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SqlDatabaseVectorSearch 项目亮点解析

2025-05-27 13:21:36作者:廉皓灿Ida

1. 项目基础介绍

SqlDatabaseVectorSearch 是一个开源项目,旨在展示如何在 Azure SQL Database 中使用原生 VECTOR 类型进行文本嵌入和检索增强生成(RAG)操作。该项目利用 Azure OpenAI 的能力,允许用户加载文档、生成嵌入向量并将其存储在数据库中,进而执行向量搜索和 RAG。目前支持 PDF、DOCX、TXT 和 MD 文件格式。该项目包含一个 Blazor Web 应用和一个最小 API,后者允许以编程方式与嵌入向量和 RAG 交互。

2. 项目代码目录及介绍

项目的主要目录结构如下:

  • /assets:包含项目所需的静态资源。
  • /Documentation:存放项目文档。
  • /Scripts.sql:包含用于数据库操作的 SQL 脚本。
  • /SqlDatabaseVectorSearch.sln:项目的解决方案文件。
  • /SqlDatabaseVectorSearch:包含项目的核心代码,包括模型、服务和接口等。

3. 项目亮点功能拆解

  • 文档加载与嵌入:支持多种文档格式,将文本数据转换为向量嵌入。
  • 数据库存储:利用 Azure SQL Database 的 VECTOR 类型存储向量数据。
  • 向量搜索:实现基于向量的搜索功能,提高数据检索的准确性。
  • RAG 功能:集成检索增强生成功能,为用户提供更丰富的交互体验。

4. 项目主要技术亮点拆解

  • EFCore.SqlServer.VectorSearch:使用 Entity Framework Core 扩展库来实现向量搜索。
  • Semantic Kernel:集成 Semantic Kernel 来处理嵌入和聊天完成功能。
  • Blazor Web App 和 Minimal API:提供两种不同的交互方式,以满足不同用户需求。

5. 与同类项目对比的亮点

  • 原生支持 Azure SQL Database:针对 Azure SQL Database 优化,充分利用云服务优势。
  • 多种文件格式支持:支持多种文档格式,提升用户体验和项目的适用范围。
  • 清晰的文档和示例:项目提供了清晰的文档和示例代码,便于用户快速上手和集成。
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