SqlDatabaseVectorSearch

SQLデータベースベクトル検索サンプル

Azure SQLデータベースのネイティブベクトルタイプを紹介するリポジトリは、Azure Openaiで埋め込みとぼろを実行します。

このアプリケーションは、エンドポイントを公開してドキュメントをロードし、埋め込みを生成し、ベクトルとしてデータベースに保存し、ベクトル検索とラグを使用して検索を実行する最小限のAPIです。現在、PDFファイルのみがサポートされています。ベクトルは、efcore.sqlserver.vectorsearchライブラリを使用して、エンティティフレームワークコアで保存および取得されます。埋め込みとチャットの完了は、セマンティックカーネルと統合されています。

注記

ストレートSQLを使用する場合は、SQLブランチをご覧ください。

設定

• ベクトルサポート機能を有効にしているサーバーにAzure SQLデータベースを作成します
• scripts.sqlファイルを実行して、アプリケーションで必要なテーブルを作成します
  • 埋め込みモデルのサイズに一致するように、 VECTOR列のサイズを更新する必要がある場合があります。現在、最大許容値は1998年です。
• appsettings.jsonファイルを開き、接続文字列をデータベースに設定し、azure openaiで必要なその他の設定を設定します
  • 埋め込みモデルがText-embedding-3-SmallやText-beding-3-Largeなどの短縮をサポートし、この機能を使用する場合は、SQLスクリプトで使用した値と一致するようにDimensionsプロパティを設定する必要があります。モデルがこの機能を提供していない場合、またはデフォルトのサイズを使用する場合は、 DimensionsプロパティをNULLにしたままにしてください。 Text-embedding-3-Smallの次元は1536であり、 Text-embedding-3-Largeは3072要素を持つベクトルを使用していることに注意してください。したがって、この後者のモデルでは、値を指定することが必須です（言われたように、1998年以下でなければなりません）。
• アプリケーションを実行し、PDFドキュメントのインポートを開始します。