建立新的搜尋服務之前，請先列出您訂用帳戶的現有服務：

az resource list --resource-type Microsoft.Search/searchServices --output table
如果您有想要使用的服務，請記下名稱，然後跳到下一節。
建立新的搜尋服務。 使用下列命令做為範本，將資源群組、服務名稱、服務層級、區域、分割區和複本替換為有效值。 下列陳述式會使用上一個步驟建立的「cognitive-search-demo-rg」資源群組，並指定「免費」層。 如果您的 Azure 訂用帳戶已經有免費的搜尋服務，請改為指定計費層，例如「基本」。
az search service create --name my-cog-search-demo-svc --resource-group cognitive-search-demo-rg --sku free --partition-count 1 --replica-count 1
取得授與搜尋服務讀取權限的查詢金鑰。 搜尋服務會佈建兩個系統管理金鑰以及一個查詢金鑰。 將資源群組與搜尋服務替換為有效名稱。 將查詢金鑰複製到記事本，以便在稍後的步驟中貼到用戶端程式碼中：
az search query-key list --resource-group cognitive-search-demo-rg --service-name my-cog-search-demo-svc
取得搜尋服務管理員 API 金鑰。 管理 API 金鑰會提供搜尋服務的寫入權限。 將其中一個系統管理金鑰複製到記事本，以便在建立及載入索引的大量匯入步驟中使用：
az search admin-key show --resource-group cognitive-search-demo-rg --service-name my-cog-search-demo-svc
Connect-AzAccount
如果您有多個租用戶和訂用帳戶，請將 Connect-AzAccount 參數TenantID 和 SubscriptionID 新增至 Cmdlet。
在建立新的搜尋服務之前，您可以列出訂用帳戶的現有搜尋服務，以確認是否有您想使用的服務：
Get-AzResource -ResourceType Microsoft.Search/searchServices | ft
如果您有想要使用的服務，請記下名稱，然後跳到下一節。
載入 Az.Search 模組 (如果您是本機管理員，可以省略 Scope)：
Install-Module -Name Az.Search -Scope CurrentUser
建立新的搜尋服務。 使用下列 Cmdlet 做為範本，將資源群組、服務名稱、服務層級、區域、分割區和複本替換為有效值。 下列陳述式會使用上一個步驟建立的「cognitive-search-demo-rg」資源群組，並指定「免費」層。 如果您的 Azure 訂用帳戶已經有免費的搜尋服務，請改為指定計費層，例如「基本」。 如需此 Cmdlet 的詳細資訊，請參閱使用 PowerShell 管理 Azure AI 搜尋服務。
New-AzSearchService -ResourceGroupName "cognitive-search-demo-rg"  -Name "my-cog-search-demo-svc" -Sku "free" -Location "West US" -PartitionCount 1 -ReplicaCount 1 -HostingMode Default
取得查詢金鑰，並將其複製到記事本，以供後續步驟使用：
Get-AzSearchQueryKey -ResourceGroupName "cognitive-search-demo-rg" -ServiceName "my-cog-search-demo-svc"
取得系統管理員金鑰，並將任一金鑰複製到記事本，以供後續步驟使用：
Get-AzSearchAdminKeyPair -ResourceGroupName "cognitive-search-demo-rg" -ServiceName "my-cog-search-demo-svc"
您現在有 Azure AI 搜尋服務資源和金鑰，可用來驗證與端點連線的要求。
準備用於 Azure AI 搜尋服務的大量匯入指令碼
此 ESM 指令碼會針對 Azure AI 搜尋服務使用 Azure SDK：
npm package @azure/search-documents
在 Visual Studio Code 中，開啟子目錄 (search-website-functions-v4/bulk-insert) 中的 bulk_insert_books.js 檔案，用您自己的值取代下列變數，以向 Azure 搜尋服務 SDK 進行驗證：
YOUR-SEARCH-RESOURCE-NAME
YOUR-SEARCH-ADMIN-KEY
import fetch from 'node-fetch';
import Papa from 'papaparse';
import {
  SearchClient,
  SearchIndexClient,
  AzureKeyCredential
} from '@azure/search-documents';
// Azure AI Search resource settings
const SEARCH_ENDPOINT = 'https://YOUR-RESOURCE-NAME.search.windows.net';
const SEARCH_ADMIN_KEY = 'YOUR-RESOURCE-ADMIN-KEY';
// Azure AI Search index settings
const SEARCH_INDEX_NAME = 'good-books';
import SEARCH_INDEX_SCHEMA from './good-books-index.json' assert { type: 'json' };
// Data settings
const BOOKS_URL =
  'https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/azure-search-sample-data/main/good-books/books.csv';
const BATCH_SIZE = 1000;
// Create Search service client
// used to upload docs into Index
const client = new SearchClient(
  SEARCH_ENDPOINT,
  SEARCH_INDEX_NAME,
  new AzureKeyCredential(SEARCH_ADMIN_KEY)
// Create Search service Index client
// used to create new Index
const clientIndex = new SearchIndexClient(
  SEARCH_ENDPOINT,
  new AzureKeyCredential(SEARCH_ADMIN_KEY)
// Insert docs into Search Index
// in batch
const insertData = async (data) => {
  let batch = 0;
  let batchArray = [];
  for (let i = 0; i < data.length; i++) {
    const row = data[i];
    // Convert string data to typed data
    // Types are defined in schema
    batchArray.push({
      id: row.book_id,
      goodreads_book_id: parseInt(row.goodreads_book_id),
      best_book_id: parseInt(row.best_book_id),
      work_id: parseInt(row.work_id),
      books_count: !row.books_count ? 0 : parseInt(row.books_count),
      isbn: row.isbn,
      isbn13: row.isbn13,
      authors: row.authors.split(',').map((name) => name.trim()),
      original_publication_year: !row.original_publication_year
        : parseInt(row.original_publication_year),
      original_title: row.original_title,
      title: row.title,
      language_code: row.language_code,
      average_rating: !row.average_rating ? 0 : parseFloat(row.average_rating),
      ratings_count: !row.ratings_count ? 0 : parseInt(row.ratings_count),
      work_ratings_count: !row.work_ratings_count
        : parseInt(row.work_ratings_count),
      work_text_reviews_count: !row.work_text_reviews_count
        : parseInt(row.work_text_reviews_count),
      ratings_1: !row.ratings_1 ? 0 : parseInt(row.ratings_1),
      ratings_2: !row.ratings_2 ? 0 : parseInt(row.ratings_2),
      ratings_3: !row.ratings_3 ? 0 : parseInt(row.ratings_3),
      ratings_4: !row.ratings_4 ? 0 : parseInt(row.ratings_4),
      ratings_5: !row.ratings_5 ? 0 : parseInt(row.ratings_5),
      image_url: row.image_url,
      small_image_url: row.small_image_url
    console.log(`${i}`);
    // Insert batch into Index
    if (batchArray.length % BATCH_SIZE === 0) {
      await client.uploadDocuments(batchArray);
      console.log(`BATCH SENT`);
      batchArray = [];
  // Insert any final batch into Index
  if (batchArray.length > 0) {
    await client.uploadDocuments(batchArray);
    console.log(`FINAL BATCH SENT`);
    batchArray = [];
const bulkInsert = async () => {
  // Download CSV Data file
  const response = await fetch(BOOKS_URL, {
    method: 'GET'
  if (response.ok) {
    console.log(`book list fetched`);
    const fileData = await response.text();
    console.log(`book list data received`);
    // convert CSV to JSON
    const dataObj = Papa.parse(fileData, {
      header: true,
      encoding: 'utf8',
      skipEmptyLines: true
    console.log(`book list data parsed`);
    // Insert JSON into Search Index
    await insertData(dataObj.data);
    console.log(`book list data inserted`);
  } else {
    console.log(`Couldn\t download data`);
// Create Search Index
async function createIndex() {
  SEARCH_INDEX_SCHEMA.name = SEARCH_INDEX_NAME;
  const result = await clientIndex.createIndex(SEARCH_INDEX_SCHEMA);
await createIndex();
console.log('index created');
await bulkInsert();
console.log('data inserted into index');
在 Visual Studio 中開啟專案目錄子目錄 (search-website-functions-v4/bulk-insert) 的整合式終端，然後執行下列命令以安裝相依項目。
npm install 
執行 Azure AI 搜尋服務的大量匯入指令碼
針對專案目錄的子目錄 (search-website-functions-v4/bulk-insert)，繼續使用 Visual Studio 中的整合式終端執行 bulk_insert_books.js 指令碼：
npm start
程式碼執行時，主控台會顯示進度。
上傳完成時，主控台最後列印的陳述式為「done (完成)」。
檢閱新的搜尋索引
上傳完成之後，即可使用搜尋索引。 在 Azure 入口網站中檢閱您的新索引。
在 Azure 入口網站中，尋找您在上一個步驟中建立的搜尋服務。
在左側選取 [索引]，然後選取好書索引。

根據預設，索引會在 [搜尋總管] 索引標籤中開啟。選取 [搜尋] 以從索引傳回文件。

復原大量匯入檔案變更
在 bulk-insert 目錄的 Visual Studio Code 整合式終端機中，使用下列 git 命令可復原變更。 本教學課程後續不會用到這些檔案，您不應將這些檔案秘密儲存或推送至您的存放庫。
git checkout .
複製您的 Azure 搜尋服務資源名稱
記下您的搜尋資源名稱。 您需要使用此名稱才能將 Azure Function 應用程式連線到您的搜尋資源。
雖然您可能會想要在 Azure Function 中使用搜尋系統管理員密鑰，但這不符合最低權限原則。 Azure Function 會使用查詢金鑰以遵守最低權限。
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