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Azure AI Search — Document-Level Access Control

Filtrer dans le moteur, porter l'ACL sur chaque chunk, accepter un délai de propagation et le mesurer.

Confirmée#permissions#ragPublié le 16 sept. 2026Mis à jour le 16 sept. 2026Vérifié le 16 sept. 2026À revérifier le 15 déc. 2026
Organisation
Microsoft
Type
Documentation officielle
Fiabilité
Fiabilité haute
Publié
08/08/2026 (mise à jour 31/08/2026)
Consulté le
16 septembre 2026
Sujets
permissions, rag

Citée par 4 page(s)

Ce que dit la source : deux approches : security trimming par filtre (« create a string field in the index … Load the index using source documents that include associated ACLs … At query time, get the identity of the caller. Pass in the identity of the caller as the filter string ») et ACL natives extraites de SharePoint / ADLS (API 2026-08-01-preview) évaluées à la requête via l'en-tête x-ms-query-source-authorization. « Improves performance versus post-query trimming ». Limite : « Permission changes in the source system … are only reflected in search results after that metadata is synchronized to the index ». Si un skillset découpe les documents, « the permission metadata fields move from indexer field mappings to index projections ».

Ce qu'on en retient : filtrer dans le moteur, porter l'ACL sur chaque chunk, accepter un délai de propagation et le mesurer.

Limites : produit cloud ; on retient le modèle, pas l'implémentation.

content/sources/microsoft-azure-search-document-level-access.md156 mots