SqlDatabaseVectorSearch

在 Azure SQL 里直接跑向量搜索，搞定 RAG 问答

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 38 🐛 待处理 1 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 145
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可自行部署，无在线服务，完全免费。

项目预览

SqlDatabaseVectorSearch 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队marcominerva
GitHubhttps://github.com/marcominerva/SqlDatabaseVectorSearch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署，无在线服务，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C#
技术栈/模型azure-openai,azure-sql-database,c-sharp,chatgpt,dotnet,embeddings,openai,rag,retrieval-augmented-generation,semantic-kernel,sql-server,vector-database,visual-studio
GitHub 星标★ 145
上线时间2024-06-14 00:00:00
代码更新2026-10-07
仓库体积2.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个基于 Blazor Web App 和 Minimal API 构建的 RAG（检索增强生成）参考实现，核心亮点是直接利用 Azure SQL Database 内置的 VECTOR 数据类型进行向量存储和相似度搜索，无需额外引入独立的向量数据库。项目通过 Azure OpenAI 生成文本嵌入，并在 SQL 数据库中完成向量检索，再将结果交给大模型生成回答。它解决了传统 RAG 架构中需要维护两套存储（业务库和向量库）的复杂性问题，让开发者可以在熟悉的 SQL 环境中同时处理结构化数据和向量数据。项目提供了完整的 Web 界面和 API 接口，支持文档上传、索引构建、自然语言问答等流程，并集成了 Semantic Kernel 来编排 AI 能力。适合希望快速在 Azure 生态中搭建 RAG 应用、并想评估 SQL 数据库向量能力的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 145

核心亮点

  • 原生利用 Azure SQL 的 VECTOR 类型，省去额外部署向量数据库的运维成本
  • 提供 Blazor 可视化界面和 Minimal API，开箱即用，方便演示和二次开发
  • 集成 Semantic Kernel，代码结构清晰，易于理解 RAG 全流程

不足之处

  • 强绑定 Azure 生态（SQL Database + OpenAI），迁移到其他数据库或模型需大量改造
  • 早期项目，文档和社区支持相对薄弱，遇到问题可参考资源有限

适用场景

  • 在 Azure 上快速搭建企业知识库问答机器人
  • 评估 Azure SQL Database 向量能力是否满足生产级 RAG 需求
  • 作为学习 RAG 架构和 Semantic Kernel 集成的参考示例

替代项目

Azure AI Search + OpenAI、Qdrant + LangChain、pgvector + LlamaIndex

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