SqlDatabaseVectorSearch

Muestra de búsqueda de vector de base de datos SQL

Un repositorio que muestra el tipo de vector nativo en la base de datos de Azure SQL para realizar integridades y trapo con Azure OpenAi.

La aplicación es una API mínima que expone los puntos finales para cargar documentos, generar incrustaciones y guardarlos en la base de datos como vectores y realizar búsquedas utilizando Vector Search y RAG. Actualmente, solo se admiten archivos PDF. Los vectores se guardan y se recuperan con el núcleo de Entity Framework utilizando la biblioteca EFCORE.SQLSERVER.VECTORSEARCH. La incrustación y la finalización del chat están integrados con el núcleo semántico.

Nota

Si prefiere usar SQL directo, consulte la rama SQL.

Configuración

• Cree una base de datos Azure SQL en un servidor que tenga la función de soporte vectorial habilitada
• Ejecutar el archivo scripts.sql para crear las tablas necesarias por la aplicación
  • Es posible que deba actualizar el tamaño de la columna VECTOR para que coincida con el tamaño del modelo de incrustación. Actualmente, el valor máximo permitido es 1998.
• Abra el archivo appSettings.json y establezca la cadena de conexión en la base de datos y la otra configuración requerida por Azure OpenAI
  • Si su modelo de incrustación admite el acortamiento, como el texto, la incrustación de 3 años y el texto-incrustación-3-larga , y desea utilizar esta función, debe establecer la propiedad Dimensions para que coincida con el valor que ha utilizado en el script SQL. Si su modelo no proporciona esta función, o desea utilizar el tamaño predeterminado, simplemente deje la propiedad Dimensions a NULL. Tenga en cuenta que el texto incrustado-3-Small tiene una dimensión de 1536, mientras que el texto incrustante-3-larga utiliza vectores con 3072 elementos, por lo que con este último modelo es obligatorio especificar un valor (que, como se dice, debe ser menos o igual a 1998).
• Ejecute la solicitud y comience a importar sus documentos PDF.