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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

  1. 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
    
  2. 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
    
  3. 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
    }
    
  4. 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);
    
  5. 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
    
  6. 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/api/ask-streaming

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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