SqlDatabaseVectorSearch

SQL 데이터베이스 벡터 검색 샘플

Azure SQL 데이터베이스에서 기본 벡터 유형을 보여주는 저장소는 Azure OpenAI로 임베딩 및 헝겊을 수행합니다.

이 응용 프로그램은 문서를로드하고 임베딩을 생성하고 데이터베이스에 벡터로 저장하는 엔드 포인트를 노출시키는 최소 API이며 벡터 검색 및 래그를 사용하여 검색을 수행합니다. 현재 PDF 파일 만 지원됩니다. 벡터는 efcore.sqlserver.vectorsearch library를 사용하여 Entity Framework Core로 저장 및 검색됩니다. 임베딩 및 채팅 완료는 시맨틱 커널과 통합됩니다.

메모

직선 SQL을 사용하려면 SQL 브랜치를 확인하십시오.

설정

• 벡터 지원 기능이 활성화 된 서버에서 Azure SQL 데이터베이스 생성
• 응용 프로그램에 필요한 테이블을 작성하려면 Scripts.sql 파일을 실행하십시오.
  • 임베딩 모델의 크기와 일치하도록 VECTOR 열의 크기를 업데이트해야 할 수도 있습니다. 현재 최대 허용 값은 1998입니다.
• AppSettings.json 파일을 열고 연결 문자열을 데이터베이스 및 Azure OpenAi에서 요구하는 다른 설정으로 설정하십시오.
  • 임베딩 모델이 Text-embedding-3 Small 및 Text-embedding-3-Large 와 같은 단축을 지원 하고이 기능을 사용하려면 SQL 스크립트에서 사용한 값과 일치하도록 Dimensions 속성을 설정해야합니다. 모델 이이 기능을 제공하지 않거나 기본 크기를 사용하려는 경우 Dimensions 속성을 NULL에 두십시오. Text-embedding-3 Small의 차원은 1536의 차원을 가지고 있지만, 텍스트-엠 베딩 -3-large는 3072 개의 요소를 가진 벡터를 사용하므로 후자의 모델에서는 값을 지정해야합니다 (말한 것처럼 1998 년과 같거나 동일해야합니다).
• 응용 프로그램을 실행하고 PDF 문서 가져 오기를 시작하십시오.