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SQL数据库向量搜索RAG工具
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AI工具

SQL数据库向量搜索RAG工具

基于 C# · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:SqlDatabaseVectorSearch
⭐ 142 Stars 🍴 37 Forks 💻 C# 📄 MIT 🏷 AI 7.8分
7.8AI 综合评分
RAGAzure OpenAIBlazor向量搜索C#.NET
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:SQL数据库向量搜索RAG工具 是一款优质的AI工具。AI 综合评分 7.8 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的AI工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

SQL数据库向量搜索RAG工具 是一款基于 C# 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是RAG、Azure OpenAI、Blazor、向量搜索领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
SQL数据库向量搜索RAG工具 依赖 C# 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 C# 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 SQL数据库向量搜索RAG工具 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

基于Blazor和Minimal API的开源RAG应用,集成Azure OpenAI和SQL数据库,支持向量化检索和智能问答。

SQL数据库向量搜索RAG工具 是一款基于 C# 开发的开源工具,专注于 RAG、Azure OpenAI、Blazor 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 142
开发语言
C#
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.8 分
工具类型
AI工具
Forks
37

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

基于Blazor和Minimal API的开源RAG应用,集成Azure OpenAI和SQL数据库,支持向量化检索和智能问答。

SQL数据库向量搜索RAG工具 是一款基于 C# 开发的开源工具,专注于 RAG、Azure OpenAI、Blazor 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/marcominerva/SqlDatabaseVectorSearch
cd SqlDatabaseVectorSearch

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
sqldatabasevectorsearch --help

# 基本运行
sqldatabasevectorsearch [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/marcominerva/SqlDatabaseVectorSearch
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# sqldatabasevectorsearch 配置说明
# 查看配置选项
sqldatabasevectorsearch --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export SQLDATABASEVECTORSEARCH_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 75/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Overview

This application allows you to: - Load documents (PDF, DOCX, TXT, MD) - Generate embeddings and save them as vectors in Azure SQL Database - Perform semantic search and RAG using Azure OpenAI - Interact via a Blazor Web App or programmatically via Minimal API

Embeddings and chat completion are powered by Semantic Kernel.

Supported features

  • Conversation History with Question Reformulation: This feature allows users to view the history of their conversations, including the ability to reformulate questions for better clarity and understanding. This ensures that users can track their interactions and refine their queries as needed.
  • Information about Token Usage: Users can access detailed information about token usage, which helps in understanding the consumption of tokens during interactions. This feature provides transparency and helps users manage their token usage effectively.
  • Response Streaming: This feature enables real-time streaming of responses, allowing users to receive information as it is being processed. This ensures a seamless and efficient flow of information, enhancing the overall user experience.
  • Citations: The application provides citations for the sources used to justify each answer. This allows users to verify the information and understand the origin of the content provided by the system.

Prerequisites

Setup

  1. Clone the repository
    git clone https://github.com/marcominerva/SqlDatabaseVectorSearch.git
    

2. Configure the database and OpenAI settings - Edit SqlDatabaseVectorSearch/appsettings.json and set your Azure SQL connection string and OpenAI settings. - Important: The ModelId values for both ChatCompletion and Embedding are used for token counting via Microsoft.ML.Tokenizers. These values must be valid model identifiers supported by the tokenizer library (e.g., gpt-4o, gpt-4, gpt-3.5-turbo, text-embedding-3-small, text-embedding-3-large, text-embedding-ada-002). The ModelId may differ from the actual deployment name you're using in Azure OpenAI. For example, for gpt-4.1 and gpt-5 models set the ModelId to gpt-4o for proper token counting. - If using embedding models with shortening (e.g., text-embedding-3-small or text-embedding-3-large), set the Dimensions property accordingly. For text-embedding-3-large, you must specify a value <= 1998. - If you change the VECTOR size, update both the ApplicationDbContext and the Initial Migration.

  1. Run the application
    dotnet run --project SqlDatabaseVectorSearch/SqlDatabaseVectorSearch.csproj
    

5. Access the Web App - Navigate to https://localhost:5001 (or the port shown in the console)

How to Use

  • Web App: Use the Blazor interface to upload documents, search, and chat with RAG.
  • API: Import documents via POST /api/documents and ask questions via POST /api/ask or POST /api/ask-streaming.

#### Example API Request

POST /api/ask
Content-Type: application/json

{
    "conversationId": "3d0bd178-499d-433a-b2bc-c35e488d9e2c"
    "text": "Why is Mars called the red planet?"
}

Example API Response

{
  "originalQuestion": "why is mars called the red planet?",
  "reformulatedQuestion": "Why is the planet Mars called the red planet?",
  "answer": "Mars is called the Red Planet because its surface has an orange-red color due to being covered in iron(III) oxide dust, also known as rust. This iron oxide gives Mars its distinctive reddish appearance when observed from Earth and is the origin of its well-known nickname",
  "streamState": "End",
  "tokenUsage": {
    "reformulation": {
      "promptTokens": 812,
      "completionTokens": 11,
      "totalTokens": 823
    },
    "embeddingTokenCount": 10,
    "question": {
      "promptTokens": 31708,
      "completionTokens": 227,
      "totalTokens": 31935
    }
  },
  "citations": [
    {
      "documentId": "b1870ad7-4685-42a3-576a-08ddb01159d5",
      "chunkId": "749aba1e-0db5-4033-cfa6-08ddb0115da3",
      "fileName": "Mars.pdf",
      "quote": "surface of Mars is orange-red because it is covered in iron(III) oxide",
      "pageNumber": 1,
      "indexOnPage": 0
    },
    {
      "documentId": "b1870ad7-4685-42a3-576a-08ddb01159d5",
      "chunkId": "215e7197-513f-4fbe-cfa8-08ddb0115da3",
      "fileName": "Mars.pdf",
      "quote": "Martian surface is caused by ferric oxide, or rust",
      "pageNumber": 3,
      "indexOnPage": 0
    }
  ]
}

SQL Database Vector Search Sample

.NET 10 Minimal API Blazor

A Blazor Web App and Minimal API for performing RAG (Retrieval Augmented Generation) and vector search using the native VECTOR type in Azure SQL Database and Azure OpenAI.

Screenshots

Web API

SQL Database Vector Search API

Limitations & FAQ

  • VECTOR column size: Maximum allowed is 1998. For text-embedding-3-large, set Dimensions <= 1998.
  • Supported file types: PDF, DOCX, TXT, MD.
  • Known Issues: See Issues
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-15

完整的RAG解决方案实现,技术栈现代,集成度高。Stars数量中等,社区活跃度有待提升,适合企业级应用参考。

⚡ 核心功能

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

主要支持Azure SQL Database,也可适配其他SQL Server兼容数据库。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,SQL数据库向量搜索RAG工具 是一款质量良好的AI工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

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🌐 原始信息
原始名称 SqlDatabaseVectorSearch
原始描述 开源AI工具:A Blazor Web App and Minimal API for performing RAG (Retrieval Augmented Generat。⭐142 · C#
Topics RAGAzure OpenAIBlazor向量搜索C#.NET
GitHub https://github.com/marcominerva/SqlDatabaseVectorSearch
License MIT
语言 C#
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/marcominerva/SqlDatabaseVectorSearch

收录时间:2026-06-15 · 更新时间:2026-06-15 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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