SqlDatabaseVectorSearch 的安装和配置教程
2025-05-27 04:34:25作者:胡易黎Nicole
1. 项目基础介绍和主要编程语言
SqlDatabaseVectorSearch 是一个开源项目,它展示了如何在 Azure SQL Database 中使用原生的 VECTOR 类型来执行嵌入向量搜索和检索增强生成(RAG)功能。该项目通过集成 Azure OpenAI,允许用户加载文档、生成嵌入向量并将它们保存到数据库中。目前,该项目支持 PDF、DOCX、TXT 和 MD 文件的导入。VECTOR 类型的数据是通过 Entity Framework Core 以及 EFCore.SqlServer.VectorSearch 库进行保存和检索的。
该项目主要使用以下编程语言和框架:
- C#:用于后端逻辑和数据处理。
- HTML/CSS/JavaScript:用于前端用户界面。
- TSQL:用于与 Azure SQL Database 交互。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Azure SQL Database:用于存储和管理数据。
- EFCore.SqlServer.VectorSearch:一个 Entity Framework Core 扩展库,支持 VECTOR 类型数据的操作。
- Azure OpenAI:提供嵌入向量生成和 RAG 功能。
- Blazor:一个用于构建客户端 Web 应用的框架。
- Semantic Kernel:集成嵌入向量和聊天完成功能。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您已经完成了以下准备工作:
- 安装了.NET Core SDK。
- 安装了 SQL Server Management Studio 或其他 SQL 管理工具。
- 创建了一个 Azure SQL Database 实例。
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开命令行工具,使用以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/marcominerva/SqlDatabaseVectorSearch.git
-
安装依赖项
在项目根目录下运行以下命令来安装所需的 NuGet 包:
dotnet restore
-
配置数据库连接
打开
appsettings.json
文件,并设置 Azure SQL Database 的连接字符串以及其他所需的 Azure OpenAI 设置。{ "ConnectionStrings": { "DefaultConnection": "Server=tcp:your_server.database.windows.net,1433;Database=your_database;User ID=your_username;Password=your_password;Trusted_Connection=False;Encrypt=True;Connection Timeout=30;" }, // ... 其他配置 }
-
更新VECTOR列大小
根据您的嵌入模型大小,可能需要更新数据库中VECTOR列的大小。在 SQL Server Management Studio 中执行相应的 ALTER TABLE 命令,例如:
ALTER TABLE YourTableName ALTER COLUMN YourVectorColumnName VECTOR(1536);
-
运行数据库迁移
在项目根目录下运行以下命令来执行数据库迁移:
dotnet ef migrations add InitialCreate dotnet ef database update
-
运行项目
运行以下命令来启动项目:
dotnet run
如果您直接使用 APIs,可以使用以下端点:
- 导入文档:
/api/documents
- 提问:
/api/ask
或/api/ask-streaming
- 导入文档:
现在,您已经完成了 SqlDatabaseVectorSearch 的安装和配置,可以开始使用它来管理和搜索向量数据了。
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