SqlDatabaseVectorSearch

Amostra de pesquisa vetorial de banco de dados SQL

Um repositório que mostra o tipo de vetor nativo no banco de dados SQL do Azure para executar incorporação e pano com o Azure Openai.

O aplicativo é uma API mínima que expõe pontos de extremidade para carregar documentos, gerar incorporação e salvá -los no banco de dados como vetores e executar pesquisas usando a pesquisa de vetores e o RAG. Atualmente, apenas os arquivos PDF são suportados. Os vetores são salvos e recuperados com o Entity Framework Core usando a biblioteca efcore.sqlserver.VectorSearch. A incorporação e a conclusão do bate -papo são integradas ao kernel semântico.

Observação

Se você preferir usar o SQL reto, consulte a ramificação SQL.

Configurar

• Crie um banco de dados SQL do Azure em um servidor que tenha o recurso de suporte ao vetor ativado
• Execute o arquivo scripts.sql para criar as tabelas necessárias para o aplicativo
  • Pode ser necessário atualizar o tamanho da coluna VECTOR para corresponder ao tamanho do modelo de incorporação. Atualmente, o valor máximo permitido é 1998.
• Abra o arquivo appSsettings.json e defina a string de conexão para o banco de dados e as outras configurações exigidas pelo Azure OpenAI
  • Se o seu modelo de incorporação suportar o encurtamento, como o text-3-small e o texto-3-grande , e você deseja usar esse recurso, precisará definir a propriedade Dimensions para corresponder ao valor que você usou no script SQL. Se o seu modelo não fornecer esse recurso ou você deseja usar o tamanho padrão, basta deixar a propriedade Dimensions para NULL. Lembre-se de que o texto-3-small tem uma dimensão de 1536, enquanto o texto-3-grande de texto usa vetores com 3072 elementos; portanto, com este último modelo, é obrigatório especificar um valor (que, como dito, deve ser menor ou igual a 1998).
• Execute o aplicativo e comece a importar seus documentos em PDF.