Azure: AI Search で indexer 作成するなら、debug session 使わないとやってられない

背景

スキルセットを作ろうとしたところ、なんか上手く動いてくれないことが多い
で、ドキュメントや公式サンプルとにらめっこしていた。

何が難しいって、

• 内部ドキュメントツリーがどう構築されているかわからない
• python SDK ではエラーが出ないことも多く、一見正常終了したように見える

ムズカシーって悩んでたところ、

会社にて felo 使ってないなら使うべき、っていう投稿をみて試してみたところ、debug session なるものがあることに気付いた

以下公式

debug session はどこに？

事前準備

• blob に対して、AI Search が操作出来るように RBAC 設定：権限は [ストレージ BLOB データ共同作成者]

debug session の良いところ

• 内部でのエラー・警告 が見れるので、対処が可能
  • 
• document source, skill sets, field mappings が見えるかされる
  
  • 現在の値もみられる
    
    スキルの設定を、GUI上で json 編集すれば、↑の値確認にも反映される

ちょっとした不満

• python sdk で更新した場合、「設定」⇒「保存」で再設定しないと最新化出来ない？

あとがき

indexer を作ろうと思うなら、この機能は必須でしょうね。
いや、ほんと、もう少し早く知りたかった

ちなみに、カスタムスキルを作る場合は、以下別の方法になるらしい