SqlDatabaseVectorSearch

SQL Database Search Sypect Sample

مستودع يعرض نوع المتجه الأصلي في قاعدة بيانات Azure SQL لأداء التضمينات وقطعة مع Azure Openai.

التطبيق هو الحد الأدنى من واجهة برمجة التطبيقات التي تعرض نقاط النهاية لتحميل المستندات ، وإنشاء التضمينات وحفظها في قاعدة البيانات كمتجهات ، وأداء عمليات البحث باستخدام البحث المتجه و RAG. حاليًا ، يتم دعم ملفات PDF فقط. يتم حفظ المتجهات واسترجاعها باستخدام Contity Framework Core باستخدام مكتبة EFCORE.SQLServer.VectorSearch. يتم دمج التضمين وإكمال الدردشة مع النواة الدلالية.

ملحوظة

إذا كنت تفضل استخدام SQL مباشرة ، تحقق من فرع SQL.

يثبت

• قم بإنشاء قاعدة بيانات Azure SQL على خادم يتم تمكين ميزة دعم المتجه
• قم بتنفيذ ملف scripts.sql لإنشاء الجداول التي يحتاجها التطبيق
  • قد تحتاج إلى تحديث حجم عمود VECTOR لمطابقة حجم نموذج التضمين. حاليا ، أقصى قيمة مسموح بها هي 1998.
• افتح ملف appsettings.json وقم بتعيين سلسلة الاتصال على قاعدة البيانات والإعدادات الأخرى المطلوبة بواسطة Azure Openai
  • إذا كان نموذج التضمين الخاص بك يدعم التقصير ، مثل embedding-3-small و embedding-3-large ، وكنت تريد استخدام هذه الميزة ، فأنت بحاجة إلى تعيين خاصية Dimensions لمطابقة القيمة التي استخدمتها في البرنامج النصي SQL. إذا لم يوفر النموذج الخاص بك هذه الميزة ، أو هل تريد استخدام الحجم الافتراضي ، فما عليك سوى اترك خاصية Dimensions Null. ضع في اعتبارك أن Expedding-3-small لها بعد 1536 ، في حين أن embedding-3-large يستخدم المتجهات التي تحتوي على 3072 عناصر ، لذلك مع هذا النموذج الأخير ، من الضروري تحديد قيمة (كما قيل ، يجب أن يكون أقل أو يساوي 1998).
• قم بتشغيل التطبيق وابدأ في استيراد مستندات PDF.