + 1);

    documents.add(searchDoc);
}

SearchClient searchClient = new SearchClientBuilder()
    .endpoint(searchEndpoint)
    .indexName(indexName)
    .credential(credential)
    .buildClient();

searchClient.uploadDocuments(documents);

Reference:SearchClient, SearchDocument

Создание источника знаний

Источник знаний — это повторно используемые ссылки на исходные данные. Следующий код определяет источник знаний с именем earth-knowledge-source, который предназначен для индекса earth-at-night.

sourceDataFields указывает, какие поля индекса включены в ссылки на цитирование. В этом примере содержатся только читаемые человеком поля, чтобы избежать длительных и невоспринимаемых внедрений в ответы.

SearchIndexKnowledgeSource indexKnowledgeSource =
    new SearchIndexKnowledgeSource(
        knowledgeSourceName,
        new SearchIndexKnowledgeSourceParameters(indexName)
            .setSourceDataFields(Arrays.asList(
                new SearchIndexFieldReference("id"),
                new SearchIndexFieldReference("page_chunk"),
                new SearchIndexFieldReference("page_number")
            ))
    );

indexClient.createOrUpdateKnowledgeSource(indexKnowledgeSource);

Reference:SearchIndexKnowledgeSource

Создание базы знаний

Для нацеливания earth-knowledge-source и развертывания gpt-5-mini в процессе выполнения запроса требуется база знаний. Следующий код определяет базу знаний с именем earth-knowledge-base.

OutputMode задано значение ANSWER_SYNTHESIS, включающее ответы на естественный язык, которые ссылаются на извлеченные документы и следуют предоставленным AnswerInstructions.

AzureOpenAIVectorizerParameters openAiParameters =
    new AzureOpenAIVectorizerParameters()
        .setResourceUrl(aoaiEndpoint)
        .setDeploymentName(aoaiGptDeployment)
        .setModelName(
            AzureOpenAIModelName.fromString(aoaiGptModel));

KnowledgeBaseAzureOpenAIModel model =
    new KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(openAiParameters);

KnowledgeBase knowledgeBase = new KnowledgeBase(
        knowledgeBaseName,
        Arrays.asList(
            new KnowledgeSourceReference(knowledgeSourceName))
    )
    .setRetrievalReasoningEffort(
        new KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort())
    .setOutputMode(
        KnowledgeRetrievalOutputMode.ANSWER_SYNTHESIS)
    .setAnswerInstructions(
        "Provide a two sentence concise and informative answer "
        + "based on the retrieved documents.")
    .setModels(Arrays.asList(model));

indexClient.createOrUpdateKnowledgeBase(knowledgeBase);

Reference:KnowledgeBaseAzureOpenAIModel, KnowledgeBase

Настройка сообщений

Сообщения — это входные данные для маршрута извлечения и содержат журнал бесед. Каждое сообщение включает роль, которая указывает его происхождение, например system или userсодержимое на естественном языке. Используемый LLM определяет допустимые роли.

Следующий код создает системное сообщение, которое указывает earth-knowledge-base ответить на вопросы о Земле ночью и ответить на сообщение "Я не знаю", когда ответы недоступны.

String instructions =
    "A Q&A agent that can answer questions about the "
    + "Earth at night.\n"
    + "If you don't have the answer, respond with "
    + "\"I don't know\".";

List<Map<String, String>> messages = new ArrayList<>();
Map<String, String> systemMessage = new HashMap<>();
systemMessage.put("role", "system");
systemMessage.put("content", instructions);
messages.add(systemMessage);

Запуск конвейера извлечения

Вы готовы выполнить агентивное извлечение. Следующий код отправляет двухчастный пользовательский запрос earth-knowledge-base, в который:

1. Анализирует всю беседу, чтобы определить потребность пользователя в информации.
2. Разделяет составной запрос на сфокусированные подзапросы.
3. Выполняет вложенные запросы параллельно с источником знаний.
4. Использует семантический рангировщик для переранжирования и фильтрации результатов.
5. Синтезирует лучшие результаты в ответ на естественном языке.

SearchKnowledgeBaseClient baseClient =
    new SearchKnowledgeBaseClientBuilder()
        .endpoint(searchEndpoint)
        .knowledgeBaseName(knowledgeBaseName)
        .credential(
            new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
        .buildClient();

String query = "Why do suburban belts display larger "
    + "December brightening than urban cores even "
    + "though absolute light levels are higher "
    + "downtown? Why is the Phoenix nighttime street "
    + "grid is so sharply visible from space, whereas "
    + "large stretches of the interstate between "
    + "midwestern cities remain comparatively dim?";

messages.add(Map.of("role", "user", "content", query));

KnowledgeBaseRetrievalResponse retrievalResult =
    retrieve(baseClient, messages);

String responseText =
    ((KnowledgeBaseMessageTextContent) retrievalResult
        .getResponse().get(0).getContent().get(0))
        .getText();

messages.add(
    Map.of("role", "assistant", "content", responseText));

Вспомогательный retrieve метод создает KnowledgeBaseMessage объекты из журнала беседы и отправляет запрос на получение:

private static KnowledgeBaseRetrievalResponse retrieve(
        SearchKnowledgeBaseClient client,
        List<Map<String, String>> messages) {
    List<KnowledgeBaseMessage> kbMessages = new ArrayList<>();
    for (Map<String, String> msg : messages) {
        if (!"system".equals(msg.get("role"))) {
            kbMessages.add(
                new KnowledgeBaseMessage(Arrays.asList(
                    new KnowledgeBaseMessageTextContent(
                        msg.get("content"))
                )).setRole(msg.get("role"))
            );
        }
    }

    KnowledgeBaseRetrievalRequest request =
        new KnowledgeBaseRetrievalRequest();
    request.setMessages(kbMessages);
    request.setRetrievalReasoningEffort(
        new KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort());

    return client.retrieve(request, null);
}

Reference:SearchKnowledgeBaseClient, KnowledgeBaseRetrievalRequest

Проверьте ответ, активность и ссылки

В следующем коде отображаются ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения, где:

• Response предоставляет синтезированный, созданный LLM-ответ на запрос, который ссылается на извлеченные документы. Если синтез ответа не включен, этот раздел содержит содержимое, извлеченное непосредственно из документов.

• Activity отслеживает шаги, выполненные во время процесса извлечения, включая подзапросы, созданные развертыванием gpt-5-mini, и токены, используемые для семантического ранжирования, планирования запросов и синтеза ответов.

• References перечисляет документы, использованные для создания ответа, каждый из которых определяется своим docKey.

System.out.println("Response:");
System.out.println(responseText);

System.out.println("Activity:");
for (KnowledgeBaseActivityRecord activity
        : retrievalResult.getActivity()) {
    System.out.println("Activity Type: "
        + activity.getClass().getSimpleName());
    System.out.println(toJsonString(activity));
}

System.out.println("References:");
for (KnowledgeBaseReference reference
        : retrievalResult.getReferences()) {
    System.out.println("Reference Type: "
        + reference.getClass().getSimpleName());
    System.out.println(toJsonString(reference));
}

Продолжить беседу

Следующий код продолжает беседу с earth-knowledge-base. После того как вы отправите запрос пользователя, база знаний извлекает соответствующее содержимое из earth-knowledge-source и добавляет ответ в список сообщений.

String nextQuery = "How do I find lava at night?";
messages.add(
    Map.of("role", "user", "content", nextQuery));

retrievalResult = retrieve(baseClient, messages);

Ознакомьтесь с новым ответом, действиями и ссылками

Следующий код извлекает текст ответа и вызывает printResult для отображения нового ответа, активности и ссылок.

responseText =
    ((KnowledgeBaseMessageTextContent) retrievalResult
        .getResponse().get(0).getContent().get(0))
        .getText();
messages.add(
    Map.of("role", "assistant", "content", responseText));

printResult(responseText, retrievalResult);

Очистите ресурсы

При работе с собственной подпиской рекомендуется завершить проект, удалив ресурсы, которые больше не нужны. Ресурсы, оставленные работающими, могут стоить вам денег.

На портале Azure выберите All resources или Resource groups на панели слева, чтобы найти ресурсы и управлять ими. Вы можете удалить ресурсы по отдельности или удалить группу ресурсов, чтобы удалить все ресурсы одновременно.

В противном случае следующий код из AgenticRetrievalQuickstart.java удалил объекты, которые вы создали в этом кратком руководстве.

Удаление базы знаний

indexClient.deleteKnowledgeBase(knowledgeBaseName);
System.out.println("Knowledge base '" + knowledgeBaseName
    + "' deleted successfully.");

Удаление источника знаний

indexClient.deleteKnowledgeSource(knowledgeSourceName);
System.out.println("Knowledge source '" + knowledgeSourceName
    + "' deleted successfully.");

Удаление индекса поиска

indexClient.deleteIndex(indexName);
System.out.println("Index '" + indexName
    + "' deleted successfully.");

В этом кратком руководстве вы используете агентическое извлечение для создания взаимодействия с пользователем через поисковую систему на основе документов, индексированных в Azure AI Search, и большой языковой модели (LLM) от Azure OpenAI в Foundry Models.

База знаний оркеструет агентное извлечение путем разбиения сложных запросов на подзапросы, выполнения подзапросов для одного или нескольких источников знаний и возвращает результаты с метаданными. По умолчанию база знаний выводит сырое содержимое из источников, но в этом кратком руководстве используется режим формирования синтезированных ответов для генерации ответов на естественном языке.

Хотя вы можете использовать собственные данные, в этом кратком руководстве используются образцы JSON-документов из электронной книги НАСА «Земля ночью».

Предпосылки

• Учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно .

• Служба Azure AI Search в любом регионе, предоставляющем агентное извлечение. В этом кратком руководстве требуется уровень "Базовый" или более высокий для поддержки управляемых удостоверений.

• Проект и ресурс Microsoft Foundry . При создании проекта ресурс создается автоматически.

• Модель встраивания , развернутая в вашем проекте для преобразования текста в вектор. Вы можете использовать любую text-embedding модель, например text-embedding-3-large.

• LLM , развернутый в проекте для планирования запросов и создания ответов. Вы можете использовать любой поддерживаемый LLM, например gpt-5-mini.

• Node.js 20 LTS или более поздней версии.

• Git, чтобы клонировать тестовый репозиторий.

• Azure CLI для аутентификации без паролей с Microsoft Entra ID.

Настройка доступа

Перед началом работы убедитесь, что у вас есть разрешения на доступ к содержимому и операциям. В этой быстрой настройке используется Microsoft Entra ID для аутентификации и доступа с авторизацией на основе ролей. Для назначения ролей необходимо быть владельцем или администратором доступа пользователей . Если роли недоступны, используйте аутентификацию по ключу.

Чтобы настроить доступ для этого краткого руководства, выполните указанные ниже действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. Включите доступ на основе ролей.

   2. Создайте управляемую идентификацию, назначаемую системой.

   3. Назначьте следующие роли учетной записи пользователя: участник службы поиска, участник данных индекса поиска и средство чтения данных индексов поиска.

3. На вашем ресурсе Microsoft Foundry назначьте пользователя Cognitive Services для управляемой идентификации вашей службы поиска.

Получение конечных точек

Каждая служба Azure AI Search и ресурс Microsoft Foundry имеют endpoint, который является уникальным URL-адресом, который идентифицирует и предоставляет сетевой доступ к ресурсу. В следующем разделе описано, как указать эти конечные точки для программного подключения к ресурсам.

Чтобы получить конечные точки для этого краткого руководства, выполните следующие действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. В левой области выберите "Обзор".

   2. Скопируйте URL-адрес, который должен выглядеть следующим https://my-service.search.windows.netобразом.

3. На ресурсе Microsoft Foundry:

   1. В левой области выберите ключи управления> ресурсамии конечную точку.

   2. Скопируйте URL-адрес на вкладке OpenAI , которая должна выглядеть следующим https://my-resource.openai.azure.com/образом.

Настройка среды

1. Используйте Git для клонирования примера репозитория.

   git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-search-javascript-samples
   

2. Перейдите в папку быстрого запуска.

   cd azure-search-javascript-samples/quickstart-agentic-retrieval-js
   

3. В sample.env замените значения заполнителей для AZURE_SEARCH_ENDPOINT и AZURE_OPENAI_ENDPOINT на URL-адреса, которые вы получили в Get endpoints.

4. Переименуйте sample.env в .env.

   mv sample.env .env
   

5. Установите зависимости.

   npm install
   

   После завершения установки в каталоге project должна появиться папка node_modules.

6. Для проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID войдите в учетную запись Azure. Если у вас несколько подписок, выберите тот, который содержит ресурсы Azure AI Search и Microsoft Foundry.

   az login
   

Запустите код

Запустите приложение, чтобы создать индекс, отправить документы, настроить источник знаний и базу знаний, а также запустить агентные запросы на извлечение.

npm start

Выходные данные

Выходные данные приложения должны быть похожи на следующие:

Waiting for indexing to complete...
Expected documents: 194
Current indexed count: 194
✓ All 194 documents indexed successfully!
✅ Knowledge source 'earth-knowledge-source' created successfully.
✅ Knowledge base 'earth-knowledge-base' created successfully.

📝 ANSWER:
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Suburban belts show larger December brightening (20–50% increases) because residential holiday lighting and seasonal decorations are concentrated there, so relative (fractional) increases over the baseline are bigger even though absolute downtown radiances remain higher; urban cores already emit strong baseline light while many suburbs add a large seasonal increment visible in VIIRS DNB observations [ref_id:0][ref_id:1]. The Phoenix street grid appears sharply from space because continuous, street‑oriented lighting with regular residential lot spacing and little vegetative masking produces strong, linear emissions, whereas long interstate stretches between Midwestern cities have sparser, access‑limited lighting, fewer adjacent developments and more shielded fixtures so they register comparatively dim on night‑light sensors like VIIRS/DNB [ref_id:0][ref_id:1].
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Activities:
Activity Type: modelQueryPlanning
{
  "id": 0,
  "type": "modelQueryPlanning",
  "elapsedMs": 5883,
  "inputTokens": 1489,
  "outputTokens": 326
}
Activity Type: searchIndex
{
  "id": 1,
  "type": "searchIndex",
  "elapsedMs": 527,
  "knowledgeSourceName": "earth-knowledge-source",
  "queryTime": "2025-12-19T15:38:23.462Z",
  "count": 1,
  "searchIndexArguments": {
    "search": "December brightening suburban belts vs urban cores light pollution causes December increase in night lights suburban vs urban",
    "filter": null,
    "sourceDataFields": [
      {
        "name": "page_chunk"
      },
      {
        "name": "id"
      },
      {
        "name": "page_number"
      }
    ],
    "searchFields": [],
    "semanticConfigurationName": "semantic_config"
  }
}
... // Trimmed for brevity
Activity Type: agenticReasoning
{
  "id": 4,
  "type": "agenticReasoning",
  "reasoningTokens": 70397,
  "retrievalReasoningEffort": {
    "kind": "low"
  }
}
Activity Type: modelAnswerSynthesis
{
  "id": 5,
  "type": "modelAnswerSynthesis",
  "elapsedMs": 4908,
  "inputTokens": 4013,
  "outputTokens": 187
}

References:
Reference Type: searchIndex
{
  "type": "searchIndex",
  "id": "0",
  "activitySource": 3,
  "sourceData": {
    "id": "earth_at_night_508_page_174_verbalized",
    "page_chunk": "<!-- PageHeader=\"Holiday Lights\" -->\n\n## Holiday Lights\n\n### Bursting with Holiday Energy-United States\n\nNASA researchers found that nighttime lights in the United States shine 20 to 50 percent brighter in December due to holiday light displays and other activities during Christmas and New Year's when compared to light output during the rest of the year.\n\nThe next five maps (see also pages 161-163), created using data from the VIIRS DNB on the Suomi NPP satellite, show changes in lighting intensity and location around many major cities, comparing the nighttime light signals from December 2012 and beyond.\n\n---\n\n#### Figure 1. Location Overview\n\nA map of the western hemisphere with a marker indicating the mid-Atlantic region of the eastern United States, where the study of holiday lighting intensity was focused.\n\n---\n\n#### Figure 2. Holiday Lighting Intensity: Mid-Atlantic United States (2012–2014)\n\nA map showing Maryland, New Jersey, Delaware, Virginia, West Virginia, Ohio, Kentucky, Tennessee, North Carolina, South Carolina, and surrounding areas. Major cities labeled include Washington, D.C., Richmond, Norfolk, and Raleigh.\n\nThe map uses colors to indicate changes in holiday nighttime lighting intensity between 2012 and 2014:\n\n- **Green/bright areas**: More holiday lighting (areas shining 20–50% brighter in December).\n- **Yellow areas**: No change in lighting.\n- **Dim/grey areas**: Less holiday lighting.\n\nKey observations from the map:\n\n- The Washington, D.C. metropolitan area shows significant increases in lighting during the holidays, extending into Maryland and Virginia.\n- Urban centers such as Richmond (Virginia), Norfolk (Virginia), Raleigh (North Carolina), and clusters in Tennessee and South Carolina also experience notable increases in light intensity during December.\n- Rural areas and the interiors of West Virginia, Kentucky, and North Carolina show little change or less holiday lighting, corresponding to population density and urbanization.\n\n**Legend:**\n\n| Holiday Lighting Change | Color on Map   |\n|------------------------|---------------|\n| More                   | Green/bright  |\n| No Change              | Yellow        |\n| Less                   | Dim/grey      |\n\n_The scale bar indicates a distance of 100 km for reference._\n\n---\n\n<!-- PageFooter=\"158 Earth at Night\" -->",
    "page_number": 174
  },
  "rerankerScore": 2.6692379,
  "docKey": "earth_at_night_508_page_174_verbalized"
}
... // Trimmed for brevity

❓ Follow-up question: How do I find lava at night?

📝 ANSWER:
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
... // Trimmed for brevity
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Activities:
... // Trimmed for brevity

References:
... // Trimmed for brevity

✅ Quickstart completed successfully!

🗑️  Cleaned up resources.

Общие сведения о коде

Теперь, когда у вас есть код, давайте разберем ключевые компоненты:

1. Создание индекса поиска
2. Отправка документов в индекс
3. Создание источника знаний
4. Создание базы знаний
5. Запуск конвейера извлечения
6. Просмотр ответа, действия и ссылок
7. Продолжить беседу

Создание индекса поиска

В Azure AI Search индекс представляет собой структурированную коллекцию данных. Следующий код определяет индекс с именем earth_at_night.

Схема индекса содержит поля для идентификации документов и содержимого страницы, встраиваний и числовых данных. Схема также включает конфигурации для семантического ранжирования и векторного поиска, которые используют text-embedding-3-large развертывание для векторизации текста и сопоставления документов на основе семантического сходства.

const index = {
    name: 'earth_at_night',
    fields: [
        {
            name: "id",
            type: "Edm.String",
            key: true,
            filterable: true,
            sortable: true,
            facetable: true
        },
        {
            name: "page_chunk",
            type: "Edm.String",
            searchable: true,
            filterable: false,
            sortable: false,
            facetable: false
        },
        {
            name: "page_embedding_text_3_large",
            type: "Collection(Edm.Single)",
            searchable: true,
            filterable: false,
            sortable: false,
            facetable: false,
            vectorSearchDimensions: 3072,
            vectorSearchProfileName: "hnsw_text_3_large"
        },
        {
            name: "page_number",
            type: "Edm.Int32",
            filterable: true,
            sortable: true,
            facetable: true
        }
    ],
    vectorSearch: {
        profiles: [
            {
                name: "hnsw_text_3_large",
                algorithmConfigurationName: "alg",
                vectorizerName: "azure_openai_text_3_large"
            }
        ],
        algorithms: [
            {
                name: "alg",
                kind: "hnsw"
            }
        ],
        vectorizers: [
            {
                vectorizerName: "azure_openai_text_3_large",
                kind: "azureOpenAI",
                parameters: {
                    resourceUrl: process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT,
                    deploymentId: process.env.AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT,
                    modelName: process.env.AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT
                }
            }
        ]
    },
    semanticSearch: {
        defaultConfigurationName: "semantic_config",
        configurations: [
            {
                name: "semantic_config",
                prioritizedFields: {
                    contentFields: [
                        { name: "page_chunk" }
                    ]
                }
            }
        ]
    }
};

const credential = new DefaultAzureCredential();

const searchIndexClient = new SearchIndexClient(process.env.AZURE_SEARCH_ENDPOINT, credential);
const searchClient = new SearchClient(process.env.AZURE_SEARCH_ENDPOINT, 'earth_at_night', credential);

await searchIndexClient.createOrUpdateIndex(index);

Reference:SearchField, VectorSearch, SemanticSearch, SearchIndex, SearchIndexClient, SearchClient, DefaultAzureCredential

Отправка документов в индекс

earth-at-night В настоящее время индекс пуст. Следующий код заполняет индекс документами JSON из электронной книги «Земля ночью» NASA. В соответствии с Azure AI Search каждый документ соответствует полям и типам данных, определенным в схеме индекса.

const response = await fetch("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/azure-search-sample-data/refs/heads/main/nasa-e-book/earth-at-night-json/documents.json");

if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to fetch documents: ${response.status} ${response.statusText}`);
}
const documents = await response.json();

const bufferedClient = new SearchIndexingBufferedSender(
    searchClient,
    documentKeyRetriever,
    {
        autoFlush: true,
    },
);

await bufferedClient.uploadDocuments(documents);
await bufferedClient.flush();
await bufferedClient.dispose();

console.log(`Waiting for indexing to complete...`);
console.log(`Expected documents: ${documents.length}`);
await delay(WAIT_TIME);

let count = await searchClient.getDocumentsCount();
console.log(`Current indexed count: ${count}`);

while (count !== documents.length) {
    await delay(WAIT_TIME);
    count = await searchClient.getDocumentsCount();
    console.log(`Current indexed count: ${count}`);
}

console.log(`✓ All ${documents.length} documents indexed successfully!`);

Ссылка:SearchIndexingBufferedSender

Создание источника знаний

Источник знаний — это повторно используемые ссылки на исходные данные. Следующий код определяет источник знаний с именем earth-knowledge-source, который предназначен для индекса earth-at-night.

sourceDataFields указывает, какие поля индекса включены в ссылки на цитирование. В этом примере содержатся только читаемые человеком поля, чтобы избежать длительных и невоспринимаемых внедрений в ответы.

await searchIndexClient.createKnowledgeSource({
    name: 'earth-knowledge-source',
    description: "Knowledge source for Earth at Night e-book content",
    kind: "searchIndex",
    searchIndexParameters: {
        searchIndexName: 'earth_at_night',
        sourceDataFields: [
            { name: "id" },
            { name: "page_number" }
        ]
    }
});

console.log(`✅ Knowledge source 'earth-knowledge-source' created successfully.`);

Reference:SearchIndexKnowledgeSource

Создание базы знаний

Для нацеливания earth-knowledge-source и развертывания gpt-5-mini в процессе выполнения запроса требуется база знаний. Следующий код определяет базу знаний с именем earth-knowledge-base.

outputMode задано значение answerSynthesis, включающее ответы на естественный язык, которые ссылаются на извлеченные документы и следуют предоставленным answerInstructions.

await searchIndexClient.createKnowledgeBase({
    name: 'earth-knowledge-base',
    knowledgeSources: [
        {
            name: 'earth-knowledge-source'
        }
    ],
    models: [
        {
            kind: "azureOpenAI",
            azureOpenAIParameters: {
                resourceUrl: process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT,
                deploymentId: process.env.AZURE_OPENAI_GPT_DEPLOYMENT,
                modelName: process.env.AZURE_OPENAI_GPT_DEPLOYMENT
            }
        }
    ],
    outputMode: "answerSynthesis",
    answerInstructions: "Provide a two sentence concise and informative answer based on the retrieved documents."
});

console.log(`✅ Knowledge base 'earth-knowledge-base' created successfully.`);

Справочник:KnowledgeBase

Запуск конвейера извлечения

Вы готовы выполнить агентивное извлечение. Следующий код отправляет двухчастный пользовательский запрос earth-knowledge-base, в который:

1. Анализирует всю беседу, чтобы определить потребность пользователя в информации.
2. Разделяет составной запрос на сфокусированные подзапросы.
3. Выполняет вложенные запросы параллельно с источником знаний.
4. Использует семантический рангировщик для переранжирования и фильтрации результатов.
5. Синтезирует лучшие результаты в ответ на естественном языке.

const knowledgeRetrievalClient = new KnowledgeRetrievalClient(
    process.env.AZURE_SEARCH_ENDPOINT,
    'earth-knowledge-base',
    credential
)

const query1 = `Why do suburban belts display larger December brightening than urban cores even though absolute light levels are higher downtown? Why is the Phoenix nighttime street grid is so sharply visible from space, whereas large stretches of the interstate between midwestern cities remain comparatively dim?`;

const retrievalRequest = {
    messages: [
        {
            role: "user",
            content: [
                {
                    type: "text",
                    text: query1
                }
            ]
        }
    ],
    knowledgeSourceParams: [
        {
            kind: "searchIndex",
            knowledgeSourceName: 'earth-knowledge-source',
            includeReferences: true,
            includeReferenceSourceData: true,
            alwaysQuerySource: true,
            rerankerThreshold: 2.5
        }
    ],
    includeActivity: true,
    retrievalReasoningEffort: { kind: "low" }
};

const result = await knowledgeRetrievalClient.retrieveKnowledge(retrievalRequest);

Reference:KnowledgeRetrievalClient, KnowledgeBaseRetrievalRequest

Проверьте ответ, активность и ссылки

В следующем коде отображаются ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения, где:

• Answer предоставляет синтезированный, созданный LLM-ответ на запрос, который ссылается на извлеченные документы. Если синтез ответа не включен, этот раздел содержит содержимое, извлеченное непосредственно из документов.

• Activities отслеживает шаги, выполненные во время процесса извлечения, включая подзапросы, созданные развертыванием gpt-5-mini, и токены, используемые для семантического ранжирования, планирования запросов и синтеза ответов.

• References перечисляет документы, использованные для создания ответа, каждый из которых определяется своим docKey.

console.log("\n📝 ANSWER:");
console.log("─".repeat(80));
if (result.response && result.response.length > 0) {
    result.response.forEach((msg) => {
        if (msg.content && msg.content.length > 0) {
            msg.content.forEach((content) => {
                if (content.type === "text" && 'text' in content) {
                    console.log(content.text);
                }
            });
        }
    });
}
console.log("─".repeat(80));

if (result.activity) {
    console.log("\nActivities:");
    result.activity.forEach((activity) => {
        console.log(`Activity Type: ${activity.type}`);
        console.log(JSON.stringify(activity, null, 2));
    });
}

if (result.references) {
    console.log("\nReferences:");
    result.references.forEach((reference) => {
        console.log(`Reference Type: ${reference.type}`);
        console.log(JSON.stringify(reference, null, 2));
    });
}

Продолжить беседу

Следующий код продолжает беседу с earth-knowledge-base. После того как вы отправите запрос пользователя, база знаний извлекает соответствующее содержимое из earth-knowledge-source и добавляет ответ в список сообщений.

const query2 = "How do I find lava at night?";
console.log(`\n❓ Follow-up question: ${query2}`);

const retrievalRequest2 = {
    messages: [
        {
            role: "user",
            content: [
                {
                    type: "text",
                    text: query2
                }
            ]
        }
    ],
    knowledgeSourceParams: [
        {
            kind: "searchIndex",
            knowledgeSourceName: 'earth-knowledge-source',
            includeReferences: true,
            includeReferenceSourceData: true,
            alwaysQuerySource: true,
            rerankerThreshold: 2.5
        }
    ],
    includeActivity: true,
    retrievalReasoningEffort: { kind: "low" }
};

const result2 = await knowledgeRetrievalClient.retrieveKnowledge(retrievalRequest2);

Ознакомьтесь с новым ответом, действиями и ссылками

В следующем коде отображаются новые ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения.

console.log("\n📝 ANSWER:");
console.log("─".repeat(80));
if (result2.response && result2.response.length > 0) {
    result2.response.forEach((msg) => {
        if (msg.content && msg.content.length > 0) {
            msg.content.forEach((content) => {
                if (content.type === "text" && 'text' in content) {
                    console.log(content.text);
                }
            });
        }
    });
}
console.log("─".repeat(80));

if (result2.activity) {
    console.log("\nActivities:");
    result2.activity.forEach((activity) => {
        console.log(`Activity Type: ${activity.type}`);
        console.log(JSON.stringify(activity, null, 2));
    });
}

if (result2.references) {
    console.log("\nReferences:");
    result2.references.forEach((reference) => {
        console.log(`Reference Type: ${reference.type}`);
        console.log(JSON.stringify(reference, null, 2));
    });
}

Очистите ресурсы

При работе с собственной подпиской рекомендуется завершить проект, удалив ресурсы, которые больше не нужны. Ресурсы, оставленные работающими, могут стоить вам денег.

На портале Azure выберите All resources или Resource groups на панели слева, чтобы найти ресурсы и управлять ими. Вы можете удалить ресурсы по отдельности или удалить группу ресурсов, чтобы удалить все ресурсы одновременно.

В противном случае следующий код из index.js удалил объекты, которые вы создали в этом кратком руководстве.

await searchIndexClient.deleteKnowledgeBase('earth-knowledge-base');
await searchIndexClient.deleteKnowledgeSource('earth-knowledge-source');
await searchIndexClient.deleteIndex('earth_at_night');

console.log(`\n🗑️  Cleaned up resources.`);

В этом кратком руководстве вы используете агентическое извлечение для создания взаимодействия с пользователем через поисковую систему на основе документов, индексированных в Azure AI Search, и большой языковой модели (LLM) от Azure OpenAI в Foundry Models.

База знаний оркеструет агентное извлечение путем разбиения сложных запросов на подзапросы, выполнения подзапросов для одного или нескольких источников знаний и возвращает результаты с метаданными. По умолчанию база знаний выводит сырое содержимое из источников, но в этом кратком руководстве используется режим формирования синтезированных ответов для генерации ответов на естественном языке.

Хотя вы можете использовать собственные данные, в этом кратком руководстве используются образцы JSON-документов из электронной книги НАСА «Земля ночью».

Предпосылки

• Учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно .

• Служба Azure AI Search в любом регионе, предоставляющем агентное извлечение. В этом кратком руководстве требуется уровень "Базовый" или более высокий для поддержки управляемых удостоверений.

• Проект и ресурс Microsoft Foundry . При создании проекта ресурс создается автоматически.

• Модель встраивания , развернутая в вашем проекте для преобразования текста в вектор. Вы можете использовать любую text-embedding модель, например text-embedding-3-large.

• LLM , развернутый в проекте для планирования запросов и создания ответов. Вы можете использовать любой поддерживаемый LLM, например gpt-5-mini.

• Python 3.8 или более поздней версии.

• Visual Studio Code с расширениями Python и Jupyter.

• Git, чтобы клонировать тестовый репозиторий.

• Azure CLI для аутентификации без паролей с Microsoft Entra ID.

Настройка доступа

Перед началом работы убедитесь, что у вас есть разрешения на доступ к содержимому и операциям. В этой быстрой настройке используется Microsoft Entra ID для аутентификации и доступа с авторизацией на основе ролей. Для назначения ролей необходимо быть владельцем или администратором доступа пользователей . Если роли недоступны, используйте аутентификацию по ключу.

Чтобы настроить доступ для этого краткого руководства, выполните указанные ниже действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. Включите доступ на основе ролей.

   2. Создайте управляемую идентификацию, назначаемую системой.

   3. Назначьте следующие роли учетной записи пользователя: участник службы поиска, участник данных индекса поиска и средство чтения данных индексов поиска.

3. На вашем ресурсе Microsoft Foundry назначьте пользователя Cognitive Services для управляемой идентификации вашей службы поиска.

Получение конечных точек

Каждая служба Azure AI Search и ресурс Microsoft Foundry имеют endpoint, который является уникальным URL-адресом, который идентифицирует и предоставляет сетевой доступ к ресурсу. В следующем разделе описано, как указать эти конечные точки для программного подключения к ресурсам.

Чтобы получить конечные точки для этого краткого руководства, выполните следующие действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. В левой области выберите "Обзор".

   2. Скопируйте URL-адрес, который должен выглядеть следующим https://my-service.search.windows.netобразом.

3. На ресурсе Microsoft Foundry:

   1. В левой области выберите ключи управления> ресурсамии конечную точку.

   2. Скопируйте URL-адрес на вкладке OpenAI , которая должна выглядеть следующим https://my-resource.openai.azure.com/образом.

Настройка среды

1. Используйте Git для клонирования примера репозитория.

   git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-search-python-samples
   

2. Перейдите в папку быстрого запуска и откройте ее в Visual Studio Code.

   cd azure-search-python-samples/Quickstart-Agentic-Retrieval
   code .
   

3. В sample.env замените значения заполнителей для SEARCH_ENDPOINT и AOAI_ENDPOINT на URL-адреса, которые вы получили в Get endpoints.

4. Переименуйте sample.env в .env.

   mv sample.env .env
   

5. Откройте quickstart-agentic-retrieval.ipynb.

6. Нажмите клавиши CTRL+SHIFT+P, выберите записную книжку: выберите ядро записной книжки и следуйте инструкциям по созданию виртуальной среды. Выберите requirements.txt для зависимостей.

   По завершении вы увидите папку .venv в каталоге проекта.

7. Для проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID войдите в учетную запись Azure. Если у вас несколько подписок, выберите тот, который содержит ресурсы Azure AI Search и Microsoft Foundry.

   az login
   

Запустите код

1. Запустите ячейку Load connections, чтобы установить необходимые пакеты и загрузить переменные среды.

2. Запустите оставшиеся ячейки последовательно, чтобы создать индекс, загрузить документы, настроить источник знаний и базу знаний, а также выполнить агентные запросы на извлечение.

Выходные данные

Каждая ячейка кода выводит выходные данные в записную книжку. Ниже приведен пример выходных данных после выполнения всех ячеек:

Documents uploaded to index 'earth-at-night' successfully.
Knowledge source 'earth-knowledge-source' created or updated successfully.
Knowledge base 'earth-knowledge-base' created or updated successfully.
Retrieved content from 'earth-knowledge-base' successfully.
response_content:
 Suburban belts brighten more in December because holiday lighting is concentrated in suburbs and outskirts—where yard space and single-family homes allow more displays—while central urban cores already have much higher absolute light levels so their fractional increase is smaller [ref_id:4][ref_id:7].
The Phoenix street grid is sharply visible from space because its regular block pattern plus continuous street, commercial, and corridor lighting (including the diagonal Grand Avenue) produce a bright, grid-like signature at night [ref_id:3][ref_id:0], whereas interstate corridors between Midwestern cities often appear comparatively dim because light is concentrated at urban nodes and ports while long stretches of highway and rivers lack continuous lighting [ref_id:7][ref_id:2].

activity_content:
 [
  {
    "id": 0,
    "type": "modelQueryPlanning",
    "elapsed_ms": 16946,
    "input_tokens": 1354,
    "output_tokens": 906
  },
  {
    "id": 1,
    "type": "searchIndex",
    "elapsed_ms": 887,
    "knowledge_source_name": "earth-knowledge-source",
    "query_time": "2025-11-05T16:17:48.345Z",
    "count": 22,
    "search_index_arguments": {
      "search": "December brightening in satellite nighttime lights: why do suburban belts show larger relative increases in December than urban cores despite higher absolute downtown light levels?"
    }
  },
  ... // Trimmed for brevity
  {
    "id": 4,
    "type": "agenticReasoning",
    "reasoning_tokens": 72191,
    "retrieval_reasoning_effort": {
      "kind": "low"
    }
  },
  {
    "id": 5,
    "type": "modelAnswerSynthesis",
    "elapsed_ms": 22353,
    "input_tokens": 7564,
    "output_tokens": 1645
  }
]

references_content:
 [
  {
    "type": "searchIndex",
    "id": "0",
    "activity_source": 2,
    "source_data": {
      "id": "earth_at_night_508_page_105_verbalized",
      "page_chunk": "# Urban Structure\n\n## March 16, 2013\n\n### Phoenix Metropolitan Area at Night\n\nThis figure presents a nighttime satellite view of the Phoenix metropolitan area, highlighting urban structure and transport corridors. City lights illuminate the layout of several cities and major thoroughfares.\n\n**Labeled Urban Features:**\n\n- **Phoenix:** Central and brightest area in the right-center of the image.\n- **Glendale:** Located to the west of Phoenix, this city is also brightly lit.\n- **Peoria:** Further northwest, this area is labeled and its illuminated grid is seen.\n- **Grand Avenue:** Clearly visible as a diagonal, brightly lit thoroughfare running from Phoenix through Glendale and Peoria.\n- **Salt River Channel:** Identified in the southeast portion, running through illuminated sections.\n- **Phoenix Mountains:** Dark, undeveloped region to the northeast of Phoenix.\n- **Agricultural Fields:** Southwestern corner of the image, grid patterns are visible but with much less illumination, indicating agricultural land use.\n\n**Additional Notes:**\n\n- The overall pattern shows a grid-like urban development typical of western U.S. cities, with scattered bright nodes at major intersections or city centers.\n- There is a clear transition from dense urban development to sparsely populated or agricultural land, particularly evident towards the bottom and left of the image.\n- The illuminated areas follow the existing road and street grids, showcasing the extensive spread of the metropolitan area.\n\n**Figure Description:**  \nA satellite nighttime image captured on March 16, 2013, showing Phoenix and surrounding areas (including Glendale and Peoria). Major landscape and infrastructural features, such as the Phoenix Mountains, Grand Avenue, the Salt River Channel, and agricultural fields, are labeled. The image reveals the extent of urbanization and the characteristic street grid illuminated by city lights.\n\n---\n\nPage 89",
      "page_number": 105
    },
    "reranker_score": 2.722408,
    "doc_key": "earth_at_night_508_page_105_verbalized"
  },
  ... // Trimmed for brevity
]
Retrieved content from 'earth-knowledge-base' successfully.
response_content:
  ... // Trimmed for brevity

activity_content:
 [
  ... // Trimmed for brevity
]

references_content:
 [
  ... // Trimmed for brevity
]
Knowledge base 'earth-knowledge-base' deleted successfully.
Knowledge source 'earth-knowledge-source' deleted successfully.
Index 'earth-at-night' deleted successfully.

Общие сведения о коде

Теперь, когда вы выполнили код, давайте разберем ключевые шаги:

1. Создание индекса поиска
2. Отправка документов в индекс
3. Создание источника знаний
4. Создание базы знаний
5. Настройка сообщений
6. Запуск конвейера извлечения
7. Продолжить беседу

Создание индекса поиска

В Azure AI Search индекс представляет собой структурированную коллекцию данных. Следующий код определяет индекс с именем earth-at-night.

Схема индекса содержит поля для идентификации документов и содержимого страницы, встраиваний и числовых данных. Схема также включает конфигурации для семантического ранжирования и векторного поиска, которые используют text-embedding-3-large развертывание для векторизации текста и сопоставления документов на основе семантического сходства.

# Create an index
azure_openai_token_provider = get_bearer_token_provider(credential, "https://ai.azure.com/.default")

index = SearchIndex(
    name=index_name,
    fields=[
        SearchField(name="id", type="Edm.String", key=True, filterable=True, sortable=True, facetable=True),
        SearchField(name="page_chunk", type="Edm.String", filterable=False, sortable=False, facetable=False),
        SearchField(name="page_embedding_text_3_large", type="Collection(Edm.Single)", stored=False, vector_search_dimensions=3072, vector_search_profile_name="hnsw_text_3_large"),
        SearchField(name="page_number", type="Edm.Int32", filterable=True, sortable=True, facetable=True)
    ],
    vector_search=VectorSearch(
        profiles=[VectorSearchProfile(name="hnsw_text_3_large", algorithm_configuration_name="alg", vectorizer_name="azure_openai_text_3_large")],
        algorithms=[HnswAlgorithmConfiguration(name="alg")],
        vectorizers=[
            AzureOpenAIVectorizer(
                vectorizer_name="azure_openai_text_3_large",
                parameters=AzureOpenAIVectorizerParameters(
                    resource_url=aoai_endpoint,
                    deployment_name=aoai_embedding_deployment,
                    model_name=aoai_embedding_model
                )
            )
        ]
    ),
    semantic_search=SemanticSearch(
        default_configuration_name="semantic_config",
        configurations=[
            SemanticConfiguration(
                name="semantic_config",
                prioritized_fields=SemanticPrioritizedFields(
                    content_fields=[
                        SemanticField(field_name="page_chunk")
                    ]
                )
            )
        ]
    )
)

index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=credential)
index_client.create_or_update_index(index)
print(f"Index '{index_name}' created or updated successfully.")

Справочник:SearchField, VectorSearch, SemanticSearch, SearchIndex, SearchIndexClient

Отправка документов в индекс

earth-at-night В настоящее время индекс пуст. Следующий код заполняет индекс документами JSON из электронной книги «Земля ночью» NASA. В соответствии с Azure AI Search каждый документ соответствует полям и типам данных, определенным в схеме индекса.

# Upload documents
url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/azure-search-sample-data/refs/heads/main/nasa-e-book/earth-at-night-json/documents.json"
documents = requests.get(url).json()

with SearchIndexingBufferedSender(endpoint=search_endpoint, index_name=index_name, credential=credential) as client:
    client.upload_documents(documents=documents)

print(f"Documents uploaded to index '{index_name}' successfully.")

Ссылка:SearchIndexingBufferedSender

Создание источника знаний

Источник знаний — это повторно используемые ссылки на исходные данные. Следующий код определяет источник знаний с именем earth-knowledge-source, который предназначен для индекса earth-at-night.

source_data_fields указывает, какие поля индекса включены в ссылки на цитирование. В этом примере содержатся только читаемые человеком поля, чтобы избежать длительных и невоспринимаемых внедрений в ответы.

# Create a knowledge source
ks = SearchIndexKnowledgeSource(
    name=knowledge_source_name,
    description="Knowledge source for Earth at night data",
    search_index_parameters=SearchIndexKnowledgeSourceParameters(
        search_index_name=index_name,
        source_data_fields=[SearchIndexFieldReference(name="id"), SearchIndexFieldReference(name="page_number")]
    ),
)

index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=credential)
index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source=ks)
print(f"Knowledge source '{knowledge_source_name}' created or updated successfully.")

Reference:SearchIndexKnowledgeSource

Создание базы знаний

Для нацеливания earth-knowledge-source и развертывания gpt-5-mini в процессе выполнения запроса требуется база знаний. Следующий код определяет базу знаний с именем earth-knowledge-base.

output_mode задано значение ANSWER_SYNTHESIS, включающее ответы на естественный язык, которые ссылаются на извлеченные документы и следуют предоставленным answer_instructions.

# Create a knowledge base
aoai_params = AzureOpenAIVectorizerParameters(
    resource_url=aoai_endpoint,
    deployment_name=aoai_gpt_deployment,
    model_name=aoai_gpt_model,
)

knowledge_base = KnowledgeBase(
    name=knowledge_base_name,
    models=[KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(azure_open_ai_parameters=aoai_params)],
    knowledge_sources=[
        KnowledgeSourceReference(
            name=knowledge_source_name
        )
    ],
    output_mode=KnowledgeRetrievalOutputMode.ANSWER_SYNTHESIS,
    answer_instructions="Provide a 2 sentence concise and informative answer based on the retrieved documents."
)

index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=credential)
index_client.create_or_update_knowledge_base(knowledge_base)
print(f"Knowledge base '{knowledge_base_name}' created or updated successfully.")

Справочник:KnowledgeBase

Настройка сообщений

Сообщения — это входные данные для маршрута извлечения и содержат журнал бесед. Каждое сообщение включает роль, которая указывает его происхождение, например system или userсодержимое на естественном языке. Используемый LLM определяет допустимые роли.

Следующий код создает системное сообщение, которое указывает earth-knowledge-base ответить на вопросы о Земле ночью и ответить на сообщение "Я не знаю", когда ответы недоступны.

# Set up messages
instructions = """
A Q&A agent that can answer questions about the Earth at night.
If you don't have the answer, respond with "I don't know".
"""

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": instructions
    }
]

Запуск конвейера извлечения

Вы готовы выполнить агентивное извлечение. Следующий код отправляет двухчастный пользовательский запрос earth-knowledge-base, в который:

1. Анализирует всю беседу, чтобы определить потребность пользователя в информации.
2. Разделяет составной запрос на сфокусированные подзапросы.
3. Выполняет вложенные запросы параллельно с источником знаний.
4. Использует семантический рангировщик для переранжирования и фильтрации результатов.
5. Синтезирует лучшие результаты в ответ на естественном языке.

# Run agentic retrieval
agent_client = KnowledgeBaseRetrievalClient(endpoint=search_endpoint, knowledge_base_name=knowledge_base_name, credential=credential)
query_1 = """
    Why do suburban belts display larger December brightening than urban cores even though absolute light levels are higher downtown?
    Why is the Phoenix nighttime street grid is so sharply visible from space, whereas large stretches of the interstate between midwestern cities remain comparatively dim?
    """

messages.append({
    "role": "user",
    "content": query_1
})

req = KnowledgeBaseRetrievalRequest(
    messages=[
        KnowledgeBaseMessage(
            role=m["role"],
            content=[KnowledgeBaseMessageTextContent(text=m["content"])]
        ) for m in messages if m["role"] != "system"
    ],
    knowledge_source_params=[
        SearchIndexKnowledgeSourceParams(
            knowledge_source_name=knowledge_source_name,
            include_references=True,
            include_reference_source_data=True,
            always_query_source=True
        )
    ],
    include_activity=True,
    retrieval_reasoning_effort=KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort
)

result = agent_client.retrieve(retrieval_request=req)
print(f"Retrieved content from '{knowledge_base_name}' successfully.")

Reference:KnowledgeBaseRetrievalClient, KnowledgeBaseRetrievalRequest

Проверьте ответ, активность и ссылки

В следующем коде отображаются ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения, где:

• response_contents предоставляет синтезированный, созданный LLM-ответ на запрос, который ссылается на извлеченные документы. Если синтез ответа не включен, этот раздел содержит содержимое, извлеченное непосредственно из документов.

• activity_contents отслеживает шаги, выполненные во время процесса извлечения, включая подзапросы, созданные развертыванием gpt-5-mini, и токены, используемые для семантического ранжирования, планирования запросов и синтеза ответов.

• references_contents перечисляет документы, использованные для создания ответа, каждый из которых определяется своим doc_key.

# Display the response, activity, and references
response_contents = []
activity_contents = []
references_contents = []

response_parts = []
for resp in result.response:
    for content in resp.content:
        response_parts.append(content.text)
response_content = "\n\n".join(response_parts) if response_parts else "No response found on 'result'"

response_contents.append(response_content)

# Print the three string values
print("response_content:\n", response_content, "\n")

messages.append({
    "role": "assistant",
    "content": response_content
})

if result.activity:
    activity_content = json.dumps([a.as_dict() for a in result.activity], indent=2)
else:
    activity_content = "No activity found on 'result'"
    
activity_contents.append(activity_content)
print("activity_content:\n", activity_content, "\n")

if result.references:
    references_content = json.dumps([r.as_dict() for r in result.references], indent=2)
else:
    references_content = "No references found on 'result'"
    
references_contents.append(references_content)
print("references_content:\n", references_content)

Продолжить беседу

Следующий код продолжает беседу с earth-knowledge-base. После того как вы отправите запрос пользователя, база знаний извлекает соответствующее содержимое из earth-knowledge-source и добавляет ответ в список сообщений.

# Continue the conversation
query_2 = "How do I find lava at night?"
messages.append({
    "role": "user",
    "content": query_2
})

req = KnowledgeBaseRetrievalRequest(
    messages=[
        KnowledgeBaseMessage(
            role=m["role"],
            content=[KnowledgeBaseMessageTextContent(text=m["content"])]
        ) for m in messages if m["role"] != "system"
    ],
    knowledge_source_params=[
        SearchIndexKnowledgeSourceParams(
            knowledge_source_name=knowledge_source_name,
            include_references=True,
            include_reference_source_data=True,
            always_query_source=True
        )
    ],
    include_activity=True,
    retrieval_reasoning_effort=KnowledgeRetrievalLowReasoningEffort
)

result = agent_client.retrieve(retrieval_request=req)
print(f"Retrieved content from '{knowledge_base_name}' successfully.")

Ознакомьтесь с новым ответом, действиями и ссылками

В следующем коде отображаются новые ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения.

# Display the new retrieval response, activity, and references
response_parts = []
for resp in result.response:
    for content in resp.content:
        response_parts.append(content.text)
response_content = "\n\n".join(response_parts) if response_parts else "No response found on 'result'"

response_contents.append(response_content)

# Print the three string values
print("response_content:\n", response_content, "\n")

if result.activity:
    activity_content = json.dumps([a.as_dict() for a in result.activity], indent=2)
else:
    activity_content = "No activity found on 'result'"
    
activity_contents.append(activity_content)
print("activity_content:\n", activity_content, "\n")

if result.references:
    references_content = json.dumps([r.as_dict() for r in result.references], indent=2)
else:
    references_content = "No references found on 'result'"
    
references_contents.append(references_content)
print("references_content:\n", references_content)

Очистите ресурсы

При работе с собственной подпиской рекомендуется завершить проект, удалив ресурсы, которые больше не нужны. Ресурсы, оставленные работающими, могут стоить вам денег.

На портале Azure выберите All resources или Resource groups на панели слева, чтобы найти ресурсы и управлять ими. Вы можете удалить ресурсы по отдельности или удалить группу ресурсов, чтобы удалить все ресурсы одновременно.

В противном случае следующий код из quickstart-agentic-retrieval.ipynb удалил объекты, которые вы создали в этом кратком руководстве.

Удаление базы знаний

index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=credential)
index_client.delete_knowledge_base(knowledge_base_name)
print(f"Knowledge base '{knowledge_base_name}' deleted successfully.")

Удаление источника знаний

index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=credential)
index_client.delete_knowledge_source(knowledge_source=knowledge_source_name)
print(f"Knowledge source '{knowledge_source_name}' deleted successfully.")

Удаление индекса поиска

index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=credential)
index_client.delete_index(index_name)
print(f"Index '{index_name}' deleted successfully.")

В этом кратком руководстве вы используете агентическое извлечение для создания взаимодействия с пользователем через поисковую систему на основе документов, индексированных в Azure AI Search, и большой языковой модели (LLM) от Azure OpenAI в Foundry Models.

База знаний оркеструет агентное извлечение путем разбиения сложных запросов на подзапросы, выполнения подзапросов для одного или нескольких источников знаний и возвращает результаты с метаданными. По умолчанию база знаний выводит сырое содержимое из источников, но в этом кратком руководстве используется режим формирования синтезированных ответов для генерации ответов на естественном языке.

Хотя вы можете использовать собственные данные, в этом кратком руководстве используются образцы JSON-документов из электронной книги НАСА «Земля ночью».

Предпосылки

• Учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно .

• Служба Azure AI Search в любом регионе, предоставляющем агентное извлечение. В этом кратком руководстве требуется уровень "Базовый" или более высокий для поддержки управляемых удостоверений.

• Проект и ресурс Microsoft Foundry . При создании проекта ресурс создается автоматически.

• Модель встраивания , развернутая в вашем проекте для преобразования текста в вектор. Вы можете использовать любую text-embedding модель, например text-embedding-3-large.

• LLM , развернутый в проекте для планирования запросов и создания ответов. Вы можете использовать любой поддерживаемый LLM, например gpt-5-mini.

• Node.js 20 LTS или более поздней версии.

• TypeScript для компиляции TypeScript в JavaScript.

• Git, чтобы клонировать тестовый репозиторий.

• Azure CLI для аутентификации без паролей с Microsoft Entra ID.

Настройка доступа

Перед началом работы убедитесь, что у вас есть разрешения на доступ к содержимому и операциям. В этой быстрой настройке используется Microsoft Entra ID для аутентификации и доступа с авторизацией на основе ролей. Для назначения ролей необходимо быть владельцем или администратором доступа пользователей . Если роли недоступны, используйте аутентификацию по ключу.

Чтобы настроить доступ для этого краткого руководства, выполните указанные ниже действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. Включите доступ на основе ролей.

   2. Создайте управляемую идентификацию, назначаемую системой.

   3. Назначьте следующие роли учетной записи пользователя: участник службы поиска, участник данных индекса поиска и средство чтения данных индексов поиска.

3. На вашем ресурсе Microsoft Foundry назначьте пользователя Cognitive Services для управляемой идентификации вашей службы поиска.

Получение конечных точек

Каждая служба Azure AI Search и ресурс Microsoft Foundry имеют endpoint, который является уникальным URL-адресом, который идентифицирует и предоставляет сетевой доступ к ресурсу. В следующем разделе описано, как указать эти конечные точки для программного подключения к ресурсам.

Чтобы получить конечные точки для этого краткого руководства, выполните следующие действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. В левой области выберите "Обзор".

   2. Скопируйте URL-адрес, который должен выглядеть следующим https://my-service.search.windows.netобразом.

3. На ресурсе Microsoft Foundry:

   1. В левой области выберите ключи управления> ресурсамии конечную точку.

   2. Скопируйте URL-адрес на вкладке OpenAI , которая должна выглядеть следующим https://my-resource.openai.azure.com/образом.

Настройка среды

1. Используйте Git для клонирования примера репозитория.

   git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-search-javascript-samples
   

2. Перейдите в папку быстрого запуска.

   cd azure-search-javascript-samples/quickstart-agentic-retrieval-ts
   

3. В sample.env замените значения заполнителей для AZURE_SEARCH_ENDPOINT и AZURE_OPENAI_ENDPOINT на URL-адреса, которые вы получили в Get endpoints.

4. Переименуйте sample.env в .env.

   mv sample.env .env
   

5. Установите зависимости.

   npm install
   

   После завершения установки в каталоге project должна появиться папка node_modules.

6. Скомпилируйте файлы TypeScript в JavaScript.

   npm run build
   

7. Для проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID войдите в учетную запись Azure. Если у вас несколько подписок, выберите тот, который содержит ресурсы Azure AI Search и Microsoft Foundry.

   az login
   

Запустите код

Запустите приложение, чтобы создать индекс, отправить документы, настроить источник знаний и базу знаний, а также запустить агентные запросы на извлечение.

npm start

Выходные данные

Выходные данные приложения должны быть похожи на следующие:

Waiting for indexing to complete...
Expected documents: 194
Current indexed count: 194
✓ All 194 documents indexed successfully!
✅ Knowledge source 'earth-knowledge-source' created successfully.
✅ Knowledge base 'earth-knowledge-base' created successfully.

📝 ANSWER:
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Suburban belts show larger December brightening (20–50% increases) because residential holiday lighting and seasonal decorations are concentrated there, so relative (fractional) increases over the baseline are bigger even though absolute downtown radiances remain higher; urban cores already emit strong baseline light while many suburbs add a large seasonal increment visible in VIIRS DNB observations [ref_id:0][ref_id:1]. The Phoenix street grid appears sharply from space because continuous, street‑oriented lighting with regular residential lot spacing and little vegetative masking produces strong, linear emissions, whereas long interstate stretches between Midwestern cities have sparser, access‑limited lighting, fewer adjacent developments and more shielded fixtures so they register comparatively dim on night‑light sensors like VIIRS/DNB [ref_id:0][ref_id:1].
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Activities:
Activity Type: modelQueryPlanning
{
  "id": 0,
  "type": "modelQueryPlanning",
  "elapsedMs": 5883,
  "inputTokens": 1489,
  "outputTokens": 326
}
Activity Type: searchIndex
{
  "id": 1,
  "type": "searchIndex",
  "elapsedMs": 527,
  "knowledgeSourceName": "earth-knowledge-source",
  "queryTime": "2025-12-19T15:38:23.462Z",
  "count": 1,
  "searchIndexArguments": {
    "search": "December brightening suburban belts vs urban cores light pollution causes December increase in night lights suburban vs urban",
    "filter": null,
    "sourceDataFields": [
      {
        "name": "page_chunk"
      },
      {
        "name": "id"
      },
      {
        "name": "page_number"
      }
    ],
    "searchFields": [],
    "semanticConfigurationName": "semantic_config"
  }
}
... // Trimmed for brevity
Activity Type: agenticReasoning
{
  "id": 4,
  "type": "agenticReasoning",
  "reasoningTokens": 70397,
  "retrievalReasoningEffort": {
    "kind": "low"
  }
}
Activity Type: modelAnswerSynthesis
{
  "id": 5,
  "type": "modelAnswerSynthesis",
  "elapsedMs": 4908,
  "inputTokens": 4013,
  "outputTokens": 187
}

References:
Reference Type: searchIndex
{
  "type": "searchIndex",
  "id": "0",
  "activitySource": 3,
  "sourceData": {
    "id": "earth_at_night_508_page_174_verbalized",
    "page_chunk": "<!-- PageHeader=\"Holiday Lights\" -->\n\n## Holiday Lights\n\n### Bursting with Holiday Energy-United States\n\nNASA researchers found that nighttime lights in the United States shine 20 to 50 percent brighter in December due to holiday light displays and other activities during Christmas and New Year's when compared to light output during the rest of the year.\n\nThe next five maps (see also pages 161-163), created using data from the VIIRS DNB on the Suomi NPP satellite, show changes in lighting intensity and location around many major cities, comparing the nighttime light signals from December 2012 and beyond.\n\n---\n\n#### Figure 1. Location Overview\n\nA map of the western hemisphere with a marker indicating the mid-Atlantic region of the eastern United States, where the study of holiday lighting intensity was focused.\n\n---\n\n#### Figure 2. Holiday Lighting Intensity: Mid-Atlantic United States (2012–2014)\n\nA map showing Maryland, New Jersey, Delaware, Virginia, West Virginia, Ohio, Kentucky, Tennessee, North Carolina, South Carolina, and surrounding areas. Major cities labeled include Washington, D.C., Richmond, Norfolk, and Raleigh.\n\nThe map uses colors to indicate changes in holiday nighttime lighting intensity between 2012 and 2014:\n\n- **Green/bright areas**: More holiday lighting (areas shining 20–50% brighter in December).\n- **Yellow areas**: No change in lighting.\n- **Dim/grey areas**: Less holiday lighting.\n\nKey observations from the map:\n\n- The Washington, D.C. metropolitan area shows significant increases in lighting during the holidays, extending into Maryland and Virginia.\n- Urban centers such as Richmond (Virginia), Norfolk (Virginia), Raleigh (North Carolina), and clusters in Tennessee and South Carolina also experience notable increases in light intensity during December.\n- Rural areas and the interiors of West Virginia, Kentucky, and North Carolina show little change or less holiday lighting, corresponding to population density and urbanization.\n\n**Legend:**\n\n| Holiday Lighting Change | Color on Map   |\n|------------------------|---------------|\n| More                   | Green/bright  |\n| No Change              | Yellow        |\n| Less                   | Dim/grey      |\n\n_The scale bar indicates a distance of 100 km for reference._\n\n---\n\n<!-- PageFooter=\"158 Earth at Night\" -->",
    "page_number": 174
  },
  "rerankerScore": 2.6692379,
  "docKey": "earth_at_night_508_page_174_verbalized"
}
... // Trimmed for brevity

❓ Follow-up question: How do I find lava at night?

📝 ANSWER:
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
... // Trimmed for brevity
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Activities:
... // Trimmed for brevity

References:
... // Trimmed for brevity

✅ Quickstart completed successfully!

🗑️  Cleaned up resources.

Общие сведения о коде

Теперь, когда у вас есть код, давайте разберем ключевые компоненты:

1. Создание индекса поиска
2. Отправка документов в индекс
3. Создание источника знаний
4. Создание базы знаний
5. Запуск конвейера извлечения
6. Просмотр ответа, действия и ссылок
7. Продолжить беседу

Создание индекса поиска

В Azure AI Search индекс представляет собой структурированную коллекцию данных. Следующий код определяет индекс с именем earth_at_night.

Схема индекса содержит поля для идентификации документов и содержимого страницы, встраиваний и числовых данных. Схема также включает конфигурации для семантического ранжирования и векторного поиска, которые используют text-embedding-3-large развертывание для векторизации текста и сопоставления документов на основе семантического сходства.

const index: SearchIndex = {
    name: 'earth_at_night',
    fields: [
        {
            name: "id",
            type: "Edm.String",
            key: true,
            filterable: true,
            sortable: true,
            facetable: true
        } as SearchField,
        {
            name: "page_chunk",
            type: "Edm.String",
            searchable: true,
            filterable: false,
            sortable: false,
            facetable: false
        } as SearchField,
        {
            name: "page_embedding_text_3_large",
            type: "Collection(Edm.Single)",
            searchable: true,
            filterable: false,
            sortable: false,
            facetable: false,
            vectorSearchDimensions: 3072,
            vectorSearchProfileName: "hnsw_text_3_large"
        } as SearchField,
        {
            name: "page_number",
            type: "Edm.Int32",
            filterable: true,
            sortable: true,
            facetable: true
        } as SearchField
    ],
    vectorSearch: {
        profiles: [
            {
                name: "hnsw_text_3_large",
                algorithmConfigurationName: "alg",
                vectorizerName: "azure_openai_text_3_large"
            } as VectorSearchProfile
        ],
        algorithms: [
            {
                name: "alg",
                kind: "hnsw"
            } as HnswAlgorithmConfiguration
        ],
        vectorizers: [
            {
                vectorizerName: "azure_openai_text_3_large",
                kind: "azureOpenAI",
                parameters: {
                    resourceUrl: process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT!,
                    deploymentId: process.env.AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT!,
                    modelName: process.env.AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT!
                } as AzureOpenAIParameters
            } as AzureOpenAIVectorizer
        ]
    } as VectorSearch,
    semanticSearch: {
        defaultConfigurationName: "semantic_config",
        configurations: [
            {
                name: "semantic_config",
                prioritizedFields: {
                    contentFields: [
                        { name: "page_chunk" } as SemanticField
                    ]
                } as SemanticPrioritizedFields
            } as SemanticConfiguration
        ]
    } as SemanticSearch
};

const credential = new DefaultAzureCredential();

const searchIndexClient = new SearchIndexClient(process.env.AZURE_SEARCH_ENDPOINT!, credential);
const searchClient = new SearchClient<EarthAtNightDocument>(process.env.AZURE_SEARCH_ENDPOINT!, 'earth_at_night', credential);

await searchIndexClient.createOrUpdateIndex(index);

Reference:SearchField, VectorSearch, SemanticSearch, SearchIndex, SearchIndexClient, SearchClient, DefaultAzureCredential

Отправка документов в индекс

earth-at-night В настоящее время индекс пуст. Следующий код заполняет индекс документами JSON из электронной книги «Земля ночью» NASA. В соответствии с Azure AI Search каждый документ соответствует полям и типам данных, определенным в схеме индекса.

const response = await fetch("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/azure-search-sample-data/refs/heads/main/nasa-e-book/earth-at-night-json/documents.json");

if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to fetch documents: ${response.status} ${response.statusText}`);
}
const documents = await response.json() as any[];

const bufferedClient = new SearchIndexingBufferedSender<EarthAtNightDocument>(
    searchClient,
    documentKeyRetriever,
    {
        autoFlush: true,
    },
);

await bufferedClient.uploadDocuments(documents);
await bufferedClient.flush();
await bufferedClient.dispose();

console.log(`Waiting for indexing to complete...`);
console.log(`Expected documents: ${documents.length}`);
await delay(WAIT_TIME);

let count = await searchClient.getDocumentsCount();
console.log(`Current indexed count: ${count}`);

while (count !== documents.length) {
    await delay(WAIT_TIME);
    count = await searchClient.getDocumentsCount();
    console.log(`Current indexed count: ${count}`);
}

console.log(`✓ All ${documents.length} documents indexed successfully!`);

Ссылка:SearchIndexingBufferedSender

Создание источника знаний

Источник знаний — это повторно используемые ссылки на исходные данные. Следующий код определяет источник знаний с именем earth-knowledge-source, который предназначен для индекса earth-at-night.

sourceDataFields указывает, какие поля индекса включены в ссылки на цитирование. В этом примере содержатся только читаемые человеком поля, чтобы избежать длительных и невоспринимаемых внедрений в ответы.

await searchIndexClient.createKnowledgeSource({
    name: 'earth-knowledge-source',
    description: "Knowledge source for Earth at Night e-book content",
    kind: "searchIndex",
    searchIndexParameters: {
        searchIndexName: 'earth_at_night',
        sourceDataFields: [
            { name: "id" },
            { name: "page_number" }
        ]
    }
});

console.log(`✅ Knowledge source 'earth-knowledge-source' created successfully.`);

Reference:SearchIndexKnowledgeSource

Создание базы знаний

Для нацеливания earth-knowledge-source и развертывания gpt-5-mini в процессе выполнения запроса требуется база знаний. Следующий код определяет базу знаний с именем earth-knowledge-base.

outputMode задано значение answerSynthesis, включающее ответы на естественный язык, которые ссылаются на извлеченные документы и следуют предоставленным answerInstructions.

await searchIndexClient.createKnowledgeBase({
    name: 'earth-knowledge-base',
    knowledgeSources: [
        {
            name: 'earth-knowledge-source'
        }
    ],
    models: [
        {
            kind: "azureOpenAI",
            azureOpenAIParameters: {
                resourceUrl: process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT!,
                deploymentId: process.env.AZURE_OPENAI_GPT_DEPLOYMENT!,
                modelName: process.env.AZURE_OPENAI_GPT_DEPLOYMENT!
            }
        }
    ],
    outputMode: "answerSynthesis" as KnowledgeRetrievalOutputMode,
    answerInstructions: "Provide a two sentence concise and informative answer based on the retrieved documents."
});

console.log(`✅ Knowledge base 'earth-knowledge-base' created successfully.`); 

Справочник:KnowledgeBase

Запуск конвейера извлечения

Вы готовы выполнить агентивное извлечение. Следующий код отправляет двухчастный пользовательский запрос earth-knowledge-base, в который:

1. Анализирует всю беседу, чтобы определить потребность пользователя в информации.
2. Разделяет составной запрос на сфокусированные подзапросы.
3. Выполняет вложенные запросы параллельно с источником знаний.
4. Использует семантический рангировщик для переранжирования и фильтрации результатов.
5. Синтезирует лучшие результаты в ответ на естественном языке.

const knowledgeRetrievalClient = new KnowledgeRetrievalClient(
    process.env.AZURE_SEARCH_ENDPOINT!,
    'earth-knowledge-base',
    credential
);

const query1 = `Why do suburban belts display larger December brightening than urban cores even though absolute light levels are higher downtown? Why is the Phoenix nighttime street grid is so sharply visible from space, whereas large stretches of the interstate between midwestern cities remain comparatively dim?`;

const retrievalRequest = {
    messages: [
        {
            role: "user",
            content: [
                {
                    type: "text" as const,
                    text: query1
                }
            ]
        }
    ],
    knowledgeSourceParams: [
        {
            kind: "searchIndex" as const,
            knowledgeSourceName: 'earth-knowledge-source',
            includeReferences: true,
            includeReferenceSourceData: true,
            alwaysQuerySource: true,
            rerankerThreshold: 2.5
        }
    ],
    includeActivity: true,
    retrievalReasoningEffort: { kind: "low" as const }
};

const result = await knowledgeRetrievalClient.retrieveKnowledge(retrievalRequest);

Reference:KnowledgeRetrievalClient, KnowledgeBaseRetrievalRequest

Проверьте ответ, активность и ссылки

В следующем коде отображаются ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения, где:

• Answer предоставляет синтезированный, созданный LLM-ответ на запрос, который ссылается на извлеченные документы. Если синтез ответа не включен, этот раздел содержит содержимое, извлеченное непосредственно из документов.

• Activities отслеживает шаги, выполненные во время процесса извлечения, включая подзапросы, созданные развертыванием gpt-5-mini, и токены, используемые для семантического ранжирования, планирования запросов и синтеза ответов.

• References перечисляет документы, использованные для создания ответа, каждый из которых определяется своим docKey.

console.log("\n📝 ANSWER:");
console.log("─".repeat(80));
if (result.response && result.response.length > 0) {
    result.response.forEach((msg) => {
        if (msg.content && msg.content.length > 0) {
            msg.content.forEach((content) => {
                if (content.type === "text" && 'text' in content) {
                    console.log(content.text);
                }
            });
        }
    });
}
console.log("─".repeat(80));

if (result.activity) {
    console.log("\nActivities:");
    result.activity.forEach((activity) => {
        console.log(`Activity Type: ${activity.type}`);
        console.log(JSON.stringify(activity, null, 2));
    });
}

if (result.references) {
    console.log("\nReferences:");
    result.references.forEach((reference) => {
        console.log(`Reference Type: ${reference.type}`);
        console.log(JSON.stringify(reference, null, 2));
    });
}

Продолжить беседу

Следующий код продолжает беседу с earth-knowledge-base. После того как вы отправите запрос пользователя, база знаний извлекает соответствующее содержимое из earth-knowledge-source и добавляет ответ в список сообщений.

const query2 = "How do I find lava at night?";
console.log(`\n❓ Follow-up question: ${query2}`);

const retrievalRequest2 = {
    messages: [
        {
            role: "user",
            content: [
                {
                    type: "text" as const,
                    text: query2
                }
            ]
        }
    ],
    knowledgeSourceParams: [
        {
            kind: "searchIndex" as const,
            knowledgeSourceName: 'earth-knowledge-source',
            includeReferences: true,
            includeReferenceSourceData: true,
            alwaysQuerySource: true,
            rerankerThreshold: 2.5
        }
    ],
    includeActivity: true,
    retrievalReasoningEffort: { kind: "low" as const }
};

const result2 = await knowledgeRetrievalClient.retrieveKnowledge(retrievalRequest2);

Ознакомьтесь с новым ответом, действиями и ссылками

В следующем коде отображаются новые ответы, действия и ссылки из конвейера извлечения.

console.log("\n📝 ANSWER:");
console.log("─".repeat(80));
if (result2.response && result2.response.length > 0) {
    result2.response.forEach((msg) => {
        if (msg.content && msg.content.length > 0) {
            msg.content.forEach((content) => {
                if (content.type === "text" && 'text' in content) {
                    console.log(content.text);
                }
            });
        }
    });
}
console.log("─".repeat(80));

if (result2.activity) {
    console.log("\nActivities:");
    result2.activity.forEach((activity) => {
        console.log(`Activity Type: ${activity.type}`);
        console.log(JSON.stringify(activity, null, 2));
    });
}

if (result2.references) {
    console.log("\nReferences:");
    result2.references.forEach((reference) => {
        console.log(`Reference Type: ${reference.type}`);
        console.log(JSON.stringify(reference, null, 2));
    });
}

console.log("\n✅ Quickstart completed successfully!");

Очистите ресурсы

При работе с собственной подпиской рекомендуется завершить проект, удалив ресурсы, которые больше не нужны. Ресурсы, оставленные работающими, могут стоить вам денег.

На портале Azure выберите All resources или Resource groups на панели слева, чтобы найти ресурсы и управлять ими. Вы можете удалить ресурсы по отдельности или удалить группу ресурсов, чтобы удалить все ресурсы одновременно.

В противном случае следующий код из index.ts удалил объекты, которые вы создали в этом кратком руководстве.

await searchIndexClient.deleteKnowledgeBase('earth-knowledge-base');
await searchIndexClient.deleteKnowledgeSource('earth-knowledge-source');
await searchIndexClient.deleteIndex('earth_at_night');

console.log(`\n🗑️  Cleaned up resources.`);

В этом кратком руководстве вы используете агентическое извлечение для создания взаимодействия с пользователем через поисковую систему на основе документов, индексированных в Azure AI Search, и большой языковой модели (LLM) от Azure OpenAI в Foundry Models.

База знаний оркеструет агентное извлечение путем разбиения сложных запросов на подзапросы, выполнения подзапросов для одного или нескольких источников знаний и возвращает результаты с метаданными. По умолчанию база знаний выводит сырое содержимое из источников, но в этом кратком руководстве используется режим формирования синтезированных ответов для генерации ответов на естественном языке.

Хотя вы можете использовать собственные данные, в этом кратком руководстве используются образцы JSON-документов из электронной книги НАСА «Земля ночью».

Предпосылки

• Учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно .

• Служба Azure AI Search в любом регионе, предоставляющем агентное извлечение. В этом кратком руководстве требуется уровень "Базовый" или более высокий для поддержки управляемых удостоверений.

• Проект и ресурс Microsoft Foundry . При создании проекта ресурс создается автоматически.

• Модель встраивания , развернутая в вашем проекте для преобразования текста в вектор. Вы можете использовать любую text-embedding модель, например text-embedding-3-large.

• LLM , развернутый в проекте для планирования запросов и создания ответов. Вы можете использовать любой поддерживаемый LLM, например gpt-5-mini.

• Visual Studio Code с расширением клиента REST.

• Git, чтобы клонировать тестовый репозиторий.

• Azure CLI для аутентификации без паролей с Microsoft Entra ID.

Настройка доступа

Перед началом работы убедитесь, что у вас есть разрешения на доступ к содержимому и операциям. В этой быстрой настройке используется Microsoft Entra ID для аутентификации и доступа с авторизацией на основе ролей. Для назначения ролей необходимо быть владельцем или администратором доступа пользователей . Если роли недоступны, используйте аутентификацию по ключу.

Чтобы настроить доступ для этого краткого руководства, выполните указанные ниже действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. Включите доступ на основе ролей.

   2. Создайте управляемую идентификацию, назначаемую системой.

   3. Назначьте следующие роли учетной записи пользователя: участник службы поиска, участник данных индекса поиска и средство чтения данных индексов поиска.

3. На вашем ресурсе Microsoft Foundry назначьте пользователя Cognitive Services для управляемой идентификации вашей службы поиска.

Получение конечных точек

Каждая служба Azure AI Search и ресурс Microsoft Foundry имеют endpoint, который является уникальным URL-адресом, который идентифицирует и предоставляет сетевой доступ к ресурсу. В следующем разделе описано, как указать эти конечные точки для программного подключения к ресурсам.

Чтобы получить конечные точки для этого краткого руководства, выполните следующие действия.

1. Войдите на портал Azure.

2. В службе Azure AI Search:

   1. В левой области выберите "Обзор".

   2. Скопируйте URL-адрес, который должен выглядеть следующим https://my-service.search.windows.netобразом.

3. На ресурсе Microsoft Foundry:

   1. В левой области выберите ключи управления> ресурсамии конечную точку.

   2. Скопируйте URL-адрес на вкладке OpenAI , которая должна выглядеть следующим https://my-resource.openai.azure.com/образом.

Настройка среды

1. Используйте Git для клонирования примера репозитория.

   git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-search-rest-samples
   

2. Перейдите в папку быстрого запуска и откройте ее в Visual Studio Code.

   cd azure-search-rest-samples/Quickstart-agentic-retrieval
   code .
   

3. В agentic-retrieval.rest замените значения заполнителей для @search-url и @aoai-url на URL-адреса, которые вы получили в Get endpoints.

4. Для проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID войдите в учетную запись Azure. Если у вас несколько подписок, выберите тот, который содержит ресурсы Azure AI Search и Microsoft Foundry.

   az login
   

5. Для проверки подлинности без ключа с помощью Microsoft Entra ID создайте маркер доступа.

   az account get-access-token --scope https://search.azure.com/.default --query accessToken --output tsv
   

6. Замените значение заполнителя @token токеном из предыдущего шага.

Запустите код

Последовательно отправлять каждый запрос, начиная с ### Create an index.

Каждый запрос должен возвращать 200 OK, 201 Created или 204 No Content код состояния. Если вы получаете ошибку, проверьте запрос на опечатки и убедитесь, что маркер действителен.

Выходные данные

Каждый запрос возвращает разные json в зависимости от операции. Ключевой результат должен поступать от ### Run agentic retrieval и выглядеть следующим образом:

{
  "response": [
    {
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Causes (mechanisms) — seasonal and lighting behavior: Residential suburban areas often show larger relative (percentage) December brightening because many homes turn on more outdoor and indoor lights in winter evenings (longer nights and holiday lighting) compared with their usual baseline, producing a bigger percent increase even if absolute downtown lighting remains higher [ref_id:1][ref_id:0]. Snow and increased surface reflectance in winter amplify light seen from orbit, increasing apparent brightness especially where lights are horizontal and near ground level (e.g., suburban streets and yards) [ref_id:0].\n\nResidential vs commercial/industrial lighting and activity patterns: Urban cores have high absolute lumen outputs from continuous commercial, industrial, and dense street lighting that change less seasonally, so percent brightening is smaller; suburbs have lower baseline light but larger seasonal/holiday additions, so their relative brightening is larger [ref_id:1][ref_id:0].\n\nWhy Phoenix’s nighttime street grid is sharply visible (causes and consequences): The Phoenix metropolitan area has a regular, dense grid of north–south/east–west streets and the diagonal Grand Avenue corridor with continuous street and commercial lighting whose spacing and lumen output produce linear, high-contrast features from low-Earth orbit; bright nodes occur at major intersections and commercial properties, making the grid and corridors stand out in satellite night images [ref_id:1][ref_id:0]. Darker pockets (Phoenix Mountains, Salt River channel, agricultural fields) increase contrast and make lit streets appear sharper [ref_id:1][ref_id:0].\n\nWhy long interstates between Midwestern cities appear comparatively dim: Rural interstate stretches often lack continuous high-intensity lighting (limited lamps, wider spacing, fewer ramps and commercial nodes), use lower-output or shielded fixtures, and have long unlit segments between cities, so linear continuity and contrast are much lower than a densely lit urban grid [ref_id:1][ref_id:0].\n\nSensor and dataset effects (consequences for observed brightness): Night-light datasets and orbital sensors (as used to capture images like the Phoenix photo) emphasize linear, continuous lighting patterns; sensor behaviors such as gain and saturation make very bright urban cores register high absolute values while limiting the apparent dynamic range, so relative changes (percentage brightening) in dimmer suburban areas can appear proportionally larger in some satellite products [ref_id:1][ref_id:0].\n\nOverall: larger December brightening in suburban belts is a percentage effect from seasonal/holiday increases, snow reflectance, and residential lighting behavior on a low baseline, whereas urban cores remain brighter in absolute terms but show smaller relative changes; Phoenix’s dense, continuous street-grid lighting and contrasting dark areas create sharp linear features from space, while long, sparsely lit interstates lack that continuity and contrast and therefore appear dimmer [ref_id:1][ref_id:0]."
        }
      ]
    }
  ],
  "activity": [
    {
      "type": "modelQueryPlanning",
      "id": 0,
      "inputTokens": 1350,
      "outputTokens": 1538,
      "elapsedMs": 20780
    },
    {
      "type": "searchIndex",
      "id": 1,
      "knowledgeSourceName": "earth-knowledge-source",
      "queryTime": "2025-11-05T19:42:09.673Z",
      "count": 0,
      "elapsedMs": 694,
      "searchIndexArguments": {
        "search": "December brightening in satellite night lights: why do suburban belts show larger December brightening than urban cores? causes: snow reflectance, holiday/residential lighting, leaf-off, VIIRS/DMSP sensor saturation",
        "filter": null
      }
    },
    {
      "type": "searchIndex",
      "id": 2,
      "knowledgeSourceName": "earth-knowledge-source",
      "queryTime": "2025-11-05T19:42:09.999Z",
      "count": 2,
      "elapsedMs": 325,
      "searchIndexArguments": {
        "search": "Why is the Phoenix nighttime street grid so sharply visible from space while long stretches of interstate between Midwestern cities remain comparatively dim? factors: streetlight spacing, lighting type/shielding, vegetation/tree cover, land use, VIIRS DNB detection",
        "filter": null
      }
    },
    {
      "type": "agenticReasoning",
      "id": 3,
      "retrievalReasoningEffort": {
        "kind": "low"
      },
      "reasoningTokens": 1566
    },
    {
      "type": "modelAnswerSynthesis",
      "id": 4,
      "inputTokens": 3656,
      "outputTokens": 1909,
      "elapsedMs": 21988
    }
  ],
  "references": [
    {
      "type": "searchIndex",
      "id": "0",
      "activitySource": 2,
      "sourceData": {
        "id": "earth_at_night_508_page_104_verbalized",
        "page_chunk": "<!-- PageHeader=\"Urban Structure\" -->\n\n### Location of Phoenix, Arizona\n\nThe image depicts a globe highlighting the location of Phoenix, Arizona, in the southwestern United States, marked with a blue pinpoint on the map of North America. Phoenix is situated in the central part of Arizona, which is in the southwestern region of the United States.\n\n---\n\n### Grid of City Blocks-Phoenix, Arizona\n\nLike many large urban areas of the central and western United States, the Phoenix metropolitan area is laid out along a regular grid of city blocks and streets. While visible during the day, this grid is most evident at night, when the pattern of street lighting is clearly visible from the low-Earth-orbit vantage point of the ISS.\n\nThis astronaut photograph, taken on March 16, 2013, includes parts of several cities in the metropolitan area, including Phoenix (image right), Glendale (center), and Peoria (left). While the major street grid is oriented north-south, the northwest-southeast oriented Grand Avenue cuts across the three cities at image center. Grand Avenue is a major transportation corridor through the western metropolitan area; the lighting patterns of large industrial and commercial properties are visible along its length. Other brightly lit properties include large shopping centers, strip malls, and gas stations, which tend to be located at the intersections of north-south and east-west trending streets.\n\nThe urban grid encourages growth outwards along a city's borders by providing optimal access to new real estate. Fueled by the adoption of widespread personal automobile use during the twentieth century, the Phoenix metropolitan area today includes 25 other municipalities (many of them largely suburban and residential) linked by a network of surface streets and freeways.\n\nWhile much of the land area highlighted in this image is urbanized, there are several noticeably dark areas. The Phoenix Mountains are largely public parks and recreational land. To the west, agricultural fields provide a sharp contrast to the lit streets of residential developments. The Salt River channel appears as a dark ribbon within the urban grid.\n\n\n<!-- PageFooter=\"Earth at Night\" -->\n<!-- PageNumber=\"88\" -->",
        "page_number": 104
      },
      "rerankerScore": 2.6394622,
      "docKey": "earth_at_night_508_page_104_verbalized"
    },
    {
      "type": "searchIndex",
      "id": "1",
      "activitySource": 2,
      "sourceData": {
        "id": "earth_at_night_508_page_105_verbalized",
        "page_chunk": "# Urban Structure\n\n## March 16, 2013\n\n### Phoenix Metropolitan Area at Night\n\nThis figure presents a nighttime satellite view of the Phoenix metropolitan area, highlighting urban structure and transport corridors. City lights illuminate the layout of several cities and major thoroughfares.\n\n**Labeled Urban Features:**\n\n- **Phoenix:** Central and brightest area in the right-center of the image.\n- **Glendale:** Located to the west of Phoenix, this city is also brightly lit.\n- **Peoria:** Further northwest, this area is labeled and its illuminated grid is seen.\n- **Grand Avenue:** Clearly visible as a diagonal, brightly lit thoroughfare running from Phoenix through Glendale and Peoria.\n- **Salt River Channel:** Identified in the southeast portion, running through illuminated sections.\n- **Phoenix Mountains:** Dark, undeveloped region to the northeast of Phoenix.\n- **Agricultural Fields:** Southwestern corner of the image, grid patterns are visible but with much less illumination, indicating agricultural land use.\n\n**Additional Notes:**\n\n- The overall pattern shows a grid-like urban development typical of western U.S. cities, with scattered bright nodes at major intersections or city centers.\n- There is a clear transition from dense urban development to sparsely populated or agricultural land, particularly evident towards the bottom and left of the image.\n- The illuminated areas follow the existing road and street grids, showcasing the extensive spread of the metropolitan area.\n\n**Figure Description:**  \nA satellite nighttime image captured on March 16, 2013, showing Phoenix and surrounding areas (including Glendale and Peoria). Major landscape and infrastructural features, such as the Phoenix Mountains, Grand Avenue, the Salt River Channel, and agricultural fields, are labeled. The image reveals the extent of urbanization and the characteristic street grid illuminated by city lights.\n\n---\n\nPage 89",
        "page_number": 105
      },
      "rerankerScore": 2.565024,
      "docKey": "earth_at_night_508_page_105_verbalized"
    }
  ]
}

Общие сведения о коде

Теперь, когда вы выполнили код, давайте разберем ключевые шаги:

1. Создание индекса поиска
2. Отправка документов в индекс
3. Создание источника знаний
4. Создание базы знаний
5. Запуск конвейера извлечения

Создание индекса поиска

В Azure AI Search индекс представляет собой структурированную коллекцию данных. Следующий код определяет индекс с именем earth-at-night.

Схема индекса содержит поля для идентификации документов и содержимого страницы, встраиваний и числовых данных. Схема также включает конфигурации для семантического ранжирования и векторного поиска, которые используют text-embedding-3-large развертывание для векторизации текста и сопоставления документов на основе семантического сходства.

### Create an index
PUT {{search-url}}/indexes/{{index-name}}?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}

{
    "name": "{{index-name}}",
    "fields": [
        {
            "name": "id",
            "type": "Edm.String",
            "key": true
        },
        {
            "name": "page_chunk",
            "type": "Edm.String",
            "searchable": true
        },
        {
            "name": "page_embedding_text_3_large",
            "type": "Collection(Edm.Single)",
            "stored": false,
            "dimensions": 3072,
            "vectorSearchProfile": "hnsw_text_3_large"
        },
        {
            "name": "page_number",
            "type": "Edm.Int32",
            "filterable": true
        }
    ],
    "semantic": {
        "defaultConfiguration": "semantic_config",
        "configurations": [
            {
                "name": "semantic_config",
                "prioritizedFields": {
                "prioritizedContentFields": [
                    {
                        "fieldName": "page_chunk"
                    }
                ]
                }
            }
        ]
    },
    "vectorSearch": {
        "profiles": [
            {
                "name": "hnsw_text_3_large",
                "algorithm": "alg",
                "vectorizer": "azure_openai_text_3_large"
            }
        ],
        "algorithms": [
            {
                "name": "alg",
                "kind": "hnsw"
            }
        ],
        "vectorizers": [
            {
                "name": "azure_openai_text_3_large",
                "kind": "azureOpenAI",
                "azureOpenAIParameters": {
                "resourceUri": "{{aoai-url}}",
                "deploymentId": "{{aoai-embedding-deployment}}",
                "modelName": "{{aoai-embedding-model}}"
                }
            }
        ]
    }
}

Reference:Создание индексов

Отправка документов в индекс

earth-at-night В настоящее время индекс пуст. Следующий код заполняет индекс JSON-документами из электронной книги NASA "Земля ночью". В соответствии с Azure AI Search каждый документ соответствует полям и типам данных, определенным в схеме индекса.

### Upload documents
POST {{search-url}}/indexes/{{index-name}}/docs/index?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}

{
    "value": [
        {
            "@search.action": "upload",
            "id": "earth_at_night_508_page_104_verbalized",
            "page_chunk": "<!-- PageHeader=\"Urban Structure\" -->\n\n### Location of Phoenix, Arizona\n\nThe image depicts a globe highlighting the location of Phoenix, Arizona, in the southwestern United States, marked with a blue pinpoint on the map of North America. Phoenix is situated in the central part of Arizona, which is in the southwestern region of the United States.\n\n---\n\n### Grid of City Blocks-Phoenix, Arizona\n\nLike many large urban areas of the central and western United States, the Phoenix metropolitan area is laid out along a regular grid of city blocks and streets. While visible during the day, this grid is most evident at night, when the pattern of street lighting is clearly visible from the low-Earth-orbit vantage point of the ISS.\n\nThis astronaut photograph, taken on March 16, 2013, includes parts of several cities in the metropolitan area, including Phoenix (image right), Glendale (center), and Peoria (left). While the major street grid is oriented north-south, the northwest-southeast oriented Grand Avenue cuts across the three cities at image center. Grand Avenue is a major transportation corridor through the western metropolitan area; the lighting patterns of large industrial and commercial properties are visible along its length. Other brightly lit properties include large shopping centers, strip malls, and gas stations, which tend to be located at the intersections of north-south and east-west trending streets.\n\nThe urban grid encourages growth outwards along a city's borders by providing optimal access to new real estate. Fueled by the adoption of widespread personal automobile use during the twentieth century, the Phoenix metropolitan area today includes 25 other municipalities (many of them largely suburban and residential) linked by a network of surface streets and freeways.\n\nWhile much of the land area highlighted in this image is urbanized, there are several noticeably dark areas. The Phoenix Mountains are largely public parks and recreational land. To the west, agricultural fields provide a sharp contrast to the lit streets of residential developments. The Salt River channel appears as a dark ribbon within the urban grid.\n\n\n<!-- PageFooter=\"Earth at Night\" -->\n<!-- PageNumber=\"88\" -->",
            "page_embedding_text_3_large": [
            -0.002984904684126377, 0.0007500237552449107, -0.004803949501365423, 0.010587676428258419, -0.008392670191824436, -0.043565936386585236, 0.05432070791721344, 0.024532422423362732, -0.03305421024560928, -0.011362385004758835, 0.0029678153805434704, 0.0520421527326107, 0.019276559352874756, -0.05398651957511902, -0.025550175458192825, 0.018592992797493935, -0.02951485849916935, 0.036365706473588943, -0.02734263800084591, 0.028664197772741318, 0.027874300256371498, 0.008255957625806332, -0.05046235769987106, 0.01759042963385582, -0.003096933476626873, 0.03682141751050949, -0.002149434993043542, 0.009190164506435394, 0.0026716035790741444, -0.0031633912585675716, -0.014354884624481201, 0.004758378490805626, 0.01637520082294941, -0.010299060493707657, 0.004705212078988552, 0.016587866470217705, 0.0440824069082737, 0.019033513963222504, 0.039130352437496185, 0.04028481990098953, 0.018760086968541145, -0.05720687285065651, 0.030608562752604485, 0.010526915080845356, 0.020431026816368103, -0.04772809147834778, 0.03262887895107269, -0.02760087326169014, 0.03305421024560928, 0.009068641811609268, -0.003104528645053506, -0.035727713257074356, -0.04490268602967262, -0.039403777569532394, 0.026491977274417877, 0.01214468851685524, 0.037732839584350586, 0.08652425557374954, 0.005525491200387478, -0.0031994683668017387, 0.04684705287218094, 0.02872495912015438, 0.010481344535946846, 0.024076711386442184, 0.015813158825039864, 0.023180481046438217, -0.015949871391057968, 0.014749834313988686, -0.0006285008857958019, 0.0005739105399698019, 0.007192632649093866, 0.05787524953484535, 0.0043748221360147, 0.00038687934284098446, 0.04110509902238846, -0.0028273046482354403, 0.01397512573748827, -0.009106617420911789, -0.00770910456776619, -0.015304281376302242, 0.002582360291853547, -0.01092945970594883, -0.008552169427275658, 0.06665527075529099, 0.04657362401485443, -0.012197853997349739, -0.028861673548817635, -0.08925852179527283, -0.003831766778603196, 0.056538499891757965, -0.023453906178474426, -0.03083641827106476, -0.022223487496376038, -0.010253489017486572, 0.010807937011122704, 0.00313301058486104, 0.033904869109392166, -0.010116775520145893, 0.01742333546280861, 0.02594512514770031, -0.007777461316436529, -0.0002520649286452681, 0.005202696193009615, -0.02594512514770031, 0.010648438706994057, -0.01740814559161663, 0.0031254154164344072, -0.007542010862380266, 0.026142599061131477, 0.01731700450181961, 0.013504224829375744, -0.036183424293994904, -0.006357163190841675, -0.010428178124129772, -0.061338648200035095, 0.005457134917378426, 0.05316624045372009, 0.007861007936298847, 0.04311022534966469, 0.03867464140057564, -0.0021570303943008184, 0.016496725380420685, 0.05246748402714729, 0.007200228050351143, -0.003930503968149424, 0.007785056717693806, 0.017484096810221672, -0.003875439055263996, -0.0031538973562419415, 0.03180859982967377, -0.02497294172644615, 0.03627456724643707, 0.02533750981092453, 0.008385075256228447, -0.007298965007066727, 0.009866135194897652, -0.030168043449521065, 0.02594512514770031, 0.026233742013573647, 0.02079559490084648, -0.03396563231945038, -0.012607993558049202, -0.016162537038326263, -0.03378334641456604, -0.020582929253578186, -0.013846008107066154, 0.010215513408184052, 0.03317573294043541, 0.015706826001405716, -0.015296686440706253, 0.008491408079862595, 0.014727048575878143, 0.021828539669513702, 0.009942086413502693, -0.014096648432314396, -0.00913699809461832, -0.014354884624481201, 0.01672457903623581, -0.06118674576282501, 0.009212949313223362, 0.029970569536089897, -0.016572676599025726, 0.013071299530565739, -0.015828348696231842, 0.0012218741467222571, -0.04663438722491264, 0.01722586154937744, -0.02793506160378456, -0.035909995436668396, 0.007386309560388327, 0.04283680021762848, -0.051252253353595734, -0.036608751863241196, 0.006281211506575346, 0.029043957591056824, -0.022405771538615227, 0.011878857389092445, -0.0073141553439199924, -0.028785720467567444, -0.009904110804200172, -0.023013386875391006, -0.03527200222015381, 0.019534794613718987, -0.005905250087380409, -0.020491788163781166, 0.00045927087194286287, 0.0038450583815574646, -0.013435868546366692, 0.03840121626853943, -0.0059508210979402065, -0.023453906178474426, 0.004492547363042831, 0.05404727905988693, -0.01075477059930563, 0.04760656878352165, -0.04028481990098953, 0.03411753475666046, -0.008878761902451515, -0.02558055706322193, -0.013785246759653091, -0.010071204975247383, -0.01092945970594883, -0.04396088421344757, 0.017909428104758263, 0.03317573294043541, 0.03742903098464012, 0.02349947765469551, -0.013557391241192818, -0.004367226734757423, 0.03970758616924286, -0.002141839824616909, -0.032780785113573074, -0.008324313908815384, -0.025702079758048058, -0.02767682448029518, 0.02166144549846649, 0.03369220718741417, -0.043839361518621445, 0.011871261522173882, -0.024608373641967773, 0.015296686440706253, 0.02942371554672718, -0.015737207606434822, 0.017620811238884926, -0.01663343794643879, -0.03126174956560135, -0.02532231993973255, 0.018334757536649704, -0.04927751049399376, -0.03894806653261185, -0.02002088725566864, -0.025140035897493362, 0.016056204214692116, 0.02898319624364376, 0.029271813109517097, 0.020567739382386208, -0.006436912342905998, 0.022603247314691544, -0.023712143301963806, -0.004386214539408684, 0.030243994668126106, 0.0013244090368971229, -0.019276559352874756, -0.017043577507138252, 0.06234121322631836, -0.01757523976266384, -0.02829962968826294, 0.027099592611193657, 0.02088673785328865, 0.030168043449521065, 0.01005601417273283, -0.01537263859063387, 0.015737207606434822, 0.027904679998755455, 0.05744991824030876, -0.002301338594406843, -0.0022975411266088486, 0.004716604948043823, -0.0006194816087372601, 0.01985379308462143, -0.0403759628534317, 0.03612266108393669, 0.003028576960787177, 0.022694388404488564, 0.014218171127140522, 0.006710338871926069, -0.0023374157026410103, 0.0069951582700014114, 0.011202885769307613, -0.023195670917630196, 0.029742714017629623, -0.057753726840019226, 0.025747649371623993, -0.024000760167837143, 0.015395424328744411, -0.0019073388539254665, 0.019899364560842514, -0.009987657889723778, 0.004492547363042831, -0.018137283623218536, -0.002177916932851076, 0.004283679649233818, 0.03211240842938423, -0.03039589896798134, -0.04830532521009445, 0.037034083157777786, -0.016208108514547348, -0.018349947407841682, -0.010716794990003109, -0.0410747192800045, -0.022846292704343796, -0.08069115877151489, -0.008126839064061642, 0.024532422423362732, 0.03244659677147865, -0.010663628578186035, 0.01184847578406334, -0.05781448632478714, -0.04894332215189934, 0.002551979385316372, -0.008635716512799263, 0.028573056682944298, -0.06471090763807297, 0.033206112682819366, 0.0027589481323957443, 0.0271755438297987, -0.03211240842938423, 0.026598310098052025, -0.04472040385007858, -0.0648931935429573, -0.0012171270791441202, -0.012288996949791908, 0.0015370739856734872, -0.019200608134269714, -0.002876673359423876, 0.011954808607697487, 0.03196050599217415, -0.005316623952239752, -0.011932022869586945, -0.02916548028588295, 0.025534985587000847, -0.044446974992752075, -0.016344821080565453, 0.0257780309766531, -0.02141840010881424, 0.01109655387699604, 0.0007789803203195333, -0.022238679230213165, 0.0008444887353107333, -0.036791037768125534, -0.03806702792644501, 0.008347099646925926, 0.0020070255268365145, -0.021114591509103775, 0.05814867466688156, -0.028512295335531235, 0.031140226870775223, 0.03402639180421829, -0.0044887494295835495, 0.030517421662807465, 0.02401595003902912, -0.018000569194555283, -0.02106902189552784, -0.009676255285739899, 0.02673502266407013, -0.03305421024560928, 0.004750783089548349, 0.03314535319805145, -0.024274185299873352, -0.0007766068447381258, 0.0010823127813637257, 0.016177726909518242, -0.000631823786534369, -0.026507167145609856, 0.025200797244906425, 0.016162537038326263, -0.03621380403637886, -0.015813158825039864, 0.032598499208688736, -0.024775467813014984, 0.03305421024560928, -0.03387448936700821, -0.031565554440021515, 0.006262223701924086, -0.0447811633348465, 0.03232507407665253, -0.014878951944410801, 0.0027342636603862047, 0.005290040746331215, 0.020825974643230438, -0.0506446398794651, 0.030335137620568275, -0.04447735846042633, -0.013299155049026012, -0.01180290523916483, -0.022512104362249374, 0.003322890028357506, -0.004298869986087084, -0.008643311448395252, -0.003376056207343936, -0.0018057533307000995, 0.07036171853542328, 0.03445172309875488, -0.010640842840075493, 0.04554068297147751, 0.045662205666303635, -0.003444412723183632, -0.02305895835161209, 0.018395518884062767, 0.011939618736505508, -0.021175352856516838, -0.03445172309875488, 0.021874109283089638, -0.03867464140057564, 0.0188968013972044, -0.014408051036298275, -0.0021646255627274513, 0.006604006513953209, 0.03663913533091545, 0.022755149751901627, 0.00563562149181962, 0.05122187361121178, 0.0026165384333580732, 0.042624134570360184, -0.016056204214692116, 0.06070065498352051, 0.02384885586798191, -0.04630019888281822, 0.0049976264126598835, -0.038340453058481216, -0.014742238447070122, -0.0049368650652468204, -0.002063989406451583, -0.01803095079958439, -0.009342067874968052, 0.019534794613718987, -0.019868982955813408, 0.023742523044347763, 0.0024361531250178814, -0.006436912342905998, 0.005582455080002546, 0.0036969524808228016, -0.0536523312330246, 0.03132250905036926, -0.0433836504817009, -0.0010073103476315737, 0.012623184360563755, 0.0250792745500803, -0.01018513273447752, 0.017043577507138252, 0.0026279313024133444, -0.011962403543293476, -0.006569828372448683, 0.03332763537764549, -0.03091237135231495, 0.0039039209950715303, 0.014643501490354538, 0.010511725209653378, 0.013481439091265202, -0.03855311870574951, -0.022618437185883522, 0.03882654383778572, -0.010785151273012161, -0.024745086207985878, -0.01646634377539158, 0.05407766252756119, -0.003926706500351429, 0.01502326037734747, 0.03265926241874695, -0.034968193620443344, -0.037489794194698334, 0.04219880327582359, -0.031474415212869644, -0.0060381656512618065, 0.017043577507138252, -0.013921959325671196, -0.018395518884062767, -0.009061045944690704, 0.015486566349864006, -0.02646159753203392, 0.033114973455667496, -0.02116016298532486, 0.005882464814931154, -0.0690857321023941, 0.007568594068288803, -0.003814677707850933, -0.010823126882314682, 0.02915029041469097, 0.012600398622453213, -0.021372828632593155, 0.029408525675535202, 0.014590335078537464, -0.013390297070145607, 0.062280453741550446, -0.011180100962519646, 0.014438431710004807, -0.01636001095175743, -0.033388398587703705, 0.03888730704784393, -0.02839077264070511, -0.039312634617090225, 0.035120099782943726, 0.026051457971334457, -0.01792461797595024, 0.011742143891751766, 0.02456280216574669, 0.0014563752338290215, 0.0029070540331304073, -0.035818856209516525, 0.0275249220430851, 0.041317764669656754, 0.004484951961785555, 0.005028007086366415, -0.01323839370161295, 0.0003873540263157338, 0.01275230199098587, -0.04572296515107155, -8.188550418708473e-05, -0.008278743363916874, 0.0322035513818264, -0.05887781083583832, 0.01584353856742382, -0.014240956865251064, 0.0069951582700014114, -0.01022310834378004, 0.006417924538254738, 0.01923098787665367, 0.00792176928371191, -0.01127124298363924, -0.010777556337416172, 0.02018798142671585, -0.009744612500071526, -0.006653374992311001, -0.01602582447230816, 0.01602582447230816, -0.02673502266407013, 0.011514288373291492, 0.004579891916364431, 0.020415835082530975, -0.012995348311960697, -0.0016813823021948338, -0.009805373847484589, -0.00036077090771868825, -0.01827399618923664, 0.0027969239745289087, 0.003070350270718336, 0.01828918606042862, -0.013648533262312412, 0.003320991061627865, -0.009539542719721794, -0.02699325978755951, 0.03603151813149452, 0.026355264708399773, -0.019382892176508904, 0.021570302546024323, -0.008316718973219395, -0.024669134989380836, 0.01271432638168335, 0.039130352437496185, -0.005605240818113089, -0.03551504760980606, 0.0018370834877714515, 0.0001732649834593758, 0.025702079758048058, 0.010352225974202156, 0.018258806318044662, -0.008461027406156063, -0.002624133601784706, 0.008400266058743, 0.0012892812956124544, -0.005757144186645746, -0.005077376030385494, -0.0036342921666800976, 0.010443368926644325, -0.013830817304551601, -0.031292129307985306, 0.006797683425247669, 0.00988132506608963, -0.016663817688822746, 0.026598310098052025, -0.002910851500928402, -0.016496725380420685, -0.01913984678685665, -0.01593468151986599, -0.017438527196645737, -0.007093895226716995, -0.027874300256371498, 0.028405962511897087, 0.0023583024740219116, 0.02081078477203846, -0.01214468851685524, -0.008134434930980206, 0.023985568434000015, 0.02281591109931469, 0.018395518884062767, 0.019079085439443588, -0.020066456869244576, -0.050614260137081146, -0.012091522105038166, -0.006638184655457735, -0.0011829488212242723, 0.007397702429443598, 0.01698281615972519, -0.0028197094798088074, 0.0017298015300184488, -0.020506978034973145, 0.004435583483427763, 0.0005658406880684197, 0.009919301606714725, 0.012349758297204971, 0.030365517362952232, 0.026233742013573647, 0.04630019888281822, 0.03414791449904442, 0.011347194202244282, 0.029028765857219696, -0.0015256812330335379, 0.0027494539972394705, 0.0026962878182530403, -0.02627931348979473, 0.026005886495113373, 0.02027912251651287, 0.011248457245528698, -0.02561093680560589, 0.008278743363916874, 0.016253678128123283, 0.07868603616952896, -0.001408905372954905, 0.03284154459834099, -0.004644450731575489, -0.011164910160005093, -0.011233266443014145, 0.024577993899583817, -0.02395518869161606, 0.013846008107066154, -0.03505933657288551, -0.004386214539408684, 0.028861673548817635, 0.013982720673084259, -0.05587012320756912, 0.01092945970594883, -0.009911705739796162, 0.01775752380490303, -0.00600398750975728, -0.035484667867422104, -0.0010338934371247888, 0.00200322805903852, 0.020127220079302788, -0.01231937762349844, -0.055930882692337036, 0.015038450248539448, -0.02673502266407013, 0.008992689661681652, -0.05103959143161774, 0.008719263598322868, -0.008514193817973137, -0.013709294609725475, 0.00500522181391716, -0.01453716866672039, -0.045297637581825256, -0.013040918856859207, 0.0412873812019825, 0.009463590569794178, -0.02254248596727848, 0.0054685273207724094, 0.007697712164372206, -0.012425709515810013, -0.02732744626700878, 0.023286812007427216, 0.022922243922948837, -0.0006603057263419032, 0.004731795284897089, 0.0024855216033756733, -0.003024779260158539, 0.01537263859063387, -0.03091237135231495, -0.012045950628817081, -0.021266495808959007, -0.024836229160428047, -0.03755055367946625, -0.017620811238884926, 0.027843918651342392, 0.0030399695970118046, -0.014127029106020927, 0.017803095281124115, 0.010595272295176983, -0.005001423880457878, 0.005407765973359346, 0.024274185299873352, 0.0004153612535446882, 0.012395328842103481, 0.015456185676157475, 0.032082028687000275, 0.008331908844411373, 0.024866608902812004, -0.033479541540145874, 0.008916737511754036, 0.008947118185460567, -0.006923004053533077, 0.011947213672101498, 0.015220735222101212, 0.009326877072453499, 0.013686508871614933, -0.02594512514770031, 0.007234406191855669, -0.013504224829375744, 0.038613881915807724, -0.014544764533638954, 0.03244659677147865, -0.0011525681475177407, -0.01838032901287079, -0.020856356248259544, -0.014954904094338417, 0.0023222253657877445, -0.009425614960491657, 0.01035982184112072, -0.006714136339724064, -0.0026279313024133444, 0.01626886986196041, -0.02037026546895504, -0.015949871391057968, -0.022314630448818207, 0.014430836774408817, -0.00010496772301848978, -0.018562613055109978, 0.04137852415442467, -0.012175069190561771, 0.010268679820001125, -0.028330011293292046, -0.0020241145975887775, 0.003621000563725829, -0.004329251125454903, -0.005065983161330223, 0.034087155014276505, -7.624845602549613e-05, -0.009326877072453499, -0.04611791670322418, -0.0033817526418715715, -0.007936960086226463, -0.0006455900729633868, 0.012137092649936676, -0.00012140415492467582, -0.03183898329734802, -0.01626886986196041, -0.011407955549657345, -0.02899838611483574, -0.01838032901287079, -0.007219215855002403, -4.57490750704892e-05, 0.004815342370420694, -0.022329820320010185, -0.009653470478951931, 0.016846103593707085, -0.005700180307030678, -0.008559764362871647, -0.020431026816368103, -0.019291749224066734, 0.009714231826364994, -0.0012645969400182366, -0.020142409950494766, -0.002806417876854539, -0.01898794248700142, 0.026233742013573647, -0.02134244702756405, -0.010435773059725761, 0.040163297206163406, 0.01838032901287079, -0.0038716415874660015, -0.006736922077834606, 0.007219215855002403, 0.0035735308192670345, -0.02489699050784111, -0.0037842970341444016, -0.034087155014276505, 0.008536978624761105, 0.009592708200216293, -0.0002598974679131061, -0.03039589896798134, -0.0035811259876936674, 0.01219025906175375, 0.004606474656611681, 0.01323079876601696, -0.03998101130127907, 0.04469002038240433, -0.010769961401820183, 0.0019633532501757145, -0.0002748504630289972, 0.004454571288079023, 0.02664388157427311, -0.0019177822396159172, 0.012387733906507492, 0.0025671699550002813, -0.023013386875391006, -0.020598120987415314, -0.005992594640702009, 0.0157523974776268, 0.0038203741423785686, 0.013671319000422955, -0.005859679076820612, -0.013678913936018944, -0.004496344830840826, -0.021722206845879555, -0.0014782113721594214, 0.004564701579511166, 0.006919206120073795, -0.03250735625624657, 0.039555683732032776, -0.026188170537352562, -0.06938953697681427, 0.007678723894059658, 0.02097787894308567, 0.010975031182169914, -0.0006498623406514525, -0.027813538908958435, 0.011749738827347755, -0.010207917541265488, 0.01358777191489935, -0.007576189003884792, -0.009630684740841389, 0.012782682664692402, 0.044811543077230453, 0.010131966322660446, 0.003269723616540432, 0.009402829222381115, -0.012600398622453213, -0.03518085926771164, 0.015205544419586658, -0.014757429249584675, 0.01705876737833023, 0.014240956865251064, 0.022952625527977943, -0.004268489312380552, -0.001107946503907442, 0.03755055367946625, -0.016603056341409683, 0.0009769296739250422, -0.010542105883359909, 0.028603436425328255, 0.011149720288813114, -0.01792461797595024, -0.009197759442031384, 0.02412228286266327, 0.00500522181391716, 0.0014297920279204845, -0.004929270129650831, -0.015691636130213737, -0.011461121961474419, -0.015691636130213737, 0.012068736366927624, 0.007185037713497877, -0.0030304756946861744, 0.014476407319307327, 0.0034159307833760977, 0.05626507103443146, 0.0014782113721594214, 0.025793220847845078, -0.008833191357553005, 0.029271813109517097, -0.012630779296159744, 0.013291560113430023, 0.020005695521831512, 0.010853508487343788, 0.027221115306019783, -0.019079085439443588, 0.015858730301260948, 0.019276559352874756, -0.0007253393996506929, -0.011468717828392982, 0.015813158825039864, 0.032264310866594315, 0.04241146892309189, 0.03864426165819168, -0.019428463652729988, 0.04271527752280235, -0.0178486667573452, 0.0076141650788486, -0.008020507171750069, 0.00018252160225529224, -0.021965252235531807, -0.00827114749699831, -0.003489983966574073, -0.0001274565584026277, 0.005100161302834749, 0.011407955549657345, 0.00624703336507082, 0.007496439851820469, 0.02410709112882614, 0.019215798005461693, -0.019428463652729988, -0.016299249604344368, -0.01705876737833023, 0.0013680813135579228, 0.02986423671245575, -0.009410424157977104, 0.009592708200216293, -0.007196430116891861, 0.01201556995511055, 0.01541820913553238, -0.023028576746582985, 0.013656128197908401, -0.0010490837739780545, 0.011537074111402035, 0.028330011293292046, 0.020871546119451523, -0.02778315730392933, -0.007750878110527992, -0.011787714436650276, -0.02202601358294487, -0.003393145278096199, -0.027828728780150414, -0.013694103807210922, 0.0005321371136233211, -0.039494920521974564, 0.008453432470560074, 0.008954714052379131, -0.02175258658826351, 0.00085967913037166, -0.016511915251612663, 0.0049748411402106285, 0.029757903888821602, 0.014689072035253048, 0.012121902778744698, 0.011073768138885498, 0.021281685680150986, -0.007758473511785269, 0.030152853578329086, -0.028861673548817635, 0.027737585827708244, 0.009030665270984173, 0.04830532521009445, 0.04189499840140343, -0.010731984861195087, 0.006212854757905006, 0.003949492238461971, -0.021433589980006218, 0.020415835082530975, -0.0033342826645821333, -0.006193866953253746, -0.009083831682801247, -0.033996012061834335, 0.009752207435667515, 0.019717080518603325, -0.026947688311338425, 0.012091522105038166, 0.007929365150630474, -0.014119434170424938, 0.009623088873922825, -0.007488844450563192, -0.018182853236794472, 0.02662869170308113, -0.034087155014276505, 1.7727024896885268e-06, -0.0016813823021948338, 0.008757239207625389, 0.010215513408184052, -0.013496629893779755, -0.022481724619865417, -0.03341877833008766, -0.007678723894059658, -0.014453621581196785, 0.014939713291823864, -0.0037368270568549633, 0.010154752060770988, -0.01681572198867798, -0.032598499208688736, 0.010162346996366978, -0.0094484006986022, -0.002876673359423876, 0.01882084831595421, -0.008400266058743, 0.023529859259724617, -0.039221495389938354, 0.0031159212812781334, 0.03797588497400284, -0.000209816760616377, 0.0016424570931121707, -0.02236020192503929, -0.01838032901287079, -0.004241906572133303, -0.014240956865251064, -0.0061027249321341515, -0.0022690591868013144, -0.018592992797493935, 0.012000380083918571, -0.025383081287145615, -0.008529383689165115, -0.029469287022948265, -0.043657079339027405, -0.01005601417273283, 0.006000190041959286, 0.02456280216574669, -0.01838032901287079, 0.021919680759310722, -0.018304375931620598, 0.01257761288434267, 0.014795404858887196, 0.0023545047733932734, -0.005187505856156349, 0.015349852852523327, 0.010823126882314682, 0.020962689071893692, 0.006915408652275801, 0.00277413846924901, 0.038705021142959595, 0.03527200222015381, -0.03524162247776985, 0.01757523976266384, -0.010488939471542835, 0.017803095281124115, 0.01687648333609104, -0.004872306250035763, -0.04074053093791008, 0.004982436075806618, -0.06264501810073853, -0.01836513727903366, -0.012691540643572807, 0.014370075426995754, 0.008453432470560074, -0.008643311448395252, -0.006592613644897938, 0.023712143301963806, 0.00448115449398756, -0.029879426583647728, -0.01035982184112072, -0.006505269091576338, 0.012243425473570824, -0.015965061262249947, -0.0006550840334966779, 0.004652046132832766, -0.013519415631890297, 0.03323649615049362, 0.0034254249185323715, 0.0174992885440588, -0.006858444772660732, 0.007428083103150129, 0.029226241633296013, -0.024502040818333626, 0.01882084831595421, 0.003157694824039936, 0.03314535319805145, -0.016162537038326263, -0.009949682280421257, -0.008780024945735931, -0.00687743304297328, 0.0018978448351845145, 0.012152283452451229, -0.003020981792360544, -0.007936960086226463, -0.0016899269539862871, 0.021099401637911797, -0.0005853033508174121, 0.028846481814980507, -0.011187695898115635, -0.028193296864628792, -0.021433589980006218, 0.03797588497400284, -0.005202696193009615, -0.00019106616673525423, 0.00047090096632018685, 0.02046140655875206, 0.01376246102154255, 0.0012864330783486366, -0.015509351156651974, 0.03448210284113884, 0.0009873730596154928, -0.03089717961847782, -0.01932213082909584, 0.03335801884531975, -0.02829962968826294, 0.00448115449398756, -0.018425898626446724, -0.0054191588424146175, 0.02204120345413685, -0.011081363074481487, -0.012076331302523613, -0.002903256332501769, -0.0012494066031649709, 0.02281591109931469, 0.024623563513159752, 0.023985568434000015, -0.0017649292713031173, 0.017119528725743294, -0.0025918541941791773, 0.010549700818955898, 0.023970378562808037, 0.0015807462623342872, 0.0002632203686516732, -0.027570493519306183, 0.01992974430322647, 0.0029089527670294046, 0.006596411112695932, 0.0006773948553018272, -0.0038526535499840975, 0.010086394846439362, 0.005905250087380409, 0.005134339910000563, -0.0005159973516128957, 0.01070920005440712, -0.017377765849232674, -0.01288142055273056, 0.010762365534901619, 0.011575049720704556, -0.03718598559498787, 0.03882654383778572, -0.003734928322955966, -0.0017468907171860337, 0.011499098502099514, -0.005833095870912075, -0.008468622341752052, 0.006417924538254738, -0.006797683425247669, 0.022846292704343796, 0.022071585059165955, 0.011726953089237213, -0.004446976352483034, -0.01882084831595421, -0.01698281615972519, 0.08925852179527283, -0.00021812399791087955, 0.011377574875950813, 0.01362574752420187, -0.002124750753864646, -0.00016377100837416947, -0.011400360614061356, 0.011149720288813114, 0.01058008149266243, -0.01958036608994007, 0.0257780309766531, 0.014810595661401749, -0.008985094726085663, 0.0010661729611456394, 0.027373017743229866, -0.029028765857219696, -0.013944745063781738, 0.037216369062662125, -0.002675401046872139, 0.019398082047700882, 0.012152283452451229, 0.014977688901126385, -0.00391911156475544, -0.01345865335315466, 0.0028216082137078047, -0.015076426789164543, 0.03776321932673454, 0.011537074111402035, -0.0031538973562419415, -0.012304186820983887, -0.017271433025598526, -0.019018324092030525, -0.008362289518117905, -0.007644545752555132, -0.022420963272452354, -0.00122946931514889, -0.018957562744617462, 0.004439380951225758, 0.012615589424967766, 0.009342067874968052, -0.0181980449706316, 0.028770530596375465, 0.0033475742675364017, -0.02515522576868534, -0.005020412150770426, -0.013162441551685333, -0.01414221990853548, 0.020947499200701714, 0.013732080347836018, -0.005760941654443741, -0.007010348606854677, -0.02114497311413288, -0.0006152093410491943, -0.024699516594409943, -0.018592992797493935, 0.003148200921714306, -0.012607993558049202, -0.004184942692518234, 0.02270958013832569, 0.017301812767982483, -0.014043482020497322, -0.00896990392357111, -0.008559764362871647, -0.021995631977915764, -0.009174973703920841, -0.009524351917207241, -0.013428272679448128, -0.008635716512799263, -0.0040824078023433685, 0.026431215927004814, -0.03284154459834099, -0.004086205270141363, 0.011514288373291492, -0.012213044799864292, 0.007485046982765198, 0.027388207614421844, 0.0049102818593382835, 0.01602582447230816, 0.007150859106332064, 0.017438527196645737, -0.00228424952365458, 0.00759517727419734, -0.011369979940354824, -0.004302667919546366, -0.0073901074938476086, -0.025033703073859215, 0.004720402415841818, 0.007371119223535061, -0.01967150904238224, 0.001319661969318986, -0.03177822008728981, 0.018699325621128082, -0.030076900497078896, 0.011901642195880413, -0.008088863454759121, -0.011780119501054287, 0.0382796935737133, -0.010982626117765903, 0.008088863454759121, 0.008802809752523899, 0.029013575986027718, -0.00255577708594501, 0.01775752380490303, -0.028330011293292046, -0.001745941350236535, -0.021312067285180092, -0.009425614960491657, 0.03083641827106476, -0.017362574115395546, 0.003930503968149424, -0.024243805557489395, -0.007211620453745127, 0.002403873484581709, 0.02204120345413685, 0.02166144549846649, 0.013109276071190834, 0.021129783242940903, -0.021388018503785133, -0.02097787894308567, 0.02125130593776703, -0.010124371387064457, 0.027129972353577614, 0.008529383689165115, -0.0078002470545470715, 0.02421342395246029, 0.020339883863925934, 0.005612835753709078, -0.010526915080845356, 0.008430646732449532, 0.014119434170424938, -0.025048894807696342, -0.0014620715519413352, 0.014871357008814812, -0.0010709199123084545, 0.009964872151613235, -0.01375486608594656, 0.018046140670776367, -0.026081837713718414, 0.006292604375630617, 0.028254058212041855, -0.008681287057697773, -0.006535649765282869, 0.021813347935676575, 0.011233266443014145, -0.0028216082137078047, 0.005795120261609554, -0.03666951507329941, 0.010428178124129772, 0.004834330175071955, 0.0018304376862943172, -0.0008891104371286929, -0.03232507407665253, -0.020506978034973145, -0.022527296096086502, 0.009919301606714725, 0.012866229750216007, -0.007378714624792337, -0.005939428694546223, 0.012129497714340687, -0.014909332618117332, 0.005126744508743286, -0.017711952328681946, 0.0015019462443888187, -0.00339504424482584, 0.020506978034973145, 0.02184372954070568, 0.012152283452451229, -0.012395328842103481, -0.0033456755336374044, -0.00840786099433899, 0.0066078039817512035, -0.024441279470920563, -0.014073862694203854, 0.0019244280410930514, 0.03587961569428444, 0.006387543864548206, 0.008362289518117905, -0.012509256601333618, 0.02236020192503929, -0.009790183044970036, -0.03423905745148659, -0.01593468151986599, -0.009228140115737915, 0.011909238062798977, 0.02854267507791519, 0.016572676599025726, -0.0039001235272735357, 0.009699041023850441, 0.012463685125112534, -0.00021171556727495044, -0.0019671509508043528, 0.025459034368395805, -0.006596411112695932, -0.014392860233783722, 0.0011364283272996545, -0.00900787953287363, -0.006448305211961269, -0.02360581047832966, 0.02401595003902912, -0.0031975696329027414, -0.01127883791923523, -0.010162346996366978, 0.0069040157832205296, 0.008878761902451515, -0.019960125908255577, -0.003357068169862032, -0.02778315730392933, 0.0020677868742495775, -0.0024171650875359774, -0.015000474639236927, 0.03153517469763756, 0.005791322328150272, -0.004891294054687023, -0.03575809299945831, 0.03335801884531975, -0.00223108334466815, -0.0022861482575535774, 0.0013899174518883228, 0.008726858533918858, 0.011286432854831219, 0.0036779644433408976, -0.007238203659653664, 0.019868982955813408, 0.001202886109240353, -0.036608751863241196, 0.0026735023129731417, 0.004993828944861889, -0.022588057443499565, -0.006543245166540146, -0.007990126498043537, 0.02517041750252247, 0.005331814289093018, 0.020522167906165123, -0.007731890305876732, -0.019261369481682777, -0.01079274620860815, -0.00421912083402276, 0.025383081287145615, -0.010093990713357925, 0.04222918301820755, -0.006660970393568277, 0.0013832716504111886, -0.00664198212325573, 0.006193866953253746, -0.02646159753203392, -8.930266631068662e-05, -0.006368556059896946, -0.007553403731435537, -0.015091616660356522, -0.005647014360874891, -0.029104718938469887, 0.013291560113430023, -0.035302381962537766, -0.007602772209793329, -0.006577423308044672, -0.019382892176508904, -0.01566125452518463, -0.015152378007769585, -0.0064862812869250774, -0.012737112119793892, -0.019443653523921967, 0.016056204214692116, 0.0001465631794417277, -0.010314250364899635, 0.004503939766436815, 0.011324409395456314, -0.03515047952532768, -0.010207917541265488, 0.024137472733855247, 0.002639323938637972, -0.02237539179623127, -0.02515522576868534, -0.009501566179096699, -0.01109655387699604, 0.006520459428429604, -0.001006360980682075, -0.00272097229026258, 0.0031444032210856676, -0.001634861808270216, 0.0027589481323957443, 0.004841925576329231, 0.011294028721749783, 0.012737112119793892, 0.01053451094776392, 0.01619291678071022, 0.014590335078537464, -0.021266495808959007, 0.019443653523921967, 0.030426278710365295, 0.014172600582242012, 0.000182165575097315, 0.017286622896790504, 0.007686319295316935, 0.028147725388407707, -0.0031425044871866703, -0.008818000555038452, -0.03414791449904442, 0.010147156193852425, -0.01637520082294941, -0.005369790364056826, -0.0017791702412068844, 0.026947688311338425, 0.042168423533439636, -0.009418019093573093, -0.02229944057762623, -0.018577802926301956, 0.00013884932559449226, 0.021129783242940903, -0.017894236370921135, -0.008901547640562057, -0.009539542719721794, -0.003169087693095207, -0.0014582739677280188, 0.006041963584721088, 0.009828158654272556, -0.01888160966336727, -0.017833475023508072, 0.020613310858607292, -0.023803284391760826, -0.013025728985667229, -0.002684895182028413, -0.019990505650639534, -0.01906389370560646, -0.0012266210978850722, -0.012683945707976818, 0.006049558520317078, -0.0031823792960494757, 0.001622519688680768, -0.02924143150448799, -0.020704451948404312, -0.03275040164589882, -0.009197759442031384, 0.0009256622288376093, -0.024577993899583817, 0.010101585648953915, 0.017651190981268883, 0.019170226529240608, -0.0074128927662968636, -0.03247697651386261, 0.017438527196645737, -0.01057248655706644, -0.015494161285459995, -0.03100351244211197, -0.02038545534014702, -0.007424285635352135, 0.015873920172452927, -0.010861103422939777, -0.010845912620425224, 0.014863761141896248, 0.013359916396439075, -0.028178106993436813, 0.017043577507138252, -0.03545428812503815, 0.0034406152553856373, 0.006455900613218546, 0.014438431710004807, 0.011020601727068424, -0.007891388610005379, 0.02447166107594967, 0.021114591509103775, 0.007526820525527, 0.012220639735460281, -0.03305421024560928, -0.007424285635352135, -0.01363334245979786, 0.01983860321342945, -0.006524256896227598, 0.0060381656512618065, 0.004473559092730284, -0.016694199293851852, 0.0008981297141872346, -0.0038089812733232975, -0.0017155606765300035, -0.007260989397764206, 0.011871261522173882, 0.0055672647431492805, -0.00826355256140232, 0.04125700145959854, -0.0012361151166260242, -0.017651190981268883, -0.017636001110076904, 0.014461217448115349, 0.01200797501951456, -0.005768537055701017, -0.026659071445465088, -0.03475553169846535, -0.012509256601333618, -0.011195290833711624, 0.03193012252449989, 0.015509351156651974, 0.02097787894308567, -0.011195290833711624, -0.02559574693441391, -0.021220924332737923, -0.0161017756909132, 0.024608373641967773, 0.02942371554672718, 0.0014013102045282722, -0.006566030438989401, 0.04839646816253662, -0.023180481046438217, -0.012805468402802944, 0.003148200921714306, 0.0069305989891290665, -4.082407758687623e-05, 0.006497674155980349, -0.0042001330293715, 0.007067312486469746, -0.02079559490084648, 0.01201556995511055, 0.009980062954127789, -0.03551504760980606, -0.023529859259724617, 0.0012085825437679887, -0.0011041489196941257, -0.012554828077554703, -0.01740814559161663, -0.0017991075292229652, 0.015600494109094143, -0.0089243333786726, 0.0054457420483231544, 0.02523117884993553, 0.024395707994699478, -0.0017544858856126666, 0.007306560408324003, -0.026355264708399773, 0.013739675283432007, -0.012858634814620018, -0.009630684740841389, 0.0001252017536899075, 0.0020943700801581144, 0.01096743531525135, 0.010139561258256435, -0.00827114749699831, 0.012851039879024029, -0.013291560113430023, -0.012509256601333618, 0.004697617143392563, 0.011073768138885498, 0.015114402398467064, -0.010147156193852425, -0.012129497714340687, -0.00840786099433899, 0.005290040746331215, -0.015114402398467064, -0.0012313680490478873, 0.003875439055263996, 0.016162537038326263, 0.0040254439227283, 0.001309218700043857, -0.0060381656512618065, -0.00448115449398756, 0.0032070635352283716, 0.01379284169524908, 0.017392955720424652, -4.346458808868192e-05, -0.021281685680150986, -0.0012664957903325558, 0.006763505283743143, -0.019185416400432587, 0.02037026546895504, -0.0016823316691443324, -0.008704072795808315, 0.018137283623218536, -0.011081363074481487, 0.0040444317273795605, 0.03256811946630478, -0.008886356838047504, 0.010853508487343788, -0.006000190041959286, 0.009645874612033367, 0.01180290523916483, 0.00502420961856842, 0.00598499970510602, -0.004781163763254881, 0.0015275799669325352, -0.005738156381994486, -0.013823222368955612, 0.008468622341752052, -0.012266211211681366, 0.010040824301540852, -0.005290040746331215, -0.017347384244203568, -0.00592423789203167, 0.019428463652729988, 0.03177822008728981, 0.007473654113709927, 0.0058027151972055435, 0.028679389506578445, -0.018243614584207535, -0.004371024202555418, 0.01602582447230816, 0.01502326037734747, -0.014218171127140522, 0.00858255010098219, -0.02239058166742325, -0.0044052028097212315, 0.010352225974202156, -0.007272382266819477, -0.011028196662664413, 0.0007091996376402676, -0.014172600582242012, -0.0007509731221944094, 0.025124846026301384, -0.002405772218480706, -0.004484951961785555, 0.009524351917207241, 0.0029754105489701033, -0.002367796376347542, -0.0010243995347991586, 0.002379189245402813, 0.00827114749699831, -0.03065413422882557, 0.016906864941120148, 0.01628405973315239, 0.010769961401820183, -0.022253869101405144, -0.01184088084846735, 0.011377574875950813, -0.0087496442720294, 0.012159878388047218, 0.006019177846610546, 0.023894427344202995, 0.01001044362783432, 0.017089148983359337, 0.007553403731435537, -0.0028292033821344376, 0.008567359298467636, 0.006600209046155214, 0.032264310866594315, -0.01661824807524681, 0.005028007086366415, 0.0022462736815214157, -0.006345770321786404, -0.010694009251892567, -0.013527010567486286, 0.011134529486298561, 0.004090002737939358, 0.002563372254371643, 0.0071166809648275375, 0.004424190614372492, -0.0027228710241615772, -0.011901642195880413, 0.01253963727504015, 0.005806512665003538, 0.009205354377627373, -0.000719168339855969, 0.002172220731154084, 0.017377765849232674, -0.022086774930357933, 0.01061805710196495, 0.0010557295754551888, 0.0025481819175183773, -0.002544384216889739, -0.012106711976230145, 0.008020507171750069, 0.01288142055273056, -0.011856071650981903, 0.016679009422659874, 0.007997721433639526, -0.014924522489309311, -0.008043292909860611, 0.051677584648132324, -0.01593468151986599, -0.0032678248826414347, -0.006436912342905998, 0.004268489312380552, -0.011407955549657345, -0.008514193817973137, -0.006919206120073795, -0.0014326402451843023, 0.012380138970911503, 6.770388426957652e-05, -0.03232507407665253, -0.008977498859167099, 0.008780024945735931, -0.013253583572804928, -0.006436912342905998, -0.003717839252203703, -0.0044014048762619495, 0.010823126882314682, -0.01950441487133503, -0.014628310687839985, 0.012463685125112534, 0.006960979662835598, 0.021296877413988113, 0.004667236469686031, 0.00827114749699831, -0.014066267758607864, -0.015949871391057968, -0.007006550673395395, 0.007868603803217411, -0.01593468151986599, -0.026172980666160583, 0.008855976164340973, -0.000833095982670784, -0.0031273141503334045, -0.018243614584207535, -0.01345865335315466, 0.007568594068288803, 0.008772429078817368, -0.0015028956113383174, -0.0010111079318448901, 0.001840881071984768, 0.007185037713497877, -0.004902686923742294, 0.0018836038652807474, 0.011149720288813114, -0.020613310858607292, -0.014658691361546516, -0.021281685680150986, -0.0030152853578329086, 0.016998006030917168, 0.017089148983359337, 0.0008340454078279436, -0.01257761288434267, 0.0026962878182530403, 0.0023469096049666405, -0.0004457419563550502, 0.02160068415105343, 0.0036760657094419003, 0.00949397124350071, 0.005939428694546223, 0.019003132358193398, -0.03135289251804352, -0.011757333762943745, 0.009023070335388184, 0.016344821080565453, -0.007504034787416458, 0.002474128967151046, -0.0008796164183877409, -0.007777461316436529, -0.009212949313223362, -0.0036779644433408976, -0.011187695898115635, 0.0031633912585675716, -0.008164815604686737, -0.010595272295176983, 0.005472325254231691, 0.010610462166368961, 0.004690021742135286, -0.011711763218045235, 0.0012769391760230064, -0.006216652225703001, -0.01803095079958439, 0.005282445810735226, -0.009774993173778057, -0.012235830537974834, -0.0011867464054375887, -0.01844109036028385, -0.009402829222381115, -0.006167283747345209, -0.0010177537333220243, -0.001499098027125001, 0.003470995929092169, -0.013170037418603897, -0.002641222905367613, 0.0003273046750109643, 0.013185227289795876, -0.005848286207765341, -0.00753441546112299, -0.013739675283432007, 0.007671128958463669, 0.017195479944348335, 0.0215854924172163, 0.013595366850495338, 0.005658406764268875, 0.003121617715805769, 0.019625937566161156, 0.021524731069803238, 0.011468717828392982, -0.009630684740841389, -0.017879046499729156, -0.008491408079862595, -0.005100161302834749, 0.002193107269704342, 0.03560619056224823, 0.0027095794212073088, -0.0016851798864081502, 0.026081837713718414, -0.02517041750252247, -0.005138137377798557, 0.02169182524085045, -0.013185227289795876, -0.01436247956007719, -0.011020601727068424, 0.011688977479934692, -0.025140035897493362, 0.015137188136577606, 0.02071964368224144, -0.013375107198953629, -0.005821703001856804, 0.001578847412019968, 0.024076711386442184, 0.009243330918252468, -0.01950441487133503, 0.004811544436961412, -0.011932022869586945, 0.0031026299111545086, -0.010671223513782024, 0.016830911859869957, -0.0032735213171690702, 0.010458558797836304, -0.004686224274337292, 0.021388018503785133, 0.01898794248700142, 0.005126744508743286, -0.008172410540282726, 0.013504224829375744, 0.010337036103010178, -0.0034652994945645332, -0.0006337225786410272, 0.010602867230772972, 0.009714231826364994, -0.010678819380700588, -0.006026772782206535, -0.011438336223363876, 0.015152378007769585, 0.006395139265805483, -0.0017089148750528693, 0.014453621581196785, 0.007967340759932995, -0.013511819764971733, -0.004086205270141363, -0.009600304067134857, -0.010777556337416172, -0.00014217222633305937, -0.012448495253920555, -0.005282445810735226, -0.006979967933148146, 0.016329631209373474, -0.0013234595535323024, -0.03697332367300987, -0.016694199293851852, -3.245751577196643e-05, 0.00021824266877956688, -0.020051266998052597, -2.18509685510071e-05, 0.0002836323983501643, 0.01200797501951456, -0.014058672823011875, -0.017742333933711052, -0.012038355693221092, 0.00391911156475544, 0.0072647868655622005, 0.01740814559161663, -0.009061045944690704, -0.007576189003884792, -0.0011554163647815585, 0.013656128197908401, 0.022496914491057396, -0.031033894047141075, 0.008301528170704842, 0.0011411753948777914, 0.03457324579358101, -0.00792176928371191, 0.012311781756579876, 0.009364853613078594, -0.01872970722615719, 0.0009209152194671333, 0.02229944057762623, 0.00762176001444459, 0.017256243154406548, -0.006828064098954201, -0.010937054641544819, 0.0038336655125021935, 0.005612835753709078, 0.008430646732449532, -0.02038545534014702, 0.010283869691193104, 0.011696572415530682, 0.017089148983359337, -0.00379758863709867, 0.009463590569794178, -0.004834330175071955, -0.011810500174760818, -0.022739959880709648, -0.01235735323280096, -0.002682996215298772, -0.011810500174760818, -0.011985189281404018, -0.03265926241874695, -0.009524351917207241, -0.00552928913384676, -0.005498907994478941, 0.002538688015192747, 0.03463400900363922, 0.020309504121541977, 0.009873730130493641, 0.004777366295456886, -0.004314060788601637, 0.012030760757625103, 0.02559574693441391, 0.0022899459581822157, -0.020233551040291786, -0.029727522283792496, 0.0019633532501757145, -0.0011734548024833202, 0.003332383930683136, -0.0019633532501757145, -0.01271432638168335, -0.00788379367440939, 0.008734453469514847, 0.00019616918871179223, 0.00029241430456750095, 0.0010690211784094572, -0.020157599821686745, -0.018182853236794472, 0.019990505650639534, 0.01567644625902176, 0.011483907699584961, -0.004371024202555418, -0.016830911859869957, -0.0023393144365400076, -0.030927561223506927, -0.01053451094776392, -0.014757429249584675, 0.013094085268676281, -0.008157219737768173, -0.02011202834546566, 0.0075609986670315266, -0.009699041023850441, -0.0025045096408575773, 0.0031595935579389334, -0.0017117629759013653, 0.005191303323954344, 0.013306749984622002, 0.015782777220010757, 0.01219025906175375, -0.004014051053673029, -0.008248362690210342, 0.0062242476269602776, 0.013329535722732544, 0.014446026645600796, -0.010261083953082561, -0.006885027978569269, -0.008499003015458584, 0.003005791222676635, -0.00201272196136415, -0.011210481636226177, 0.016557486727833748, -0.012418114580214024, 0.013694103807210922, 0.00672932667657733, 0.0090990224853158, -0.004796354100108147, -0.021266495808959007, -0.01305610965937376, 0.0005330864805728197, 0.003987467847764492, -0.003070350270718336, 0.015327067114412785, -0.02524636872112751, -0.035909995436668396, 0.009569923393428326, -0.018258806318044662, 0.005734358914196491, -0.045996394008398056, -0.01541061419993639, 0.01202316489070654, 0.032780785113573074, -0.008893952704966068, 0.011066173203289509, 0.013808031566441059, 0.01467388216406107, -0.010139561258256435, -0.025140035897493362, -1.90324462892022e-05, 0.021782968193292618, -0.0075002373196184635, 0.007454666309058666, 0.001183898188173771, 0.0012883319286629558, -0.004450773820281029, 0.00017468907753936946, -0.005624228622764349, -0.018866419792175293, 0.020750023424625397, -0.006774898152798414, -0.008468622341752052, -0.005191303323954344, -0.020780405029654503, 0.0040254439227283, -0.013640938326716423, 0.020066456869244576, 0.0027057817205786705, 0.0025481819175183773, 0.003041868330910802, -0.007659736089408398, 0.027054021134972572, -0.024274185299873352, 0.0016054305015131831, -0.0015038450947031379, 0.012106711976230145, -0.005020412150770426, 0.00918256863951683, 0.004967245738953352, -0.01941327191889286, 0.006786290556192398, 0.010640842840075493, 0.003960884641855955, -0.012076331302523613, 0.0035545427817851305, 0.01144593209028244, 0.030243994668126106, 0.008802809752523899, -0.010466153733432293, 0.01058008149266243, -0.027281876653432846, -0.003262128448113799, 0.019443653523921967, 0.0035127694718539715, 0.006649577524513006, -0.02592993527650833, 0.008331908844411373, 0.02726668491959572, -0.009304092265665531, -0.020522167906165123, 0.026856545358896255, -0.003953289706259966, -0.01074717566370964, 0.01897275261580944, -0.021448779851198196, 0.0048874965868890285, 0.020947499200701714, -0.002352606039494276, 0.011924427933990955, -0.0002855311904568225, 0.005255862604826689, 0.002405772218480706, -0.0005995442625135183, -0.002310832729563117, -0.01235735323280096, -0.007340738549828529, -0.014947308227419853, 0.007823032326996326, -0.015266305766999722, -0.0003391721402294934, -0.004735592752695084, -0.01236494816839695, -0.01453716866672039, -0.0064217220060527325, 0.01626886986196041, 0.018258806318044662, 0.004876103717833757, -0.006520459428429604, -0.00391911156475544, 0.00948637630790472, -0.00517991092056036, -0.0008554068044759333, -0.004731795284897089, -0.004090002737939358, 0.0019462641794234514, 0.0027494539972394705, -0.0036266969982534647, 0.016162537038326263, -0.003227950306609273, 0.012220639735460281, -0.00014668185031041503, 0.003191873198375106, 0.0014487800654023886, 0.003829868044704199, 0.018957562744617462, 0.007188835181295872, 0.0037501186598092318, 0.011073768138885498, 0.010040824301540852, -0.008931928314268589, -0.040862053632736206, -0.01127883791923523, -0.02384885586798191, 0.006360960658639669, -0.007014146074652672, 0.01179531030356884, -0.0017715750727802515, 0.000940852565690875, 0.016086585819721222, 0.006957182195037603, 0.018304375931620598, 0.0026545142754912376, -0.008073673583567142, -0.00589765515178442, 0.026613499969244003, -0.009805373847484589, 0.012425709515810013, -0.02185891941189766, 0.017742333933711052, 0.0171499103307724, -0.02778315730392933, -0.012152283452451229, -0.0025159025099128485, -0.010253489017486572, -0.002141839824616909, 0.01994493417441845, -0.01681572198867798, -0.0037767018657177687, -0.009121807292103767, 0.021023450419306755, -0.006000190041959286, -0.00448115449398756, 0.005305231083184481, -0.007944555021822453, -0.004819139838218689, 0.0023298205342143774, 0.003227950306609273, 0.009721826761960983, -0.01687648333609104, 0.007469856645911932, 0.006767302751541138, -0.008871166966855526, 0.002476027701050043, -0.018942371010780334, 0.006087534595280886, -0.019170226529240608, 0.014825785532593727, 0.007743283174932003, 0.007128073833882809, 0.011263648048043251, 0.0063989367336034775, -0.009045856073498726, 0.020248742774128914, 0.006793885957449675, 0.015889110043644905, 0.0004813443520106375, -0.010853508487343788, 0.0021285484544932842, 0.010944650508463383, -0.00913699809461832, -0.0034539068583399057, -0.0016073293518275023, -0.007090097758919001, 0.0041051930747926235, 0.0005345105892047286, -0.008536978624761105, -0.02471470646560192, 0.013656128197908401, -0.0047242003493011, 0.0016377100255340338, 0.009812968783080578, -0.011164910160005093, -0.011590240523219109, -0.0028443937189877033, 0.005096363835036755, 0.03594037890434265, 0.016056204214692116, 0.0039039209950715303, 0.012911801226437092, 0.004165954422205687, -0.004678628873080015, 0.013048513792455196, -0.017787905409932137, 0.000356498610926792, 0.014377670362591743, -0.009471185505390167, -0.0033361816313117743, -0.003700749948620796, 0.01958036608994007, -0.0013766258489340544, -0.027221115306019783, -0.010952245444059372, 0.005009019281715155, -0.01092945970594883, 0.007405297830700874, -0.017529668286442757, -0.011476312763988972, 0.012433304451406002, 0.021023450419306755, -0.007131871301680803, -0.001692775054834783, -0.00231842789798975, -0.01742333546280861, 0.0020772810094058514, 0.005783727392554283, -0.005335611756891012, 0.014392860233783722, 0.010245894081890583, 0.036608751863241196, 0.00528624327853322, -0.019033513963222504, 0.01341308280825615, 0.0036760657094419003, 0.005009019281715155, -0.01801575906574726, -0.007215418387204409, 0.006045761052519083, -0.00037073958083055913, -0.004777366295456886, -0.002088673645630479, 0.01880565844476223, 0.0004727997584268451, 0.02037026546895504, -0.006569828372448683, 0.0008805658435449004, 0.015722015872597694, 0.003767207730561495, -0.00809645839035511, -0.00044052026350982487, 0.011240862309932709, 0.0008473369525745511, -0.01793980784714222, 0.0002572866214904934, -0.0027418588288128376, -0.015030855312943459, -0.0012313680490478873, 0.006600209046155214, 0.0006560334004461765, 0.006152093410491943, 0.019398082047700882, 0.0073901074938476086, 0.011126934550702572, -0.02272477000951767, -0.004014051053673029, 0.0011164910392835736, 0.007511630188673735, 0.011681382544338703, 0.004895091522485018, 0.010800342075526714, -0.0018741099629551172, 0.008947118185460567, 0.015220735222101212, -0.0038431596476584673, -0.0036532802041620016, 0.016846103593707085, 0.006941991858184338, 0.019808221608400345, 0.0052330768667161465, -0.006482483819127083, -0.014278932474553585, -0.0060153803788125515, -0.022846292704343796, 0.014127029106020927, -0.023803284391760826, -0.0009550935355946422, 0.0013395993737503886, -0.01836513727903366, 0.0069078137166798115, 0.01792461797595024, -0.020522167906165123, 0.005962213966995478, 0.0014041583053767681, 0.02195006236433983, -0.009076236747205257, -0.0073521314188838005, -0.010610462166368961, 0.00519889872521162, 0.02011202834546566, -0.02088673785328865, -0.0028728756587952375, -7.945267134346068e-05, -0.000648912915494293, 0.017651190981268883, 0.01882084831595421, 0.025990696623921394, -0.0020848761778324842, 0.006566030438989401, 0.014506787993013859, 0.03350992128252983, -0.01619291678071022, 0.029909808188676834, -0.000627076777163893, 0.0008145827450789511, 0.0028026204090565443, -0.02925662137567997, 0.002639323938637972, -0.0012456090189516544, -0.021296877413988113, -0.008423051796853542, 0.008369885385036469, -0.007967340759932995, -9.212119039148092e-06, -0.009812968783080578, -0.022238679230213165, -0.006030570715665817, 0.006436912342905998, 0.013344726525247097, 0.0015968859661370516, -0.004295072518289089, 0.012000380083918571, -0.0073141553439199924, 0.005650811828672886, -0.014749834313988686, -0.0322035513818264, 0.012448495253920555, -0.014559954404830933, 0.010071204975247383, -0.00681667122989893, -0.028952814638614655, -0.0157523974776268, 0.005377385299652815, -0.006945789325982332, -0.011088958941400051, -0.014924522489309311, -0.016937244683504105, 0.0033817526418715715, 0.004359631799161434, 0.0035735308192670345, -0.0012579512549564242, 0.01344346348196268, -0.006239437963813543, 0.0045760939829051495, 0.013420677743852139, -0.01162062119692564, -0.003655178938060999, 0.008187600411474705, -0.010261083953082561, 0.0031007309444248676, 0.004921674728393555, -0.02071964368224144, 0.008073673583567142, -0.018486661836504936, 0.0014297920279204845, 0.002538688015192747, 0.02219310775399208, -0.012843444012105465, 0.009737016633152962, 0.006706541404128075, -0.0023374157026410103, 0.018091712146997452, 0.0006826165481470525, -0.0075002373196184635, -0.003619101829826832, 0.0027171745896339417, -0.015349852852523327, -0.005248267203569412, 0.0174992885440588, -0.03475553169846535, 0.012797873467206955, -0.006216652225703001, 0.01670938916504383, 0.021205734461545944, -0.013557391241192818, -0.0013747269986197352, -0.03082122839987278, -0.009433209896087646, 0.006774898152798414, 0.015737207606434822, 0.015706826001405716, 0.007302762940526009, -0.007162251975387335, -0.002536789048463106, 0.021433589980006218, 0.004302667919546366, -0.004671033937484026, 0.011286432854831219, -0.006174879148602486, -0.0005644165794365108, -0.010701604187488556, -0.0067824930883944035, 0.008992689661681652, -0.017438527196645737, 0.006068546324968338, -0.013990316540002823, -0.014385265298187733, -0.002001329092308879, 0.014134624972939491, 0.011939618736505508, 0.004803949501365423, 0.00047730939695611596, -0.011688977479934692, 0.008711667731404305, 0.011567454785108566, -0.005498907994478941, 0.0049748411402106285, -0.029484476894140244, -0.008673692122101784, 0.026689453050494194, -0.004659641068428755, -0.005347004625946283, 0.0003961359616369009, 0.0036494825035333633, 0.001312066800892353, 0.02855786494910717, 0.019306940957903862, 0.008552169427275658, 0.05304471775889397, 0.015889110043644905, -0.010633247904479504, -0.005081173498183489, 0.0002791227598208934, 0.0026564132422208786, 0.010944650508463383, 0.0059508210979402065, 0.021965252235531807, 0.012547232210636139, 0.007815437391400337, 0.004538118373602629, 0.017347384244203568, -0.015478970482945442, -0.018167663365602493, 0.0028235071804374456, 0.013116871006786823, -0.0019918351899832487, 0.007321750745177269, 0.014096648432314396, -0.01018513273447752, -0.009904110804200172, 0.016694199293851852, -0.010595272295176983, -0.01005601417273283, -0.008977498859167099, -0.00483053270727396, -0.014757429249584675, 0.010610462166368961, 0.011597835458815098, 0.0073141553439199924, 0.002544384216889739, -0.032082028687000275, 0.012782682664692402, -0.0062508308328688145, -0.006136903073638678, -0.011878857389092445, 0.01544858980923891, -0.005039399955421686, -0.007629355415701866, -0.004055824596434832, -0.009797777980566025, 0.005703977774828672, -0.008704072795808315, -0.002508307108655572, 0.00983575452119112, 0.005981201771646738, -0.002367796376347542, -0.007967340759932995, 0.007724294904619455, -0.008423051796853542, 0.01271432638168335, -0.009266115725040436, -0.018349947407841682, -0.0028728756587952375, 0.002962118946015835, -0.012213044799864292, -0.007074907422065735, -0.00228424952365458, -0.010952245444059372, 0.006053355988115072, -0.009053451009094715, 0.011514288373291492, 0.019352510571479797, 0.009258520789444447, -0.0039001235272735357, 0.0007324598846025765, -0.00792176928371191, 0.011180100962519646, -0.01558530330657959, -0.0054457420483231544, 0.008719263598322868, 0.0003204215317964554, -0.011673787608742714, 0.008590145036578178, 0.009387638419866562, -0.0019481629133224487, -0.03463400900363922, 0.016208108514547348, -0.020248742774128914, -0.0033893478102982044, -0.0012655464233830571, -0.0056546092964708805, 0.011947213672101498, 0.00826355256140232, 0.012167473323643208, 0.007355928886681795, 0.013344726525247097, -0.004260894376784563, -0.0051229470409452915, 0.01810690201818943, 0.0069040157832205296, -0.004564701579511166, -0.005453336983919144, -0.0011601633159443736, 0.036699894815683365, 0.01023070327937603, 0.005422956310212612, -0.013352321460843086, 0.0025652709882706404, 0.0012380138505250216, -0.012592803686857224, 0.0031102250795811415, -0.005438146647065878, 0.008134434930980206, -0.014780214987695217, -0.01092945970594883, 0.013640938326716423, 0.0023924808483570814, 0.0001991360477404669, 0.004033038858324289, -0.0016130257863551378, -0.01271432638168335, -0.026932498440146446, -0.01663343794643879, 0.013732080347836018, -0.014932118356227875, 0.00509256636723876, -0.02760087326169014, 0.00949397124350071, -0.0026450203731656075, -0.019990505650639534, 0.005290040746331215, 0.004705212078988552, -0.007238203659653664, -0.01509921159595251, 0.01035982184112072, -0.01001044362783432, -0.0029792082495987415, -0.011050982400774956, -0.03168707713484764, -0.02088673785328865, 0.010033228434622288, 0.011742143891751766, -0.0007091996376402676, -0.03013766184449196, 0.008673692122101784, 0.0009432260412722826, -0.01733219437301159, 0.015691636130213737, -0.00421912083402276, -0.004226716235280037, -0.0038013861048966646, -0.005434349179267883, 0.008719263598322868, -0.00456849904730916, 0.01897275261580944, -0.0058900597505271435, 0.02743377909064293, 0.014871357008814812, -0.022223487496376038, 0.004116585943847895, 0.013777650892734528, 0.01992974430322647, -0.0050583877600729465, 0.0038963258266448975, 0.003560239216312766, -0.02009683847427368, -0.001692775054834783, -0.004496344830840826, 0.0036001140251755714, 0.008544574491679668, -0.02541346289217472, -0.01654229499399662, -0.0056318240240216255, 0.009683851152658463, -0.029469287022948265, -0.004674831405282021, -0.007238203659653664, 0.005324219353497028, 0.006676160730421543, -0.002755150431767106, 0.010868698358535767, 0.0019918351899832487, -0.0045533087104558945, -0.009121807292103767, -0.0006308744195848703, -0.012873824685811996, -0.005582455080002546, -0.007340738549828529, -0.002474128967151046, -0.0062508308328688145, 0.020339883863925934, -0.007321750745177269, 0.00689642084762454, -0.0033912465441972017, -0.01672457903623581, -0.021555112674832344, 0.022952625527977943, -0.023636190220713615, -0.002037406200543046, 0.008134434930980206, -0.012813063338398933, 0.003096933476626873, -0.0001596173970028758, -0.006945789325982332, 0.00195955578237772, -0.011559859849512577, -0.004234311170876026, 0.022481724619865417, -0.02114497311413288, 0.016329631209373474, -0.007511630188673735, 0.014172600582242012, -0.013564986176788807, -0.0076483432203531265, -0.03054780140519142, 0.0035450488794595003, -0.011218076571822166, 0.01827399618923664, -0.005886262282729149, -0.026248931884765625, 0.021220924332737923, 0.0018105002818629146, 0.0005307130049914122, -0.029712332412600517, -0.001513338997028768, 0.0018617677269503474, -0.014689072035253048, 0.01035982184112072, -0.010344631038606167, 0.022436153143644333, 0.03475553169846535, -0.021023450419306755, 0.017377765849232674, -0.011605430394411087, 0.007074907422065735, -0.008567359298467636, -0.011263648048043251, -0.004355833865702152, -0.00988132506608963, 0.013071299530565739, 0.01253204233944416, -0.005403968505561352, -0.02176777832210064, -0.02907433733344078, 0.007747080642729998, 0.009342067874968052, 0.0005378334899432957, 0.010382606647908688, 0.026583120226860046, 0.00163201370742172, 0.011195290833711624, 0.005753346718847752, -0.018091712146997452, -0.004173549823462963, 0.0005098262336105108, -0.013010538183152676, 0.011704168282449245, -0.01363334245979786, 0.015615683980286121, -0.02132725715637207, -0.02655273862183094, 0.022071585059165955, 0.0049102818593382835, 0.008385075256228447, 0.009410424157977104, -0.00918256863951683, 0.0007709104684181511, 0.005225481931120157, -0.016208108514547348, -0.01637520082294941, -0.007249596528708935, -0.017210671678185463, -0.008559764362871647, -0.011088958941400051, -0.0036874585784971714, 0.009243330918252468, 0.007750878110527992, 0.0045267255045473576, -0.006406531669199467, -0.006748314946889877, -0.016253678128123283, 0.012828254140913486, -0.0004716130206361413, 0.022648818790912628, 0.003839361947029829, 0.02734263800084591, 0.028937624767422676, 0.003846957115456462, -0.01619291678071022, -0.002626032568514347, -0.0005259659956209362, 0.0002826830022968352, 0.00037952151615172625, -0.007363524287939072, 0.00826355256140232, 0.002903256332501769, -0.013549796305596828, -0.0015835943631827831, 0.008893952704966068, -0.004276084713637829, 0.0008929080213420093, -0.022876672446727753, 0.009372448548674583, 0.009174973703920841, -0.011172505095601082, 0.023377954959869385, 0.006019177846610546, -0.009888920933008194, -0.01913984678685665, 0.016496725380420685, -0.007853413000702858, 0.0038811354897916317, 0.006463495548814535, 0.003831766778603196, 0.02134244702756405, 0.006566030438989401, 0.0014364378293976188, -0.011461121961474419, 0.011088958941400051, 0.016663817688822746, 0.009615493938326836, -0.005662204697728157, -0.0027570491656661034, 0.023621000349521637, -0.020263932645320892, -0.0012361151166260242, -0.0024266589898616076, 0.009395234286785126, -0.0024855216033756733, -0.019109465181827545, -0.004697617143392563, 0.015965061262249947, 0.00456849904730916, 0.00983575452119112, -0.007724294904619455, 0.0037842970341444016, 0.012911801226437092, -0.017013195902109146, 0.01358777191489935, 0.0017668281216174364, -0.015737207606434822, -0.018213234841823578, -0.003848856082186103, 0.0046140700578689575, -0.009114212356507778, -0.022071585059165955, -0.0032773190177977085, 0.004416595678776503, 0.014453621581196785, 0.017620811238884926, -0.008947118185460567, 0.008878761902451515, 0.03350992128252983, -0.019079085439443588, 0.02671983279287815, -0.0029640179127454758, 0.010033228434622288, -0.007306560408324003, -0.016329631209373474, 0.0018731605960056186, -0.014438431710004807, -0.025534985587000847, 0.01396753080189228, 0.02629450336098671, -0.003941896837204695, 0.013390297070145607, 0.014453621581196785, 0.011871261522173882, 0.0028045191429555416, 0.010071204975247383, 0.006653374992311001, 0.03293268755078316, -0.014939713291823864, 0.013306749984622002, -0.00788379367440939, -0.001630114857107401, 0.010982626117765903, -0.0035203646402806044, -0.01376246102154255, 0.027190733700990677, -0.016405582427978516, -0.0018399315886199474, -0.002897560130804777, 0.0033285864628851414, 0.010420583188533783, -0.02079559490084648, -0.01201556995511055, -0.00953194685280323, -0.007101490627974272, 0.039312634617090225, -0.006064748857170343, -0.0014202981255948544, -0.008559764362871647, -0.006114117335528135, -0.025641318410634995, 0.002684895182028413, -0.010428178124129772, -0.007807841990143061, 9.054875408764929e-05, 0.006638184655457735, 0.0007400550530292094, -0.017620811238884926, -0.0226336270570755, -0.01376246102154255, -0.012410519644618034, -0.02018798142671585, -0.01731700450181961, 0.010861103422939777, 0.014020697213709354, 0.014233361929655075, 0.002946928609162569, -0.02795025147497654, 0.005525491200387478, -0.016132155433297157, -0.0085749551653862, -0.01536504365503788, 0.017134718596935272, 0.0016557485796511173, 0.007325548212975264, -0.03976834565401077, -0.0030646538361907005, -0.005973606836050749, -0.0078761987388134, -0.004671033937484026, 0.0018038545968011022, -0.012106711976230145, 0.0037767018657177687, 0.0005872021429240704, -0.011818095110356808, 0.0039343019016087055, 0.006972372531890869, -0.011742143891751766, 0.0072268107905983925, -0.018562613055109978, -0.025793220847845078, 0.0034690971951931715, 0.015889110043644905, -0.013420677743852139, -0.003786195768043399, 0.0007870502304285765, -0.010526915080845356, -0.016663817688822746, -0.005183708388358355, 0.006022975314408541, -0.024775467813014984, -0.02421342395246029, 0.009896515868604183, -0.02002088725566864, 0.007792651653289795, 0.02793506160378456, -0.0014839076902717352, 0.005411563441157341, 0.012478875927627087, 0.006938194390386343, -0.0006546093500219285, 0.0016358112916350365, 0.00025277698296122253, 0.010428178124129772, -0.010086394846439362, -0.004853317979723215, 0.01362574752420187, -0.02176777832210064, 0.01601063273847103, -0.005248267203569412, -0.016481533646583557, -0.005411563441157341, 0.009061045944690704, 0.01005601417273283, 0.004424190614372492, 0.019048703834414482, -0.030061710625886917, 0.009790183044970036, 0.013846008107066154, -0.005711573176085949, -0.007982530631124973, -0.01366372313350439, 0.010633247904479504, -0.009212949313223362, 0.007762270979583263, 0.01558530330657959, -0.008726858533918858, -0.004959650803357363, -0.012797873467206955, -0.019306940957903862, 0.004769771359860897, 0.005240672267973423, -0.009288901463150978, 0.003507073037326336, -0.02210196480154991, -0.012167473323643208, 0.02125130593776703, 0.005878666881471872, -0.015258710831403732, 0.015501756221055984, -0.02592993527650833, -0.02664388157427311, -0.017560049891471863, 0.016041014343500137, 0.016922054812312126, 0.008658502250909805, -0.018349947407841682, -0.021479161456227303, 0.015722015872597694, 0.012380138970911503, 0.0031633912585675716, 0.05371309071779251, 0.0004884648369625211, -4.657979661715217e-05, -0.014575145207345486, 0.0026450203731656075, -0.001096553634852171, 0.0014174499083310366, -0.01932213082909584, -0.003262128448113799, -0.014514382928609848, 0.0015940377488732338, -0.001965251984074712, -0.021919680759310722, 0.0016139751533046365, -0.008893952704966068, 0.028223678469657898, 0.0014250450767576694, -0.007279977202415466, -0.00988132506608963, -0.013701699674129486, -0.021782968193292618, -0.005628026090562344, 0.010838317684829235, -0.011651001870632172, 0.019914554432034492, 0.01879046857357025, -0.009752207435667515, -0.002563372254371643, -0.000522643094882369, -0.015319472178816795, 0.014651096425950527, -0.012782682664692402, 0.00138232228346169, -0.0018342352705076337, 0.0020506978034973145, 0.0006356213707476854, -0.04441659525036812, -0.006281211506575346, 0.013109276071190834, -0.016314439475536346, 0.006030570715665817, -0.017453717067837715, 0.005301433615386486, -0.0017326497472822666, 0.0010614260099828243, -0.014529573731124401, 0.0001401547488057986, -0.009220545180141926, -0.015182758681476116, -0.030593372881412506, -0.007553403731435537, 0.004648248199373484, -0.019048703834414482, 0.019534794613718987, -0.020825974643230438, 0.00792176928371191, 0.00349188270047307, 0.010071204975247383, -0.002132345922291279, 0.008278743363916874, 0.02204120345413685, 0.0007970188744366169, -0.018228424713015556, 0.015030855312943459, 0.00010728187771746889, 0.018046140670776367, -0.010724389925599098, -0.002833001082763076, 0.01366372313350439, 0.0038792367558926344, 0.014727048575878143, 0.0029943985864520073, 0.0022500711493194103, 0.009896515868604183, -0.002897560130804777, 0.0021038639824837446, -0.01271432638168335, -0.005392575636506081, 0.017818285152316093, -0.0044052028097212315, 0.00984334945678711, 0.011909238062798977, -0.010481344535946846, -0.006539447233080864, -0.01184088084846735, -0.016557486727833748, -0.009767397306859493, -0.011681382544338703, 0.011992784217000008, -0.008772429078817368, 0.009258520789444447, 0.007298965007066727, 0.007131871301680803, -0.02090192772448063, 0.013549796305596828, 0.0034425139892846346, -0.022071585059165955, -0.0076255579479038715, 0.007386309560388327, 0.0013101680669933558, 0.007724294904619455, 0.01127124298363924, -0.01231937762349844, -0.012790278531610966, 0.02307414822280407, -0.009759802371263504, 0.013306749984622002, 0.005666002165526152, 0.006923004053533077, -0.002937434706836939, -0.009288901463150978, -0.01626886986196041, -0.007891388610005379, -0.021403208374977112, 0.00858255010098219, 0.010382606647908688, -0.0007993924082256854, -0.008559764362871647, -0.0034690971951931715, 0.008461027406156063, -0.016056204214692116, 0.011894047260284424, 0.019109465181827545, 0.005882464814931154, -0.026431215927004814, -0.014218171127140522, 0.0014848571736365557, 0.0071432641707360744, 0.005806512665003538, -0.0004839551984332502, -0.01144593209028244, 0.013853603042662144, 0.02125130593776703, 0.018501851707696915, 0.014225766994059086, 0.016557486727833748, 0.00843824166804552, -0.030927561223506927, 0.015630874782800674, 0.012964967638254166, -0.03803664818406105, 0.012721921317279339, -0.009957277216017246, -0.01768157258629799, 0.0018997436854988337, 0.0005406816489994526, 0.0030190828256309032, -0.015828348696231842, 0.0021665242966264486, -0.0067559098824858665, -0.008536978624761105, 0.010458558797836304, 0.0315047949552536, -0.010131966322660446, -0.012205449864268303, -0.0329023078083992, 0.0007523972308263183, -0.008278743363916874, 0.02099306881427765, 0.011050982400774956, -0.015600494109094143, 0.01363334245979786, -0.003907718695700169, 0.007409095298498869, -0.001107946503907442, -0.011544669046998024, -0.01932213082909584, -0.003300104523077607, -0.018836038187146187, 0.011043387465178967, -0.003972277510911226, 0.003315294859930873, -0.002624133601784706, 0.018167663365602493, 0.009509162046015263, -0.006679958198219538, 0.009630684740841389, -0.0005800816579721868, -0.004283679649233818, -0.01501566544175148, 0.00511914910748601, 0.0029450298752635717, 0.0174992885440588, -0.02594512514770031, 0.009114212356507778, -0.007693914230912924, -0.003619101829826832, 0.011681382544338703, 0.016861293464899063, -0.0014354884624481201, 0.007652140688151121, -0.02497294172644615, 0.010443368926644325, 0.008909142576158047, -0.018911991268396378, 4.767753853229806e-05, -0.01305610965937376, 0.004283679649233818, -0.02656792849302292, -0.02550460398197174, -0.002367796376347542, 0.00517991092056036, -0.01853223145008087, 0.007378714624792337
            ],
            "page_number": 104
        },
        {
            "@search.action": "upload",
            "id": "earth_at_night_508_page_105_verbalized",
            "page_chunk": "# Urban Structure\n\n## March 16, 2013\n\n### Phoenix Metropolitan Area at Night\n\nThis figure presents a nighttime satellite view of the Phoenix metropolitan area, highlighting urban structure and transport corridors. City lights illuminate the layout of several cities and major thoroughfares.\n\n**Labeled Urban Features:**\n\n- **Phoenix:** Central and brightest area in the right-center of the image.\n- **Glendale:** Located to the west of Phoenix, this city is also brightly lit.\n- **Peoria:** Further northwest, this area is labeled and its illuminated grid is seen.\n- **Grand Avenue:** Clearly visible as a diagonal, brightly lit thoroughfare running from Phoenix through Glendale and Peoria.\n- **Salt River Channel:** Identified in the southeast portion, running through illuminated sections.\n- **Phoenix Mountains:** Dark, undeveloped region to the northeast of Phoenix.\n- **Agricultural Fields:** Southwestern corner of the image, grid patterns are visible but with much less illumination, indicating agricultural land use.\n\n**Additional Notes:**\n\n- The overall pattern shows a grid-like urban development typical of western U.S. cities, with scattered bright nodes at major intersections or city centers.\n- There is a clear transition from dense urban development to sparsely populated or agricultural land, particularly evident towards the bottom and left of the image.\n- The illuminated areas follow the existing road and street grids, showcasing the extensive spread of the metropolitan area.\n\n**Figure Description:**  \nA satellite nighttime image captured on March 16, 2013, showing Phoenix and surrounding areas (including Glendale and Peoria). Major landscape and infrastructural features, such as the Phoenix Mountains, Grand Avenue, the Salt River Channel, and agricultural fields, are labeled. The image reveals the extent of urbanization and the characteristic street grid illuminated by city lights.\n\n---\n\nPage 89",
            "page_embedding_text_3_large": [
            -0.012408008798956871, -0.010935738682746887, -0.01799791119992733, 0.021761255338788033, 0.008125041611492634, -0.04487668350338936, 0.03457866609096527, 0.03738148882985115, -0.025697806850075722, -0.0032535595819354057, -0.00041063150274567306, 0.07577073574066162, 0.032972551882267, -0.049852482974529266, -0.020564543083310127, 0.003302766475826502, -0.040751177817583084, 0.030327189713716507, -0.015344676561653614, 0.03243718296289444, 0.027981005609035492, -0.01735231839120388, -0.02837466076016426, 0.020958198234438896, -0.004117632284760475, 0.02560332790017128, 0.020596034824848175, 0.015486392192542553, 0.004263285081833601, 0.009408357553184032, -0.01991894841194153, 0.006778741255402565, 0.021336106583476067, -0.02295796573162079, -0.003273242386057973, 0.02432788535952568, 0.019604025408625603, 0.008589554578065872, 0.041003115475177765, 0.019037161022424698, 0.0077431960962712765, -0.06295332312583923, 0.02824869193136692, 0.008188026025891304, -0.00022856600116938353, -0.039743419736623764, 0.018722238019108772, -0.010534211061894894, 0.027303919196128845, 0.0054796794429421425, -0.010565703734755516, -0.02750862017273903, -0.049411591142416, -0.02887853980064392, 0.025902505964040756, 0.01876947656273842, 0.04966352880001068, 0.07766028493642807, 0.00472386134788394, -0.005298597738146782, 0.03256314992904663, 0.012911887839436531, 0.0014516032533720136, 0.018155373632907867, 0.017887689173221588, 0.0418219193816185, -0.012439501471817493, -0.0007174364291131496, -0.010384622029960155, -0.008920225314795971, -0.009266640990972519, 0.0633942186832428, 0.00955794658511877, 0.009030448272824287, 0.06909434497356415, -0.017824703827500343, 0.025414373725652695, -0.007003124337643385, -0.012974872253835201, -0.005278915166854858, 0.017824703827500343, -0.016139859333634377, -0.009014702402055264, 0.07192866504192352, 0.015620235353708267, -0.010211413726210594, -0.03596433252096176, -0.09422528743743896, 0.016895677894353867, 0.03662567213177681, -0.03854670748114586, -0.03634224086999893, -0.013478751294314861, 0.009683915413916111, 0.0032594643998891115, 0.0016395736020058393, 0.05630842596292496, 0.00037963115028105676, 0.02637489326298237, 0.02623317763209343, 0.006991314701735973, 0.008613173849880695, 0.0029150161426514387, -0.028689585626125336, 0.03369687870144844, -0.021257376298308372, -0.010305890813469887, 0.0011199488071724772, 0.0005688316305167973, 0.03750745952129364, 0.01686418429017067, -0.030075250193476677, -0.007231444586068392, -0.02017088793218136, -0.03240568935871124, -0.0022910728584975004, 0.018722238019108772, 0.00937686488032341, 0.06676390767097473, 0.03259464353322983, 0.019194623455405235, -0.0023501210380345583, 0.0367831327021122, -0.007833736948668957, -0.01837582141160965, 0.003137431340292096, 0.01836007460951805, -0.014628224074840546, -0.0023383114021271467, 0.04487668350338936, -0.04878174141049385, 0.02837466076016426, 0.009455596096813679, 0.01572258584201336, -0.009353245608508587, -0.014392031356692314, -0.0132976695895195, 0.008668285794556141, 0.021745508536696434, 0.0123450243845582, -0.020076410844922066, -0.014415650628507137, 0.0002598123683128506, -0.028595108538866043, -0.034893590956926346, 0.006046542432159185, 0.02141483873128891, 0.044561758637428284, 0.013911771588027477, -0.01040036790072918, -0.011274282820522785, -0.005522981286048889, 0.04538056254386902, -0.004034964833408594, -0.019966186955571175, -0.006751185283064842, -0.0053025344386696815, -0.00039709958946332335, -0.043522510677576065, 0.0038656932301819324, 0.015549377538263798, 0.004452239256352186, -0.0015155721921473742, -0.027918020263314247, 0.013163827359676361, -0.04002685099840164, 0.026674071326851845, -0.04966352880001068, -0.04487668350338936, 0.010738911107182503, 0.047962937504053116, -0.022280879318714142, -0.03508254513144493, -0.003668865654617548, 0.02865809202194214, -0.040593717247247696, 0.011974988505244255, 0.027697574347257614, -0.03939700499176979, 0.0065386113710701466, -0.024800272658467293, -0.041506994515657425, 0.0040743304416537285, -0.0155257573351264, 0.0019062749342992902, -0.00855806190520525, 0.03015398234128952, -0.004231792408972979, 0.028815554454922676, -0.005263168830424547, -0.00288155535236001, 0.03473612666130066, 0.06181959807872772, -0.02966585010290146, 0.031098755076527596, -0.028563614934682846, 0.027807798236608505, -0.02686302550137043, -0.01597452536225319, -0.012722933664917946, -0.01924186199903488, -0.007144840434193611, -0.021084168925881386, 0.037696413695812225, 0.02571355178952217, 0.02270602621138096, 0.01977723278105259, -0.0039660753682255745, -0.008447838947176933, 0.01623433642089367, 0.0011051867622882128, -0.061882585287094116, -0.009904362261295319, -0.026894517242908478, -0.021761255338788033, 0.01760425604879856, 0.016013890504837036, -0.02840615250170231, 0.013541735708713531, -0.03213800489902496, 0.028185706585645676, 0.029193462803959846, 0.007758942432701588, 0.017462540417909622, -0.0062551796436309814, -0.027020487934350967, -0.028579361736774445, 0.010841261595487595, -0.06071736663579941, -0.018218358978629112, -0.027713319286704063, -0.022863488644361496, 0.01273867953568697, 0.025398628786206245, 0.025697806850075722, 0.012612709775567055, 0.004385318141430616, 0.02028111182153225, -0.011447491124272346, -0.019037161022424698, 0.016753962263464928, -0.005393075291067362, -0.026658324524760246, -0.026579594239592552, 0.049600545316934586, -0.019320592284202576, -0.019415071234107018, 0.03347643092274666, 0.014612478204071522, 0.035271499305963516, 0.009164291433990002, -0.020202379673719406, 0.0329095683991909, 0.018564775586128235, 0.028957270085811615, 0.017667241394519806, -0.003540927777066827, 0.008077803067862988, 0.005456059705466032, 0.007652655243873596, -0.03243718296289444, 0.042010873556137085, -0.01273867953568697, 0.027225187048316002, 0.0006318164523690939, 0.015313183888792992, -0.02317841351032257, 0.005873334128409624, 0.003970012068748474, -0.03911357372999191, 0.03253166005015373, -0.06770867854356766, 0.01850179024040699, -0.023792514577507973, 0.012518232688307762, -0.0032791472040116787, 0.015895793214440346, -0.016801200807094574, -0.0006948012742213905, -0.002169039798900485, 0.001939735608175397, -0.007530622184276581, 0.025650566443800926, -0.04424683377146721, -0.03829476982355118, 0.026768548414111137, -0.017383810132741928, -0.013982629403471947, -0.015029752627015114, -0.04103460907936096, -0.015919413417577744, -0.06701584905385971, 0.006707882974296808, 0.006877155043184757, 0.032626137137413025, -0.005306471139192581, 0.004995483439415693, -0.05983557924628258, -0.04777398332953453, 0.007298365700989962, -0.008337615057826042, 0.04134953394532204, -0.052403368055820465, 0.010242906399071217, 0.013502370566129684, 0.04345952346920967, -0.018564775586128235, 0.04638832062482834, -0.016753962263464928, -0.046199362725019455, -0.002481995616108179, -0.026815786957740784, 0.008935971185564995, -0.00938473828136921, 0.01760425604879856, 0.008046310395002365, 0.030342936515808105, 0.006621278822422028, -0.008408472873270512, -0.017131870612502098, 0.02017088793218136, -0.04843532666563988, -0.0032437180634588003, 0.006892900913953781, -0.019178876653313637, 0.010660180822014809, -0.00824313797056675, -0.008211645297706127, -0.02369803749024868, -0.02165103144943714, -0.01280953735113144, 0.008605300448834896, 0.001155377714894712, -0.0020037044305354357, 0.03479911386966705, -0.009180037304759026, 0.026689816266298294, 0.027461381629109383, -0.00021737143106292933, 0.01607687585055828, 0.015895793214440346, -0.02155655436217785, -0.031114500015974045, -0.020580289885401726, 0.008935971185564995, -0.02382400818169117, -0.010998724028468132, 0.015029752627015114, -0.00855806190520525, 0.003346068551763892, 0.0010677895043045282, 0.020816482603549957, -0.020060664042830467, -0.018470298498868942, 0.009597311727702618, 0.021509315818548203, -0.03117748536169529, -0.03602731600403786, 0.0557415634393692, -0.01291976124048233, 0.02902025543153286, -0.055174700915813446, -0.04160147160291672, 0.018045149743556976, -0.03690910339355469, 0.035680901259183884, -0.012313531711697578, 0.003662960836663842, -0.00025538375484757125, 0.009148544631898403, -0.04361698776483536, 0.023146919906139374, -0.03637373447418213, -0.009282387793064117, 0.004153061658143997, -0.031618379056453705, 0.0380113385617733, -0.01057357620447874, -0.012431629002094269, 0.007203888613730669, -0.024753034114837646, 0.05234038457274437, 0.027020487934350967, 0.0038617567624896765, 0.011597080156207085, 0.05794603377580643, -0.00849507749080658, -0.025965491309762, 0.018942683935165405, 0.004700242076069117, -0.0008862160611897707, -0.016407545655965805, 0.033633891493082047, -0.020092157647013664, 0.034925080835819244, 0.0014319204492494464, -0.008282504044473171, -0.00969178881496191, 0.016171352937817574, 0.04131804034113884, -0.0030783829279243946, 0.04245176911354065, 0.028075482696294785, 0.06487436592578888, -0.002304850611835718, 0.05051382631063461, 0.021493569016456604, -0.03451567888259888, 0.0068495990708470345, -0.01876947656273842, 0.0035743885673582554, -0.007971515879034996, -0.008534442633390427, -0.02102118358016014, 0.0013266177847981453, 0.01476206723600626, -0.011904130689799786, 0.035775378346443176, 0.003956234082579613, 0.016061129048466682, -0.0011622667079791427, -0.00256466306746006, -0.055552609264850616, 0.024264901876449585, -0.013218938373029232, 0.0024583761114627123, -0.00038430580752901733, 0.01475419383496046, -0.0048025925643742085, 0.00835336185991764, 0.03977491334080696, -0.014714828692376614, 0.009636676870286465, -0.0017389714485034347, -0.0025764727033674717, -0.005121453199535608, 0.018202612176537514, 0.013069350272417068, 0.007967579178512096, -0.030138235539197922, -0.03634224086999893, 0.020722005516290665, 0.013793675228953362, -0.012085212394595146, -0.013707071542739868, 0.03942849487066269, 0.0027929830830544233, -0.0077353231608867645, 0.012321405112743378, -0.030468905344605446, -0.03407478705048561, 0.042010873556137085, -0.05104919523000717, -0.02141483873128891, 0.021115660667419434, -0.021477822214365005, -0.005873334128409624, -0.019430816173553467, 0.009605185128748417, -0.022658787667751312, 0.014478635042905807, -0.022611549124121666, 0.004660876467823982, -0.07274746894836426, 0.0070661092177033424, 0.013588974252343178, -0.011093201115727425, 0.029980773106217384, 0.01607687585055828, 0.0012419818667694926, 0.04446728155016899, -6.22774678049609e-05, -0.04978949949145317, 0.07281044870615005, -0.027587350457906723, 0.0034385775215923786, -0.022580057382583618, -0.04128654673695564, 0.02065902017056942, -0.026296161115169525, -0.03665716573596001, 0.03501955792307854, 0.016675230115652084, -0.014132218435406685, -0.0018472266383469105, 0.024264901876449585, 0.0009073750698007643, 0.014549492858350277, -0.04471922293305397, 0.01760425604879856, 0.035428959876298904, 0.006845662370324135, -0.006511055398732424, -0.0072747464291751385, -0.012203308753669262, 0.00535764591768384, -0.03470463678240776, 0.0006490388768725097, -0.014305426739156246, 0.046703241765499115, -0.06474839150905609, 0.03508254513144493, -0.001677954918704927, -0.01071529183536768, -0.003456291975453496, 0.006416578311473131, 0.003907027188688517, 0.012400136329233646, -0.030232712626457214, -0.007621163036674261, 0.014699081890285015, -0.00040325045119971037, -0.007825863547623158, -0.0354919470846653, 0.015872174873948097, -0.02026536501944065, 0.030216965824365616, 0.0033874022774398327, 0.006861408706754446, -0.004420747049152851, 0.00862891972064972, -0.02346184477210045, -0.002019450766965747, -0.01248674001544714, -0.012526106089353561, 0.013092969544231892, 0.014360538683831692, -0.02713070996105671, 0.005495425313711166, -0.03949148207902908, -0.037570443004369736, 0.04106610268354416, 0.028028244152665138, -0.003505498869344592, 0.004212109837681055, -0.022989459335803986, -0.02587101422250271, 0.03391732648015022, 0.0158485546708107, -0.004861640743911266, -0.03281509131193161, 0.019855964928865433, 0.0018245914252474904, 0.033381953835487366, 0.018706491217017174, 0.023099681362509727, 0.012785918079316616, 0.012061593122780323, -0.0012439502170309424, -0.006270925980061293, -0.005404884926974773, -0.0016661452827975154, -0.0017173204105347395, 0.029429657384753227, -0.02560332790017128, -0.011101074516773224, 0.00409007677808404, -0.0004212109779473394, -0.015754077583551407, 0.03640522435307503, -0.015313183888792992, -0.014966767281293869, -0.031508155167102814, 0.011959242634475231, -0.017525525763630867, -0.0008035484934225678, -0.01599027030169964, 0.02700474113225937, -0.004822275135666132, 0.028280183672904968, -0.022721773013472557, 0.0072235711850225925, 0.011935623362660408, 0.024705795571208, 0.023414606228470802, 0.031004276126623154, -0.012289912439882755, -0.02242259494960308, -0.015069117769598961, -0.013604721054434776, 0.004767163656651974, 0.0019613865297287703, 0.033130016177892685, 0.012896141968667507, -0.00424753874540329, -0.01273867953568697, -0.00267882295884192, 0.0035625786986202, 0.026563847437500954, 0.0021651030983775854, 0.03081532195210457, 0.01545489951968193, 0.0532536655664444, 0.004940371494740248, 0.01659649983048439, 0.014407777227461338, -0.014360538683831692, 0.005727681796997786, 0.010227159596979618, -0.026658324524760246, 0.017887689173221588, 0.022973712533712387, 0.01900566928088665, -0.012707186862826347, 0.018816715106368065, 0.029114732518792152, 0.07564476877450943, 0.0007440081681124866, 0.029949281364679337, -0.006794487126171589, -0.03081532195210457, -0.001780305290594697, 0.02776055969297886, -0.011974988505244255, 0.02092670649290085, -0.03917655721306801, -0.0028205388225615025, 0.04027879238128662, 0.016187097877264023, -0.03001226671040058, 0.0136204669252038, 0.0017753845313563943, 0.02991778962314129, -0.00721963495016098, -0.029429657384753227, -0.01451800111681223, -0.016659485176205635, 0.0057867299765348434, -0.027225187048316002, -0.06726778298616409, 0.012982745654881, -0.018580522388219833, 0.018596267327666283, -0.051269643008708954, -0.007215698249638081, -0.019950442016124725, -0.02320990525186062, 0.0018442742293700576, 0.006369339767843485, -0.013447258621454239, -0.022847743704915047, 0.03464164957404137, -0.016565008088946342, -0.006570104043930769, 0.009502834640443325, 0.0008581681759096682, -0.027571603655815125, -0.040089838206768036, 0.015116356313228607, -0.008833620697259903, -0.014242442324757576, 0.01810813508927822, -0.0028854920528829098, 0.010235032998025417, 0.015447027049958706, -0.03190181031823158, -0.016832692548632622, -0.020706258714199066, -0.004857704043388367, -0.01082551572471857, -0.02609146200120449, 0.02457982487976551, -0.02330438233911991, -0.004286904353648424, 0.010746784508228302, 0.032106511294841766, -0.008014817722141743, -0.010628688149154186, 0.012911887839436531, -0.020485812798142433, 0.013321288861334324, 0.004456175956875086, 0.03220098838210106, -0.006026859860867262, 0.02242259494960308, -0.02878406271338463, -0.01216394267976284, 0.009983093477785587, -0.0018954493571072817, 0.014651843346655369, 0.0016622086986899376, 0.0008586602052673697, 0.0017625908367335796, -0.028343169018626213, 0.007821926847100258, -0.01620284467935562, 0.05363157391548157, -0.005932382773607969, 0.00022364531469065696, -0.0015362390549853444, -0.011841146275401115, -0.0354604534804821, -0.0030350808519870043, 0.007373160216957331, -0.008069929666817188, -0.0016100493958219886, -0.004188490565866232, 0.012533978559076786, 0.049222636967897415, -0.04679771885275841, -0.005578092765063047, -0.026579594239592552, -0.010975104756653309, 0.0026768548414111137, -0.029240701347589493, 0.035932838916778564, -0.011045962572097778, 0.00803450122475624, -0.034011803567409515, 0.008920225314795971, -0.005889080464839935, 0.003944424446672201, 0.0007213730132207274, 0.01710037887096405, 0.026138700544834137, -0.015021879225969315, -0.02862660028040409, 0.005751301068812609, 0.0003437101258896291, -0.00023643911117687821, 0.02091095969080925, -0.002879587234929204, -0.022123416885733604, 9.939791925717145e-05, -0.015746204182505608, -0.033759862184524536, -0.014864416792988777, -0.000627879926469177, -0.007046426646411419, 0.006266989279538393, -0.027666080743074417, -0.03265762701630592, 0.006207941100001335, -0.0013423638883978128, -0.017289333045482635, -0.022485580295324326, -0.019714247435331345, -0.0016543356468901038, -0.007459764368832111, -0.026390638202428818, -0.0050505949184298515, -0.013659832067787647, 0.01724209450185299, -0.029177717864513397, -0.029429657384753227, 0.019178876653313637, 0.023146919906139374, -0.00020580780983436853, -0.0171161238104105, 0.0020548796746879816, -0.0027063789311796427, -0.016250083222985268, -0.012463120743632317, -0.02017088793218136, 0.0148880360648036, 0.0023678354918956757, 0.015061244368553162, -0.00969178881496191, 0.002747712656855583, -0.009211529977619648, -0.005152945406734943, 0.01750977896153927, -0.050860241055488586, 0.05038785561919212, 0.003877502866089344, -0.002647330751642585, -0.003251591231673956, -0.009739027358591557, 0.023587815463542938, 2.2681300833937712e-05, 0.0052277399227023125, 0.0024012962821871042, -0.008376981131732464, -0.009243021719157696, 0.025304151698946953, 0.0246900487691164, 0.02317841351032257, 0.02028111182153225, -0.017147617414593697, -0.006680327467620373, -0.0010392494732514024, -0.022721773013472557, 0.0055190445855259895, 0.018438804894685745, 0.007503066677600145, -0.01153409481048584, 0.03464164957404137, -0.025288404896855354, -0.05520619451999664, 0.015124229714274406, 0.017037393525242805, 0.011864765547215939, 0.01812388189136982, -0.035554930567741394, 0.026815786957740784, -0.008329742588102818, 0.008636793121695518, 0.018029404804110527, -0.011187678202986717, 0.00938473828136921, 0.024753034114837646, 0.023666545748710632, 0.017320824787020683, -0.007987262681126595, 0.0007868181564845145, -0.03750745952129364, 0.003698389744386077, -0.025052212178707123, 0.015596616081893444, 0.01000671274960041, 0.018045149743556976, -0.0027634589932858944, 0.0031315265223383904, 0.021383345127105713, -0.02229662612080574, 0.008069929666817188, -0.010683800093829632, 0.006605532951653004, -0.012896141968667507, -0.0040231551975011826, -0.003849947126582265, 0.004160934593528509, 0.005117516499012709, -0.004412873648107052, -0.025571836158633232, 0.0011347108520567417, 0.007073982618749142, -0.005830032285302877, 0.004944308195263147, 0.009431976824998856, -0.006869281642138958, 0.027902275323867798, -0.020312603563070297, 0.04282967746257782, 0.00012609265104401857, 0.02522541955113411, -0.009526453912258148, 0.034263741225004196, -0.014691208489239216, 0.014273934066295624, 0.014336919412016869, 0.004306586924940348, 0.022784758359193802, -0.00962880440056324, 0.012022227048873901, -0.006514992099255323, 0.01026652567088604, -0.013903899118304253, 0.02763458900153637, 0.027272425591945648, 0.027650335803627968, 0.037822384387254715, -0.008731270208954811, 0.0316498726606369, -0.010250778868794441, 0.0055190445855259895, -0.008613173849880695, 0.018722238019108772, -0.019037161022424698, 0.006432324647903442, 0.0012734743067994714, 0.014966767281293869, -0.007471574004739523, 0.0042003002017736435, -0.010392495431005955, 0.004361698869615793, 0.02612295374274254, 0.013494497165083885, -0.015494265593588352, -0.020737752318382263, -0.02269028127193451, -0.010927866213023663, 0.03116173855960369, 0.0002306573005625978, 0.0005560378776863217, 0.0043656351044774055, 0.04068819433450699, 0.017840450629591942, -0.005499362014234066, 0.0036531195510178804, 0.004121568985283375, 0.009109179489314556, 0.002728029852733016, 0.0183915663510561, -0.020107902586460114, -0.01887969858944416, -0.012069465592503548, -0.003096097381785512, 3.210749491699971e-05, -0.02635914646089077, -0.00372397736646235, 0.013588974252343178, -0.019588278606534004, 0.018407313153147697, -0.00324568641372025, 0.008723397739231586, -0.00987287051975727, -0.01001458615064621, -0.0015283660031855106, 0.011730922386050224, 0.0064953095279634, 0.009487087838351727, 0.02902025543153286, 0.017651494592428207, -0.0050112297758460045, 0.02154080756008625, -0.018706491217017174, 0.01801365800201893, -0.008266757242381573, 0.0329410582780838, 0.014147965237498283, -0.011478982865810394, 0.020470065996050835, -0.003619658760726452, -0.002357994206249714, 0.02026536501944065, 3.678214852698147e-05, 0.005467869341373444, -0.002413105918094516, -0.02459557168185711, 0.023493336513638496, 0.012148196808993816, -0.025697806850075722, 0.01773022674024105, 0.006022923160344362, 0.005393075291067362, 0.012274166569113731, -0.016816945746541023, -0.004275094717741013, 0.03741298243403435, -0.025052212178707123, -0.0023127237800508738, 0.023115428164601326, 0.011045962572097778, -0.013911771588027477, 0.0028913968708366156, -0.011093201115727425, -0.020344097167253494, 0.003117748536169529, -0.016313068568706512, 0.014281807467341423, 0.0009152481216005981, 0.03564940765500069, -0.03196479380130768, -0.03637373447418213, 0.015793442726135254, 0.00481046549975872, 0.013250431045889854, -0.008565935306251049, -0.015415534377098083, 0.005798540078103542, -0.03624776378273964, 0.004475858528167009, 0.03448418900370598, 0.001021535019390285, 0.0027103153988718987, -0.016265830025076866, -0.020989689975976944, 0.009959474205970764, -0.0032909568399190903, 0.004050711169838905, 0.018549028784036636, -0.034673143178224564, 0.023729531094431877, -0.03040592186152935, -0.021509315818548203, -0.019871709868311882, -0.03816879913210869, -0.030894054099917412, 0.0057788570411503315, 8.349794370587915e-06, -0.007932150736451149, 0.0069243935868144035, -0.023162666708230972, 0.013242557644844055, 0.035680901259183884, -0.015943031758069992, -0.005885143764317036, 0.014714828692376614, 0.01659649983048439, 0.028091229498386383, -0.002649298869073391, 0.017824703827500343, 0.041884902864694595, 0.04462474212050438, -0.02698899433016777, 0.006416578311473131, -0.0001847718667704612, 0.004318396560847759, 0.013770055957138538, 0.0076605286449193954, -0.032012034207582474, 0.0006962774787098169, -0.05470231547951698, -0.018974175676703453, -0.022501327097415924, 0.01927335374057293, 0.015565123409032822, 0.004983673803508282, -0.013809421099722385, -0.0018452584045007825, -0.004849831108003855, -0.012274166569113731, 0.009809885174036026, -0.01032163668423891, -0.001655319705605507, -0.011967115104198456, -0.02295796573162079, -0.01812388189136982, -0.02294222079217434, 0.03574388474225998, 0.005408821161836386, 0.013793675228953362, -0.00930600706487894, 0.0018718300852924585, 0.024044454097747803, -0.01388027984648943, 0.009817758575081825, 0.015580869279801846, 0.025241166353225708, -0.026453623548150063, 0.01090424694120884, -0.031020022928714752, 0.0048025925643742085, 0.01007757056504488, 0.022737519815564156, -0.0183915663510561, -0.00835336185991764, 0.0017586542526260018, 0.020611781626939774, 0.008062057197093964, 0.021194390952587128, -0.003353941487148404, -0.02520967274904251, -0.01083338912576437, 0.02687877044081688, -0.0030252395663410425, -0.02080073580145836, -0.002733934670686722, 0.031508155167102814, 0.005959938280284405, -0.00803843792527914, -0.014171584509313107, 0.04160147160291672, -0.015517884865403175, -0.005467869341373444, -0.024107439443469048, 0.025571836158633232, -0.031712856143713, 0.01887969858944416, -0.017194855958223343, -0.001075662556104362, 0.03253166005015373, -0.024422364309430122, -0.018423059955239296, -0.005306471139192581, -0.0012734743067994714, 0.019194623455405235, 0.01914738491177559, 0.036310747265815735, -0.0015391914639621973, 0.009746900759637356, 0.0017891625175252557, 0.0033992119133472443, 0.010203540325164795, 0.014565239660441875, 0.011951369233429432, -0.008447838947176933, 0.011014469899237156, 0.01033738348633051, 0.0034425139892846346, 0.010494844987988472, -0.013415765948593616, 0.02180849388241768, -0.007085792254656553, 0.006444134283810854, -0.0032122258562594652, -0.006605532951653004, -0.03204352781176567, 0.006026859860867262, 0.0038401056081056595, -0.010864880867302418, -0.02432788535952568, 0.030500398948788643, -0.008010881952941418, 0.0034129898995161057, 0.011770287528634071, -0.01323468517512083, -0.015635980293154716, 0.0005309423431754112, -0.013714944012463093, 0.023288637399673462, 0.023650798946619034, 0.006570104043930769, 0.004546716809272766, -0.019855964928865433, -0.010990850627422333, 0.096303790807724, 0.013470877893269062, 0.01051059179008007, 0.015242326073348522, 0.007388906553387642, -0.0029799691401422024, -0.030594876036047935, 0.009683915413916111, 0.028689585626125336, -0.007211761549115181, 0.014171584509313107, 0.004763226956129074, -0.018832460045814514, -0.009431976824998856, 0.013533863238990307, -0.04349101707339287, -0.005058468319475651, 0.03198054060339928, -0.0027378713712096214, 0.026327654719352722, 0.007684147916734219, 0.003531086491420865, -0.01965126395225525, -0.0031020021997392178, -0.010628688149154186, -0.02015514113008976, 0.04569548740983009, 0.004345952533185482, 0.006133146584033966, -0.018470298498868942, -0.021714016795158386, -0.027162203565239906, -0.002909111324697733, -0.009613057598471642, -0.02650086209177971, 0.01153409481048584, -0.002015514299273491, 0.01697440817952156, 0.01999768055975437, 0.010250778868794441, -0.017651494592428207, 0.028075482696294785, -0.005223803222179413, -0.020580289885401726, -0.002773300278931856, -0.005082087591290474, -0.006322101224213839, 0.018564775586128235, 0.004593955352902412, -0.004778973292559385, -0.00424753874540329, -0.02155655436217785, 0.014210949651896954, -0.030972784385085106, -0.01773022674024105, 0.02902025543153286, -0.014911655336618423, 0.006778741255402565, 0.023036697879433632, 0.008872986771166325, 0.011943495832383633, 0.002852031262591481, -0.010526337660849094, -0.022249387577176094, 0.00994372833520174, 0.009857123717665672, -0.0048419577069580555, -0.005751301068812609, 0.010030332021415234, 0.009998840279877186, -0.03479911386966705, 0.002857936080545187, 0.0054363771341741085, -0.00408614007756114, -0.002852031262591481, 0.023477591574192047, -0.003580293385311961, -0.0016061129281297326, -0.006637025158852339, 0.00930600706487894, 0.0021670714486390352, -8.002270624274388e-05, -0.007884912192821503, 0.0075345588847994804, -0.008534442633390427, -0.013541735708713531, 0.0030823196284472942, -0.001230172230862081, -0.03341344743967056, -0.010486972518265247, -0.02965010330080986, 0.03716104477643967, -0.03243718296289444, 0.00913279876112938, -0.01813962683081627, -0.009117052890360355, 0.041003115475177765, -0.01977723278105259, -0.0035980078391730785, 0.009109179489314556, 0.025288404896855354, -0.0011898225639015436, 0.029051747173070908, -0.011998607777059078, 0.0005225771456025541, -0.02393423020839691, -0.021005436778068542, 0.019541040062904358, -0.000627879926469177, -0.0029465085826814175, -0.0056528872810304165, -0.003536991309374571, 0.002296977676451206, 0.0234303530305624, 0.029492640867829323, 0.002674886491149664, 0.008699778467416763, -0.0036787071730941534, -0.021241629496216774, -0.0007046426762826741, -0.0133134163916111, 0.02799675241112709, 0.014321173541247845, 0.003098065732046962, 0.015053371898829937, 0.008904478512704372, 0.00955794658511877, -0.003798771882429719, 0.012313531711697578, 0.0014899845700711012, -0.015195087529718876, -0.004420747049152851, 0.006593723315745592, 0.031224723905324936, -0.0015332866460084915, -0.025697806850075722, 0.034925080835819244, -0.027445634827017784, 0.011636445298790932, 0.011557714082300663, -0.02054879628121853, -0.00204307003878057, 0.022217893972992897, 0.02332012914121151, -0.0027693638112396, 0.0046175746247172356, -0.031020022928714752, 0.013998376205563545, 0.014407777227461338, 0.009077686816453934, 0.022973712533712387, -0.010943612083792686, -0.007664464879781008, -0.009164291433990002, -4.846878437092528e-05, 0.007455827668309212, -0.0006869281642138958, 0.01432904601097107, 0.020060664042830467, -0.021855732426047325, 0.0015844618901610374, -0.018060896545648575, -0.013431512750685215, -0.01400624867528677, 0.024753034114837646, 0.0297760721296072, 0.011014469899237156, 0.030311444774270058, -0.005841841921210289, -0.020816482603549957, 0.01999768055975437, -0.018344327807426453, -0.004515224136412144, 0.010959358885884285, 0.0158406812697649, 0.027193695306777954, -0.006845662370324135, 0.0027634589932858944, 0.02394997701048851, -0.005326153710484505, -0.021729761734604836, -0.023005204275250435, -0.027036232873797417, 0.027776304632425308, 0.0065897866152226925, 0.009361119009554386, 0.0018747824942693114, -0.006554357707500458, 0.005621395073831081, -0.008290376514196396, 0.005684379953891039, 0.0316498726606369, 0.003436609171330929, -0.0009708519210107625, 0.006310291588306427, -0.0024249155540019274, -0.0061646392568945885, -0.03234270587563515, 0.027335410937666893, -0.01597452536225319, 0.005345836281776428, -0.005499362014234066, 0.0007016902673058212, 0.02698899433016777, -0.009400484152138233, 0.0036019443068653345, -0.025020718574523926, 0.010794023051857948, -0.005495425313711166, -0.013392146676778793, 0.02875256910920143, 0.012274166569113731, -0.009581565856933594, -0.031744349747896194, 0.03133494779467583, -0.010518464259803295, 0.00706217298284173, -0.010471225716173649, 0.0024741224478930235, 0.020942451432347298, 0.003137431340292096, -0.011392379179596901, 0.011061708442866802, -0.001651383237913251, -0.04204236716032028, 0.007829800248146057, 0.025571836158633232, -0.012195435352623463, -0.009927982464432716, -0.012589090503752232, 0.030090996995568275, 0.005802476312965155, 0.010250778868794441, -8.752675785217434e-05, -0.02736690454185009, 0.011085327714681625, -0.02357206866145134, 0.008817874826490879, 0.0007420398760586977, 0.036688655614852905, 0.011069581843912601, -0.020060664042830467, 0.009613057598471642, 0.028059735894203186, -0.026910264045000076, -0.00012154101568739861, -0.007440081797540188, -0.02015514113008976, -0.013856659643352032, -0.0014112535864114761, -0.020706258714199066, 0.017068885266780853, -0.02583952248096466, 0.004385318141430616, -0.0008222471224144101, -0.02256431058049202, -0.014132218435406685, -0.008896606042981148, -0.01823410578072071, -0.011683683842420578, -0.02459557168185711, 0.004153061658143997, 0.019367830827832222, 0.0009191847057081759, 0.0038125498685985804, -0.0019771328661590815, -0.02650086209177971, -0.012604836374521255, 0.026658324524760246, -0.006601596251130104, -0.0183915663510561, 0.0034936892334371805, -0.011683683842420578, -0.006310291588306427, 0.008857239969074726, 0.0037318505346775055, -0.008439965546131134, -0.021477822214365005, 0.004558526445180178, 0.0027851099148392677, -0.008132915012538433, -0.004597891587764025, 0.02080073580145836, 0.0021375473588705063, 0.0033933070953935385, 0.019037161022424698, -0.017021646723151207, 0.008644666522741318, 0.025918252766132355, 0.02127312310039997, -0.013242557644844055, 0.026768548414111137, 0.011360886506736279, 0.03514552861452103, 0.0064244517125189304, -0.020233873277902603, -0.044404298067092896, 0.01570683903992176, -0.0032102575059980154, -0.0056961895897984505, 0.013959010131657124, 0.012510359287261963, 0.04727010801434517, -0.004853767808526754, -0.021777000278234482, -0.025902505964040756, 0.0012291880557313561, 0.014951021410524845, -0.011967115104198456, -0.012659948319196701, -0.01573833078145981, 0.004700242076069117, -0.003635405097156763, 0.03385433927178383, -0.0016415418358519673, -0.012124577537178993, -0.010864880867302418, 0.02089521288871765, -0.007896721363067627, -0.031208977103233337, -0.01900566928088665, -0.025335643440485, 0.001469317707233131, 0.010518464259803295, -0.03284658119082451, 0.011069581843912601, -0.0107625313103199, -0.007255063857883215, -0.014880163595080376, -0.020092157647013664, -0.027823543176054955, -0.010723165236413479, -0.0022359611466526985, -0.011478982865810394, 0.0152108334004879, 0.02939816378057003, 0.01008544396609068, -0.0005265137297101319, -0.02483176440000534, 0.018926937133073807, -0.00408614007756114, -0.005589902866631746, -0.0316341258585453, -0.01248674001544714, 0.003739723702892661, 0.006955885794013739, -0.002747712656855583, 0.0028402216266840696, 0.0034425139892846346, -0.0022418659646064043, -0.03432672470808029, 0.01146323699504137, -0.037696413695812225, 0.012045846320688725, -0.00018329566228203475, 0.024705795571208, 0.013896025717258453, -0.0037220090162009, 0.021777000278234482, 0.0004303142486605793, 0.022280879318714142, 0.0005304502556100488, -0.035177022218704224, -0.013447258621454239, -0.0032063208054751158, 0.01177816092967987, -0.005818222649395466, 0.0005151961231604218, 0.006365403067320585, -0.00481440220028162, -0.0018964335322380066, -7.448693213518709e-05, -0.014029867947101593, -0.01160495262593031, 0.009014702402055264, 0.001914147986099124, -0.009644550271332264, 0.030185474082827568, -0.004389254376292229, -0.008140787482261658, -0.01606900244951248, 0.0010451542912051082, -0.001415190170519054, 0.015069117769598961, -0.01008544396609068, -0.033161506056785583, -0.00288155535236001, -0.004145188257098198, 0.026422131806612015, 0.019320592284202576, 0.03464164957404137, -0.014045614749193192, -0.007503066677600145, -0.010998724028468132, -0.01965126395225525, 0.02067476697266102, 0.015273818746209145, -0.004184553865343332, -0.010282271541655064, 0.01824985072016716, -0.00976264663040638, -0.0031236533541232347, -0.005711935926228762, 0.004235729109495878, 0.008203772827982903, -0.00251939264126122, 0.006983441766351461, 0.006310291588306427, -0.03128770738840103, 0.014376284554600716, 0.020596034824848175, -0.018281344324350357, -0.018045149743556976, -0.001103218412026763, 0.00027039184351451695, -0.0030705099925398827, -0.01573045924305916, -0.014226695522665977, 0.005959938280284405, -0.013108715415000916, -0.008778508752584457, 0.023005204275250435, 0.04273520037531853, -0.010534211061894894, 0.002596155507490039, -0.01645478419959545, -0.00388340768404305, -0.026815786957740784, 0.002192659070715308, -0.010408241301774979, -0.00943984929472208, 0.0158485546708107, -0.003322449279949069, -0.009274514392018318, 0.011912004090845585, -0.01539191510528326, -0.0152108334004879, 0.012211182154715061, 0.02583952248096466, 0.017415301874279976, -0.00987287051975727, -0.01773022674024105, -0.0038164863362908363, 0.0037377553526312113, -0.011982861906290054, -0.0012262356467545033, 0.013888152316212654, 0.010298017412424088, -0.009148544631898403, -0.004672686103731394, 0.0009678995120339096, -0.0013167763827368617, 0.0054875523783266544, 0.007085792254656553, 0.017399556934833527, 0.009069813415408134, -0.02294222079217434, 0.0028166023548692465, 0.007022807374596596, -0.013636212795972824, 0.024170424789190292, -0.009644550271332264, -0.01242375560104847, 0.029996519908308983, -0.0058969538658857346, -0.00048198149306699634, 0.03204352781176567, -0.0003114796127192676, 0.00913279876112938, -0.02952413447201252, 0.01051059179008007, 0.0005535774980671704, 0.005223803222179413, 0.002968159504234791, -0.005731618497520685, -0.008857239969074726, 0.0024544396437704563, -0.011274282820522785, 0.011408125050365925, -0.007259000558406115, 0.005920573137700558, -0.012242673896253109, 0.0009324705461040139, 0.009298133663833141, 0.014958894811570644, 0.04736458510160446, 0.004483731929212809, 0.008408472873270512, 0.019336339086294174, -0.005810349714010954, -0.009990966878831387, 0.023335875943303108, 0.012494613416492939, -0.0035507690627127886, 0.007581797428429127, -0.018407313153147697, -0.0018147501396015286, 0.0008438981603831053, -0.01736806333065033, -0.005711935926228762, -0.00697163213044405, -0.017462540417909622, -0.0033657513558864594, 0.04015282168984413, -0.014565239660441875, 0.008928097784519196, 0.011447491124272346, 0.0017084631836041808, 0.003300798125565052, -0.0023638990242034197, 0.0012656012549996376, 0.01280953735113144, -0.011227044276893139, 0.015510011464357376, 0.018454551696777344, 0.009502834640443325, -0.02295796573162079, -0.015265945345163345, 0.01475419383496046, -0.006668517831712961, 0.00016607325233053416, 0.00810929574072361, 0.020202379673719406, 0.014242442324757576, 0.00576704740524292, 0.0067984238266944885, -0.008935971185564995, 0.0009368991595692933, 0.016911424696445465, 0.022485580295324326, -0.029051747173070908, 0.00031295581720769405, 0.005530854221433401, -0.0017980197444558144, 0.00026399496709927917, -0.005263168830424547, 0.013329162262380123, 0.013069350272417068, -0.004963991232216358, 0.0017350349808111787, -0.003409053198993206, 0.014840797521173954, -0.009400484152138233, 0.00937686488032341, 0.006133146584033966, 0.00032427339465357363, -0.00721963495016098, 0.001130774267949164, -0.002411137567833066, -0.023776769638061523, -0.0042081731371581554, -0.015250199474394321, 0.004227856174111366, 0.010526337660849094, -0.0035488009452819824, 0.0008935971418395638, 0.03144517168402672, 0.000392670975998044, 0.023886991664767265, 0.0027693638112396, -0.02621743083000183, -0.01861201412975788, 0.0404992401599884, -0.011990734376013279, -0.006853535771369934, 0.008416346274316311, 0.012431629002094269, -0.010282271541655064, -0.013848787173628807, -0.011447491124272346, 0.0008148660999722779, 0.009345372207462788, 0.012502486817538738, -0.023509083315730095, 0.0019200528040528297, 0.0058969538658857346, 0.0018550996901467443, 0.002113928087055683, -0.0032279719598591328, -0.012360770255327225, -0.0016996059566736221, -0.015801316127181053, -0.013423639349639416, 0.007243254221975803, 0.0026315844152122736, 0.02776055969297886, -0.0014801432844251394, 0.012053719721734524, -0.011053835973143578, -0.015935158357024193, -0.011415998451411724, 0.019367830827832222, -0.008010881952941418, -0.009904362261295319, 0.0171161238104105, 0.006416578311473131, 0.006546484772115946, -0.014392031356692314, -0.014848670922219753, 0.0027181885670870543, 0.002127705840393901, -0.007436145097017288, 0.00035945631680078804, 0.003690516809001565, -0.004397127777338028, -0.004944308195263147, -0.0017911307513713837, 0.017903434112668037, -0.02941391058266163, -0.012589090503752232, -0.006219750735908747, 0.006522865500301123, 0.004464048892259598, 0.0034523552749305964, 0.0034425139892846346, 0.0025508850812911987, 0.00983350444585085, -0.000918200530577451, -0.0076605286449193954, 0.028043990954756737, 0.005566283129155636, -0.0026847277767956257, 0.02267453446984291, 0.012904014438390732, -0.030374428257346153, -0.0008872002363204956, 0.00424360204488039, 0.02051730453968048, -0.023036697879433632, 0.016627991572022438, -0.011486856266856194, -0.015761950984597206, -0.021099913865327835, -0.022280879318714142, -0.008282504044473171, -0.0004652511270251125, -0.015628108754754066, -0.014998259954154491, -0.004940371494740248, 0.006625215522944927, -0.013179573230445385, 0.0018560838652774692, 0.004700242076069117, 0.0023717719595879316, -0.024674301967024803, -0.0031098753679543734, -0.022107671946287155, -0.007932150736451149, 0.008298249915242195, -0.01861201412975788, -0.01355748251080513, -0.0142660615965724, -0.00160119216889143, -0.00032205908792093396, 0.0019200528040528297, -0.012022227048873901, -0.012360770255327225, -0.0006455943803302944, 0.017320824787020683, 0.0009792171185836196, 0.004353825468569994, -0.02368229255080223, 0.022658787667751312, 0.011762415058910847, 0.02431214042007923, 0.013770055957138538, 0.006436261348426342, 0.008518696762621403, 0.027729066088795662, 0.022737519815564156, 0.02051730453968048, -0.0285321231931448, -0.02292647399008274, 0.005735555198043585, 0.0010067729745060205, 0.0049679274670779705, 0.036184776574373245, 0.0014584922464564443, 0.003905058838427067, 0.025918252766132355, -0.0202496200799942, -0.011667937971651554, 0.01991894841194153, -0.010423987172544003, -0.0022398976143449545, -0.007936087436974049, 0.007507002912461758, -0.013911771588027477, 0.01572258584201336, 0.020123649388551712, -0.0017606224864721298, -0.014021995477378368, 0.003580293385311961, 0.022391103208065033, 0.008912351913750172, -0.01645478419959545, 0.00440106401219964, -0.004188490565866232, 0.0023422478698194027, -0.00888085924088955, 0.023272890597581863, 0.0017143680015578866, 0.014872290194034576, 0.00799513515084982, 0.014140091836452484, 0.01762000285089016, 0.003962138667702675, -0.011203425005078316, -0.005503298714756966, 0.014565239660441875, 0.001233124639838934, -0.0023796451278030872, -0.006148892920464277, 0.003847978776320815, -0.027319664135575294, -0.02089521288871765, -0.01153409481048584, 0.031350694596767426, 0.0020863721147179604, 0.003328354097902775, 0.0152108334004879, 0.0058615244925022125, 0.006259116344153881, 0.002174944616854191, -0.007329858373850584, -0.007873102091252804, -0.016816945746541023, -0.008195899426937103, 0.0026866961270570755, 4.560863453662023e-05, 0.006129210349172354, 0.003879471216350794, -0.023367367684841156, -0.02544586732983589, -3.60748017556034e-05, -0.014880163595080376, -0.016627991572022438, -0.001232140464708209, 0.010313764214515686, 0.016753962263464928, -0.010038205422461033, -0.02105267532169819, -0.019352085888385773, -0.0011593142990022898, 0.015903666615486145, 0.02785503678023815, -0.009187910705804825, -0.00535764591768384, 0.005782793741673231, 0.015297438018023968, 0.02609146200120449, -0.038704171776771545, 0.009927982464432716, 0.007203888613730669, 0.03536597639322281, -0.01064443401992321, 0.013927518390119076, 0.02155655436217785, -0.01636030711233616, -0.006700010038912296, 0.03700358048081398, -0.0012744584819301963, 0.022391103208065033, -0.016139859333634377, 0.00043646511039696634, -0.002877618884667754, -0.001989926677197218, 0.011132566258311272, -0.01121917087584734, 0.012124577537178993, 0.0023678354918956757, 0.02801249735057354, -0.005755237769335508, 0.021887224167585373, -0.01007757056504488, -0.011297902092337608, -0.014486508443951607, -0.007455827668309212, -0.011935623362660408, -0.00976264663040638, -0.02332012914121151, -0.018297089263796806, -0.00288352370262146, -0.003544864244759083, -0.011164058931171894, -0.0142581881955266, 0.02394997701048851, 0.001074678497388959, 0.00697163213044405, -0.007333794608712196, 0.011187678202986717, -0.001207537017762661, 0.014203076250851154, 0.00497580086812377, -0.0025548217818140984, -0.02927219495177269, 0.011069581843912601, -0.006613405887037516, 0.007105474825948477, -0.01007757056504488, -0.002544980263337493, -0.005881207529455423, -0.004613637924194336, -0.007542431820183992, 0.00816440675407648, -0.007770752068608999, -0.011242790147662163, -0.026280416175723076, 0.011242790147662163, 0.026170192286372185, 0.007034617010504007, 0.00624337000772357, -0.0071290940977633, -0.0008114216034300625, -0.028721077367663383, -0.010786150582134724, -0.010353129357099533, -0.0008596443803980947, -0.008975336328148842, -0.034673143178224564, -0.008518696762621403, -0.01634456031024456, 0.004582145716995001, 0.008313995786011219, 0.015218706801533699, 0.012935507111251354, 0.0002050697075901553, 0.026784293353557587, -0.006314228288829327, -0.0025331706274300814, -0.003727913834154606, 7.030434062471613e-05, 0.011376633308827877, 0.02621743083000183, 0.0043656351044774055, 0.0002908127207774669, 0.016029635444283485, 0.01876947656273842, 0.004586081951856613, 0.00449554156512022, 0.01621859148144722, -0.0025981238577514887, 0.015620235353708267, -0.003826327621936798, 0.021603792905807495, -0.00401725061237812, -0.021336106583476067, -0.006700010038912296, -0.010179921053349972, 0.011132566258311272, -0.015092737041413784, 0.010557830333709717, -0.02812272123992443, -0.04623085632920265, 0.018674999475479126, -0.028327422216534615, 0.005790666677057743, -0.033507924526929855, -0.020344097167253494, 0.004767163656651974, 0.016565008088946342, 0.014722701162099838, 0.003176796715706587, 0.015769824385643005, 0.014053487218916416, -0.019792979583144188, -0.013738563284277916, -0.005089960526674986, 0.018848206847906113, 0.010384622029960155, 0.016021763905882835, 0.00017529954493511468, 0.011006597429513931, -0.0028146340046077967, -0.0060701617039740086, 0.004448303021490574, -0.014951021410524845, 0.01710037887096405, -0.007101538125425577, -0.012392262928187847, -0.012408008798956871, -0.015092737041413784, 0.024611318483948708, -0.004279030952602625, 0.014234568923711777, 0.009085560217499733, 0.011801780201494694, 0.013431512750685215, 0.00608197133988142, 0.03662567213177681, -0.025146689265966415, -0.007121221162378788, 0.0036767388228327036, 0.00737709691748023, -0.017194855958223343, 0.00045122718438506126, 0.010502718389034271, -0.0014968735631555319, -0.006408705376088619, 0.020470065996050835, -0.001258712261915207, -0.00471992464736104, -0.0011967115569859743, 0.013045731000602245, 0.024044454097747803, 0.0005452123587019742, -0.012880395166575909, 0.011880511417984962, -0.029996519908308983, 0.0067157563753426075, 0.0015323025872930884, 0.006290608551353216, 0.007495193276554346, -0.029445402324199677, 0.0069322665221989155, 0.03391732648015022, -0.009431976824998856, -0.019714247435331345, 0.02229662612080574, -0.008266757242381573, -0.006278798915445805, 0.012045846320688725, -0.00236193067394197, 0.002426883904263377, 0.00955794658511877, 0.0036826436407864094, 0.006892900913953781, -0.01210095826536417, 0.004901006352156401, 0.00020408557611517608, -0.003981821704655886, -0.0027713319286704063, -0.02114715240895748, -0.012951252982020378, -0.005735555198043585, 0.006078035105019808, -0.016250083222985268, -0.0001238168333657086, 0.011250663548707962, -0.010951485484838486, -0.0070070610381662846, 6.34153766441159e-05, 0.014738447964191437, 0.020186634734272957, -0.01000671274960041, -0.013415765948593616, 0.0016307163750752807, -0.003613753942772746, 0.007573924493044615, -0.009101306088268757, 0.0016927169635891914, 0.00874701701104641, 0.00037101993802934885, 0.007428272161632776, 0.006601596251130104, 0.009707535617053509, -0.012565471231937408, 0.011770287528634071, -0.00037913909181952477, 0.003224035492166877, 0.0013531894655898213, 0.005940255708992481, 0.018785221502184868, 0.009266640990972519, 0.013588974252343178, -0.007510939612984657, -0.0005147040355950594, -0.0139353908598423, -0.020092157647013664, -0.013337035663425922, -0.03684611991047859, 0.014706955291330814, -0.009487087838351727, 0.008707650937139988, 6.821304850745946e-05, 0.006207941100001335, 0.018533281981945038, -0.003033112734556198, 0.010361002758145332, 0.011030216701328754, -0.009888616390526295, -0.00535764591768384, 0.016753962263464928, -0.015084863640367985, 0.009156418032944202, -0.010046078823506832, 0.009392610751092434, 0.008644666522741318, -0.027729066088795662, -0.005593839101493359, -0.01273867953568697, -0.020312603563070297, -0.017210600897669792, 0.014919528737664223, -0.009219402447342873, -0.011675810441374779, -0.0021946271881461143, 0.010982978157699108, -0.01572258584201336, -0.011935623362660408, 0.014210949651896954, -0.006416578311473131, -0.0183915663510561, 0.0018491948721930385, -0.005806413013488054, 0.014470761641860008, -0.01337640080600977, 0.0007833736599422991, -0.010298017412424088, -0.014478635042905807, 0.012699314393103123, -0.021084168925881386, 0.002639457583427429, -0.010935738682746887, 0.024642810225486755, 0.002143452176824212, 0.007869165390729904, 0.0048419577069580555, 0.007636909373104572, -0.011195551604032516, 0.01606900244951248, 0.011305774562060833, 0.003475974779576063, 0.010486972518265247, -0.004227856174111366, 0.004621510859578848, 0.01191987656056881, -0.015407660976052284, 0.0018167183734476566, -0.007329858373850584, -0.010951485484838486, 0.012573344632983208, 0.0005240533500909805, -0.01837582141160965, -0.02141483873128891, 0.026800040155649185, -0.010242906399071217, -0.008022691123187542, 0.01773022674024105, -0.0049679274670779705, 0.0006849599303677678, 0.0015618266770616174, 0.0004130918241571635, 0.025335643440485, 0.013833040371537209, 0.009715408086776733, 0.008392727002501488, 0.024879002943634987, 0.002192659070715308, 0.0029720962047576904, -0.015549377538263798, -0.010211413726210594, 0.006727566011250019, -0.019304847344756126, 0.0023205969482660294, -0.0015815094811841846, 0.02042282745242119, -0.003586198203265667, -0.003515340154990554, -0.005680443253368139, 0.010526337660849094, -0.01606900244951248, 0.016423290595412254, -0.004117632284760475, -0.010794023051857948, 0.016753962263464928, 0.010368876159191132, 0.005664696916937828, -0.0013315384276211262, -0.01464396994560957, -0.004302650224417448, -0.0017744004726409912, 0.0007735323160886765, -0.013006364926695824, 0.0177617184817791, 0.015998143702745438, 0.02114715240895748, 0.016690976917743683, -0.010841261595487595, 0.019210370257496834, 0.0036373732145875692, -0.0006273878389038146, -0.012762298807501793, 0.001337443245574832, 0.006133146584033966, -0.0024386935401707888, 0.0048025925643742085, -0.005959938280284405, 0.00791640393435955, -0.002619774779304862, 0.024249155074357986, -0.017667241394519806, 0.006865345407277346, 0.016250083222985268, 0.013470877893269062, -0.007821926847100258, 0.001833448652178049, 0.007625099737197161, 0.0008655491983518004, -0.0074007161892950535, 0.004025123547762632, 0.011290028691291809, 0.0012409978080540895, -0.0009590422851033509, -0.007404652889817953, 0.006282735615968704, 0.0011130598140880466, 0.017525525763630867, 0.0075345588847994804, 0.019541040062904358, -0.002749681007117033, -0.016502022743225098, -0.011597080156207085, 0.001962370704859495, -0.0011475046630948782, -0.0016464624786749482, 0.007262936793267727, -0.002913047792389989, 0.009975221008062363, 0.012573344632983208, 0.009014702402055264, 0.006148892920464277, 0.00033337666536681354, 0.021997448056936264, 0.027335410937666893, -0.003720040898770094, 0.0056961895897984505, -0.01064443401992321, -0.010919992811977863, -0.040247298777103424, -0.0056135221384465694, -0.0120301004499197, 0.011345140635967255, -0.008376981131732464, -0.02267453446984291, -0.009754774160683155, 0.0164862759411335, -0.04194789007306099, 0.010038205422461033, 0.010612942278385162, 0.022107671946287155, -0.0074440180324018, 0.003639341564849019, -0.014273934066295624, -0.0003132018609903753, 0.012691440992057323, -0.028799807652831078, -0.006829916033893824, -8.531244384357706e-05, 0.003216162323951721, 0.02042282745242119, -0.003962138667702675, 0.027303919196128845, -0.002586314221844077, 0.00240720110014081, 0.01160495262593031, 0.030059505254030228, -0.0032102575059980154, 0.013218938373029232, -0.002176912734284997, -0.018218358978629112, -0.0019357990240678191, -0.029461149126291275, -0.006644898559898138, 0.006125273648649454, -0.020706258714199066, -0.013092969544231892, 0.010880627669394016, -0.010778277181088924, -7.942299816932064e-06, -0.026044221594929695, -0.010935738682746887, -0.0068102334626019, -0.005869397893548012, 0.02053305134177208, 0.004168807528913021, 0.0003776628873310983, 0.012447374872863293, 0.0026827596593648195, 0.00021269677381496876, -0.012329278513789177, -0.030327189713716507, 0.009219402447342873, -0.0034976257011294365, 0.010620814748108387, -0.005503298714756966, -0.017147617414593697, -0.026059968397021294, -0.01184901874512434, -0.012872522696852684, -0.013116588816046715, -0.010738911107182503, -0.009786265902221203, 0.004897069651633501, 0.011187678202986717, 0.004621510859578848, 0.003826327621936798, 0.012321405112743378, -0.007388906553387642, -0.014392031356692314, 0.02240685001015663, -0.02520967274904251, 0.003460228443145752, 0.008526570163667202, 0.00393064646050334, -0.0018797031370922923, 0.0059560020454227924, -0.02650086209177971, -3.210749491699971e-05, -0.013470877893269062, -0.0025528534315526485, -0.01938357762992382, 0.028280183672904968, -0.0026276479475200176, 0.019446562975645065, 0.010628688149154186, 0.005314344074577093, 0.015746204182505608, 0.00976264663040638, -0.011951369233429432, -0.007636909373104572, 0.005530854221433401, -0.02028111182153225, -0.005030912347137928, 0.005298597738146782, -0.021210137754678726, 0.01210095826536417, 0.012297785840928555, 0.015927286818623543, 0.020989689975976944, -0.019588278606534004, -0.0066724540665745735, -0.022343864664435387, -0.0016464624786749482, 0.004361698869615793, 0.011455363593995571, 0.004070393741130829, 0.0008817874477244914, 0.0013138239737600088, -0.004448303021490574, 0.022123416885733604, 0.00440500071272254, -0.0014968735631555319, 0.006452007219195366, -0.0030449223704636097, 0.006554357707500458, 0.0031059389002621174, -0.013683452270925045, 0.0005565299070440233, -0.006353593431413174, 0.013864533044397831, -0.0034779428970068693, -0.023650798946619034, 0.01596665196120739, 0.010471225716173649, 0.010841261595487595, 0.0025981238577514887, 0.0003894725232385099, 0.0020588161423802376, 0.0035291181411594152, 0.0073495409451425076, -0.01058144960552454, 0.019352085888385773, -0.007424335461109877, 0.0011721081100404263, 0.016816945746541023, 0.009274514392018318, -0.0031827015336602926, 0.007018870674073696, 0.0006490388768725097, -0.004310523625463247, 0.01861201412975788, 0.008432092145085335, 0.002704410580918193, 0.036058809608221054, 0.005582029465585947, -0.0014014121843501925, 0.0028756505344063044, 0.0029150161426514387, 0.012368643656373024, 0.0014329046243801713, 0.009487087838351727, 0.011140439659357071, 0.006522865500301123, 0.0012862681178376079, 0.013179573230445385, 0.016171352937817574, -0.014116472564637661, -0.009258768521249294, -0.0024012962821871042, 0.008581681177020073, -0.004735670983791351, 0.008258884772658348, -2.0021052478114143e-05, -0.01813962683081627, 0.004397127777338028, 0.009920109063386917, -0.007943959906697273, -0.007676274981349707, -0.011486856266856194, -0.005574156530201435, -0.015887919813394547, 0.01152622140944004, 0.0021414838265627623, 0.014226695522665977, -0.0026315844152122736, -0.023146919906139374, 0.019415071234107018, -0.00664883479475975, 0.0028185707051306963, -0.00803450122475624, 0.017399556934833527, -0.004204236436635256, -0.008054183796048164, -0.0164705291390419, -0.013667705468833447, 0.015628108754754066, -0.004042838234454393, -0.02042282745242119, 0.003989694640040398, -0.0029189526103436947, 0.017194855958223343, -0.0018678935011848807, -0.00983350444585085, 0.0003562578931450844, 0.021210137754678726, -0.0272566806524992, -0.023351620882749557, -0.018438804894685745, 0.010998724028468132, -0.010486972518265247, -0.0038637248799204826, -0.008085676468908787, 0.00880212802439928, 0.017147617414593697, -0.004948244895786047, 0.004294777289032936, 0.007471574004739523, 0.007959706708788872, 0.0133055429905653, -0.0028185707051306963, -0.0013905867235735059, 0.009400484152138233, -0.011408125050365925, -0.007739259395748377, 0.005204120650887489, 0.0007090712897479534, -0.00471992464736104, -0.0008822795352898538, -0.003905058838427067, -0.00931388046592474, -0.0253513902425766, 0.007821926847100258, -0.03347643092274666, -0.012447374872863293, -0.0028402216266840696, 0.007093665190041065, 0.02801249735057354, 0.0015401756390929222, 0.002277294872328639, -0.00029548737802542746, 0.008125041611492634, 0.008282504044473171, -0.007892784662544727, 0.02420191653072834, 0.013604721054434776, -0.0025252974592149258, -0.0070661092177033424, 0.005818222649395466, 0.028847046196460724, 0.0002920428814832121, 0.015431280247867107, -0.006078035105019808, -0.002102118218317628, 0.00535764591768384, -0.01121917087584734, -0.00912492536008358, 0.004897069651633501, 0.009510708041489124, -0.005054531618952751, -0.02017088793218136, 0.013014238327741623, -0.011447491124272346, -0.0009236133191734552, 0.002621743129566312, -0.0020607844926416874, -0.017840450629591942, -0.01599027030169964, -0.014840797521173954, 0.007668401580303907, -0.005743428133428097, 0.019336339086294174, -0.02812272123992443, 0.003115780185908079, -0.003513371804729104, -0.026579594239592552, 0.006766931619495153, 0.021084168925881386, -0.01950954832136631, -0.011124693788588047, 0.013344908133149147, -0.008321869187057018, 0.0001590612664585933, -0.012360770255327225, -0.01990320347249508, -0.017966419458389282, -0.0005516092060133815, 0.005999303888529539, 0.0031571141444146633, -0.016407545655965805, 0.0037613746244460344, -0.0005063388962298632, -0.018958430737257004, 0.011549840681254864, -0.0034917208831757307, 0.006644898559898138, -0.005365519318729639, 0.004641193896532059, 0.009676042944192886, 0.0003653611638583243, 0.004042838234454393, -0.0007774688419885933, 0.018155373632907867, 0.001312839798629284, 0.0029740643221884966, -0.00017726782243698835, 0.0133134163916111, 0.022627295926213264, -0.014951021410524845, 0.008699778467416763, -0.004507351201027632, -0.026926010847091675, 0.004479795228689909, -0.0010569640435278416, -0.006577976979315281, 0.005306471139192581, -0.02862660028040409, -0.016549261286854744, -0.016171352937817574, 0.0148959094658494, -0.027209442108869553, -0.013463005423545837, 0.005593839101493359, -0.0027969195507466793, 0.011415998451411724, -0.010140555910766125, 0.013754310086369514, 0.014281807467341423, -0.005385201890021563, -0.019210370257496834, -0.00345038715749979, -0.005105706863105297, -0.009723281487822533, -0.015376169234514236, -0.009117052890360355, -0.010148429311811924, 0.01636030711233616, -0.018659252673387527, 0.005459996405988932, -0.015289564616978168, -0.006822043098509312, -0.03253166005015373, 0.013659832067787647, -0.023225652053952217, 0.006141019985079765, 0.001732082455419004, -0.011431744322180748, 0.009518580511212349, -0.0005845778505317867, 0.002171007916331291, 0.005546600557863712, -0.003430704353377223, 0.011707303114235401, 0.013100842013955116, 0.00440500071272254, 0.012722933664917946, 0.0026827596593648195, -0.0007922309450805187, -0.0068062967620790005, -0.009266640990972519, -0.016769707202911377, -0.003844042308628559, 0.011171932332217693, 0.01661224663257599, 0.006274862680584192, -0.03621627017855644, 0.023603560402989388, -0.0031256217043846846, 0.011801780201494694, -0.027666080743074417, -0.0025036465376615524, 0.0006913567776791751, -0.03180733323097229, 0.009542199783027172, 0.006089844740927219, 0.020958198234438896, 0.022202149033546448, -0.026406385004520416, 0.012565471231937408, -0.007664464879781008, 0.003198447870090604, 0.004916752222925425, -0.013037857599556446, -0.0023698038421571255, -0.009408357553184032, 0.01407710649073124, 0.0129906190559268, 0.004597891587764025, -0.019966186955571175, -0.027146456763148308, -0.004397127777338028, 0.011376633308827877, 0.006668517831712961, 0.018060896545648575, 0.026453623548150063, 0.0033362270332872868, 0.015494265593588352, 0.0063811494037508965, -0.017194855958223343, 0.00024111375387292355, -0.0002543996088206768, -0.014864416792988777, 0.01057357620447874, -0.01684843935072422, 0.011376633308827877, -0.02269028127193451, -0.029476895928382874, 0.013588974252343178, -0.0018039245624095201, 0.009888616390526295, 0.007203888613730669, -0.007688084617257118, -0.00576311070472002, 0.0031827015336602926, 0.0013699198607355356, -0.02179274708032608, -0.0054442500695586205, -0.027540111914277077, -0.026800040155649185, -0.0023481526877731085, -0.0011189646320417523, 0.0037101993802934885, 0.007975452579557896, 0.0053025344386696815, -0.003753501456230879, -0.009164291433990002, -0.026910264045000076, 0.00936899147927761, 0.013415765948593616, 0.016879931092262268, -0.005263168830424547, 0.02483176440000534, 0.026437876746058464, -0.00497186416760087, -0.012581217102706432, -0.0008970415801741183, 0.004731734283268452, -0.006436261348426342, -0.0046766228042542934, -0.021194390952587128, 0.0008581681759096682, 0.012636329047381878, -0.02623317763209343, -0.002853999612852931, 0.016391798853874207, -0.0012272198218852282, -0.009636676870286465, -0.02925644814968109, 0.0072747464291751385, 0.003113812068477273, -0.012589090503752232, 0.01798216626048088, 0.01750977896153927, -0.011927749961614609, -0.005747364833950996, 0.017714479938149452, 0.0031236533541232347, -0.003505498869344592, 0.006459880620241165, 0.003844042308628559, 0.009164291433990002, -0.009266640990972519, -0.004786846227943897, -0.02114715240895748, -0.01128215529024601, 0.022233640775084496, 0.017431048676371574, -0.0014023963594809175, 0.0018462424632161856, 0.021588046103715897, -0.020485812798142433, -0.007546368520706892, -0.005416694562882185, 0.013392146676778793, 0.0024741224478930235, -0.020501557737588882, -0.00018526393978390843, 0.01146323699504137, -0.0008822795352898538, 0.018297089263796806, -0.011085327714681625, 0.007841610349714756, 0.018470298498868942, -0.008644666522741318, 0.01991894841194153, -0.0073495409451425076, -0.003745628520846367, -0.003430704353377223, -0.005566283129155636, 0.01032951008528471, -0.014990386553108692, -0.023855499923229218, -0.005743428133428097, 0.0004792750987689942, 0.026406385004520416, 0.012211182154715061, -0.0018472266383469105, 0.015328929759562016, 0.02143058367073536, 0.0008926129667088389, 0.0126756951212883, -0.00969966221600771, -0.003688548458740115, -0.0064638168551027775, -0.01621859148144722, -0.011447491124272346, -0.0013276018435135484, -0.019100146368145943, 0.0018747824942693114, 0.01686418429017067, 0.0026119016110897064, 0.016313068568706512, 0.01798216626048088, 0.008872986771166325, 0.006105591077357531, 0.015439153648912907, -0.0076605286449193954, 0.018706491217017174, -0.015998143702745438, 0.002387518296018243, -0.010731038637459278, -0.011266409419476986, 0.0139353908598423, -0.006613405887037516, -0.018076643347740173, 0.03382284939289093, -0.002485932083800435, 0.005208057351410389, 0.0013423638883978128, 0.01621859148144722, 0.013636212795972824, -0.026658324524760246, -0.01418733038008213, 0.005499362014234066, -0.0107625313103199, 0.03220098838210106, 0.0062394337728619576, -0.0042081731371581554, -0.0029563498683273792, -0.01597452536225319, -0.015336803160607815, 0.005235612858086824, -0.012612709775567055, -0.014021995477378368, -0.010872754268348217, 0.005853651557117701, 0.012746552936732769, -0.012360770255327225, -0.015021879225969315, 0.0012459184508770704, -0.013722817413508892, -0.021131407469511032, -0.024658557027578354, 0.008479331620037556, 0.020470065996050835, 0.010022459551692009, -0.003324417397379875, -0.04541205242276192, 0.011486856266856194, -0.009022574871778488, -0.0019505610689520836, -0.00874701701104641, 0.032626137137413025, 0.0013561418745666742, 0.003351973369717598, -0.025130942463874817, 0.0017409397987648845, 0.008723397739231586, 0.00267882295884192, 0.0018462424632161856, -0.0021257377229630947, -0.005707999225705862, 0.0005073230131529272, -0.0011602984741330147, -0.009746900759637356, 0.009707535617053509, 0.01724209450185299, -0.015163594856858253, 0.0022103735245764256, -0.006078035105019808, -0.034043293446302414, 0.004704178776592016, 0.004263285081833601, -0.017147617414593697, -0.02089521288871765, -0.001467349473387003, -0.02839040756225586, -0.013494497165083885, -0.007987262681126595, -0.0005826095584779978, -0.0228005051612854, -0.01388027984648943, 0.005648951046168804, -0.017305077984929085, 0.009739027358591557, 0.03265762701630592, 0.010794023051857948, 0.012935507111251354, 0.009077686816453934, 0.010534211061894894, 0.0009934870759025216, 0.005223803222179413, -0.006577976979315281, 0.011612826026976109, -0.014840797521173954, -0.013392146676778793, 0.016942916437983513, -0.018942683935165405, 0.013337035663425922, -0.004349889233708382, -0.010872754268348217, -0.00409007677808404, -0.006637025158852339, 0.010235032998025417, 0.012242673896253109, 0.020706258714199066, -0.02432788535952568, 0.0077668153680861, 0.01569896563887596, 0.011156185530126095, 0.003113812068477273, -0.007247190456837416, 0.004897069651633501, 0.0015116356080397964, 0.0038066450506448746, -0.0015047467313706875, -0.025256913155317307, 0.0030606684740632772, 0.00044384613283909857, -0.010534211061894894, 0.005641077645123005, 0.024028709158301353, -0.006617342587560415, 0.0011839177459478378, -0.012187561951577663, -0.015344676561653614, 0.011982861906290054, 0.0027359030209481716, -0.023855499923229218, 0.007522749248892069, -0.036814626306295395, -0.015289564616978168, -0.01670672371983528, 0.01873798295855522, 0.009904362261295319, 0.00994372833520174, -0.004275094717741013, -0.01887969858944416, 0.003540927777066827, -0.0023934231139719486, 0.00471992464736104, 0.05882782116532326, -0.01001458615064621, 0.0009196767932735384, -0.021761255338788033, 0.008652538992464542, 0.0008680095197632909, 0.0019564658869057894, -0.024296393617987633, -0.0054875523783266544, -0.00045836216304451227, 0.001520492834970355, -0.0001845258375396952, -0.008298249915242195, -0.005641077645123005, -0.004385318141430616, 0.011297902092337608, -0.006282735615968704, 0.004523097071796656, -0.00930600706487894, -0.0171161238104105, -0.009746900759637356, -0.004590018652379513, 0.009006829001009464, 0.001047122641466558, 0.024422364309430122, -0.0053025344386696815, -0.012510359287261963, 0.006050479132682085, -0.008518696762621403, -0.03079957701265812, 0.021635284647345543, -0.024154677987098694, 0.002143452176824212, -6.864361057523638e-05, -0.01064443401992321, 0.003464164910838008, -0.03435821831226349, -0.0048773870803415775, 0.016391798853874207, -0.009613057598471642, 0.0142581881955266, 0.003554705763235688, 0.011959242634475231, 0.010864880867302418, -0.014368412084877491, -0.006829916033893824, 0.005830032285302877, -0.015132103115320206, -0.0016100493958219886, -0.023335875943303108, 0.000774024345446378, 0.005168691743165255, -0.005369455553591251, 0.03240568935871124, -0.021950209513306618, -0.004530970472842455, -0.0025882823392748833, 0.021603792905807495, -0.0055387276224792, 0.014053487218916416, 0.005908763501793146, -0.0026611085049808025, -0.00881000142544508, 0.0003259956429246813, 0.005841841921210289, 0.017588511109352112, -0.011297902092337608, -0.008518696762621403, 0.004818338435143232, -0.015494265593588352, 0.02484751120209694, -0.01000671274960041, 0.01242375560104847, 0.01089637354016304, 0.02064327336847782, -0.0016740183345973492, -0.020580289885401726, 0.0016405576607212424, 0.025697806850075722, -0.008770636282861233, 0.0164705291390419, -0.0020568480249494314, -0.000957073993049562, -0.00943984929472208, -0.018690744414925575, -0.02950838766992092, -0.006731502711772919, -0.0016622086986899376, 0.0310515146702528, -0.006483499892055988, 0.01952529326081276, 0.009794139303267002, -0.003668865654617548, -0.003046890487894416, 0.004901006352156401, -0.0035763566847890615, -0.011691557243466377, -0.002745744539424777, 0.00855806190520525, 0.0048773870803415775, -0.0005811333539895713, 0.011549840681254864, -0.01887969858944416, 0.0007700878195464611, 0.03131920099258423, -0.00640083197504282, 0.008888732641935349, 0.0071251573972404, 0.005971747916191816, -0.009101306088268757, -0.006680327467620373, -0.011723048985004425, -0.006558294408023357, -0.014478635042905807, 0.0017724321223795414, 0.001913163810968399, 0.002068657660856843, 0.003753501456230879, -0.002586314221844077, 0.007566051557660103, -0.02711496502161026, 0.008896606042981148, 0.0164705291390419, -0.0009664233075454831, -0.018060896545648575, -0.015801316127181053, -0.0016877963207662106, 0.004830148071050644, 0.0060386694967746735, -0.010620814748108387, 0.002643394051119685, 0.01450225431472063, 0.02938241697847843, 0.028453391045331955, 0.025036465376615524, 0.00873914361000061, 0.006066225469112396, -0.012219054624438286, 0.009203656576573849, 0.002048974856734276, -0.023398859426379204, 0.0060386694967746735, -0.005424567498266697, -0.010872754268348217, 0.015683220699429512, 0.0011061708210036159, -0.0019239893881604075, -0.009715408086776733, 0.006322101224213839, -0.0145809855312109, -0.0046687498688697815, 0.011990734376013279, 0.03867267817258835, -0.0028146340046077967, -0.005853651557117701, -0.01762000285089016, -0.01147111039608717, -0.020044919103384018, 0.01419520378112793, 0.013274050317704678, -0.010723165236413479, 0.017210600897669792, 0.007168459706008434, 0.0046254475601017475, 0.0142660615965724, -0.010518464259803295, -0.012951252982020378, -0.00671969261020422, 0.00034986098762601614, 0.013966883532702923, 0.0016070969868451357, 0.014203076250851154, -0.001782273524440825, 0.0068810912780463696, 0.01412434596568346, -0.015478518791496754, 0.02128886803984642, -0.015903666615486145, 0.008251011371612549, -0.021225884556770325, 0.005334026645869017, -4.161057586316019e-05, 0.03602731600403786, -0.013762182556092739, 0.00440500071272254, -0.0038401056081056595, -0.003954265732318163, 0.009014702402055264, -0.0002566139155533165, 0.014691208489239216, -0.0002895825309678912, -0.028185706585645676, -0.002828411990776658, 0.005818222649395466, -0.015171468257904053, 0.008006945252418518, -0.020627528429031372, 0.016407545655965805, -0.018029404804110527, -0.024170424789190292, 0.014533746987581253, 0.0011229012161493301, -0.02028111182153225, 0.0004876402672380209
            ],
            "page_number": 105
        }
    ]
}

Reference:Documents — Index

Создание источника знаний

Источник знаний — это повторно используемые ссылки на исходные данные. Следующий код определяет источник знаний с именем earth-knowledge-source, который предназначен для индекса earth-at-night.

sourceDataFields указывает, какие поля индекса включены в ссылки на цитирование. В этом примере содержатся только читаемые человеком поля, чтобы избежать длительных и невоспринимаемых внедрений в ответы.

### Create a knowledge source
POST {{search-url}}/knowledgesources?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}

{
    "name": "{{knowledge-source-name}}",
    "description": "This knowledge source pulls from a search index that contains pages from the Earth at Night e-book.",
    "kind": "searchIndex",
    "searchIndexParameters": {
        "searchIndexName": "{{index-name}}",
        "sourceDataFields": [
            { "name": "id" },
            { "name": "page_chunk" },
            { "name": "page_number" }
        ]
    }
}

Справочник:Источники знаний — создание

Создание базы знаний

Для нацеливания вашего earth-knowledge-source и развертывания gpt-5-mini в момент запроса требуется база знаний. Следующий код определяет базу с именем earth-knowledge-base.

outputMode задано значение answerSynthesis, включающее ответы на естественный язык, которые ссылаются на извлеченные документы и следуют предоставленным answerInstructions.

### Create a knowledge base
PUT {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}

{
    "name": "{{knowledge-base-name}}",
    "knowledgeSources": [
        {
            "name": "{{knowledge-source-name}}"
        }
    ],
    "models": [
        {
            "kind": "azureOpenAI",
            "azureOpenAIParameters": {
                "resourceUri": "{{aoai-url}}",
                "deploymentId": "{{aoai-gpt-deployment}}",
                "modelName": "{{aoai-gpt-model}}"
            }
        }
    ],
    "outputMode": "answerSynthesis",
    "answerInstructions": "Provide a two sentence concise and informative answer based on the retrieved documents."
}

Справочник:Базы знаний — создание

Запуск конвейера извлечения

Вы готовы выполнить агентивное извлечение. Следующий код отправляет двухчастный пользовательский запрос earth-knowledge-base, в который:

1. Анализирует всю беседу, чтобы определить потребность пользователя в информации.
2. Разделяет составной запрос на сфокусированные подзапросы.
3. Выполняет вложенные запросы параллельно с источником знаний.
4. Использует семантический рангировщик для переранжирования и фильтрации результатов. Наш пример исключает ответы с оценкой 2.5 повторного ранжирования или ниже.
5. Синтезирует лучшие результаты в ответ на естественном языке.

### Run agentic retrieval
POST {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}/retrieve?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}

{
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Why do suburban belts display larger December brightening than urban cores even though absolute light levels are higher downtown? Why is the Phoenix nighttime street grid is so sharply visible from space, whereas large stretches of the interstate between midwestern cities remain comparatively dim?"
                }
            ]
        }
    ],
    "knowledgeSourceParams": [
        {
            "knowledgeSourceName": "{{knowledge-source-name}}",
            "kind": "searchIndex",
            "includeReferences": true,
            "includeReferenceSourceData": true,
            "alwaysQuerySource": true,
            "rerankerThreshold": 2.5
        }
    ],
    "includeActivity": true,
    "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" }
}

Reference:Knowledge Retrieval — извлечение

Выходные данные должны содержать следующие компоненты:

• response предоставляет синтезированный, созданный LLM-ответ на запрос, который ссылается на извлеченные документы. Если синтез ответа не включен, этот раздел содержит содержимое, извлеченное непосредственно из документов.

• activity отслеживает шаги, выполненные во время процесса извлечения, включая подзапросы, созданные развертыванием gpt-5-mini, и токены, используемые для семантического ранжирования, планирования запросов и синтеза ответов.

• references перечисляет документы, использованные для создания ответа, каждый из которых определяется своим docKey.

Очистите ресурсы

При работе с собственной подпиской рекомендуется завершить проект, удалив ресурсы, которые больше не нужны. Ресурсы, оставленные работающими, могут стоить вам денег.

На портале Azure выберите All resources или Resource groups на панели слева, чтобы найти ресурсы и управлять ими. Вы можете удалить ресурсы по отдельности или удалить группу ресурсов, чтобы удалить все ресурсы одновременно.

В противном случае следующие запросы из agentic-retrieval.rest удалят объекты, созданные в этом кратком руководстве.

Удаление базы знаний

### Delete the knowledge base
DELETE {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}

Удаление источника знаний

### Delete the knowledge source
DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}

Удаление индекса поиска

### Delete the index
DELETE {{search-url}}/indexes/{{index-name}}?api-version={{api-version}}  HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{token}}