企业级RAG实施指南：.NET人工智能与Azure SQL的融合

在当今以数据为中心的环境中，利用人工智能从企业数据中获取宝贵洞察至关重要。 检索增强生成（RAG）是实现这一目标的高效技术。本文将详细阐述如何通过.NET AI和Azure SQL在您的数据上实施RAG，将信息转化为交互式智能资源。我们将重点探讨如何构建强大的混合向量搜索，融合语义向量搜索与传统全文搜索及过滤技术。通过将Azure SQL作为核心AI数据库，您可轻松将AI能力嵌入现有企业应用程序。

核心要点

掌握检索增强生成（RAG）的核心原理，理解其对企业数据的优势

探索 Azure SQL 作为现代多模型关系数据库，专为管理多样化数据格式而设计。

学习构建混合搜索方法的流程，将向量语义搜索与全文搜索及过滤器集成。

掌握如何运用.NET AI库创建向量嵌入，并在Azure SQL内直接执行相似度搜索。

运用Azure Functions、静态Web应用及Azure OpenAI，从零构建完整的RAG应用程序。

运用数据 API 构建器将数据库实体转换为 REST 和 GraphQL 端点。

通过构建会议人工智能助手的实践演示，探索其为企业数据带来的优势与适应性。

识别将人工智能与 SQL 集成可带来显著效益的各种场景。

发现 Azure SQL 的优势和适应性如何满足您组织复杂的数据存储需求。

通过 .NET AI 与 Azure SQL 释放 RAG 潜力

什么是 Azure SQL？

Azure SQL 是一款现代关系型数据库服务，提供真正的多模型体验

该能力使其能够处理 JSON、图、XML、地理空间和列存储数据。它可扩展至 100 TB，配备 80 个核心，并支持 30 个副本。 Azure SQL 包含企业级安全和审计功能，并与常见的 Azure 服务、.NET EF Core、.NET Aspire、LangChain 和 Semantic Kernel 无缝集成。其真正的优势在于与开发团队已熟悉且信赖的技术无缝集成。为在您的数据上利用 AI，Azure SQL 将提供向量支持的早期采用者预览版，这意味着您可以申请访问私有预览版并探索其功能。

Azure SQL 核心优势：

• 现代关系型数据库
• 真正的多模型支持（JSON、图、XML、地理空间、列存储）
• 可扩展至100TB容量、80个v-核心、30个副本
• 向量支持（早期采用者预览）
• 企业级安全与审计功能
• 与常用 Azure 服务的集成
• 集成主流开发者库（.NET EF Core、.NET Aspire、LangChain、Semantic Kernel等）

企业数据的AI+SQL应用场景

将人工智能与 Azure SQL 结合，可释放众多应用场景，将企业数据转化为战略资产

以下是该集成在多个关键场景中的卓越表现：

• 混合搜索：融合向量（语义）搜索与全文搜索及过滤器。此强大工具可实现精准数据洞察提取。例如，您可执行"查找Acme客户所有由John Doe撰写且涉及新安全政策的文档"。
• 聊天机器人记忆库：利用 Azure SQL 存储管理对话历史，实现更个性化、情境感知型的交互。强化聊天机器人记忆库可显著提升产品支持与客户服务质量，助您赢得竞争优势。
• 检索增强生成（RAG）：本次演示的核心技术。通过将生成内容锚定于特定数据集，RAG可显著提升AI生成的内容质量与相关性。

基于Azure SQL的高级RAG架构

该方案将向量搜索、语义搜索及其他过滤器整合于单一位置

。该流程包含检索相关数据，再通过AI大型语言模型（LLM）生成答案。具体步骤如下：

1. 通过相似度搜索从MSSQL数据库提取数据
2. 将检索到的会话结果注入为上下文并发送至AI大语言模型
3. AI LLM生成并返回响应。

构建会话推荐系统：详细示例

架构概述

该会话推荐系统利用多个Azure服务提供无缝的RAG体验

:

• 客户端应用：支持用户通过自然语言输入问题。
• 后端：
  • 数据API构建器：暴露数据库实体。
  • GraphQL/REST API：提供连接数据与客户端的接口。
  • Azure Functions：触发AI处理管道。

配置 Azure 函数触发器

Azure Functions 可监控 SQL 数据变更并被其触发

。该自动化机制确保新数据或更新数据被即时处理并可用。配置步骤包括：

1. 创建 Azure 函数。
2. 生成表示数据主题的向量。
3. 将这些向量存储在数据库中以实现高效相似性搜索。

   通过自动化数据向向量转换，我们充分释放了 Azure SQL 的潜力与实用价值。

为RAG实现数据API构建器

利用数据API构建器

为整合所有组件，需进行正确配置

。这包括设置数据库并定义SQL可稳定操作的实体（如表和视图）。数据API构建器简化了此流程，使数据访问变得直观。我们还需配置静态Web应用程序来托管函数。本项目关键命令如下：

• azdt 命令行
• data-api builder init
• data-api builder add
• azdt start

Azure SQL定价

选择合适的 Azure SQL 层级

Azure SQL 为新用户提供免费层级。该免费层级永久有效，允许任何人在 Azure 生态系统中尝试 Azure SQL 并开发新解决方案，无需长期财务承诺

借助 Azure SQL，您无需承担高昂成本即可实现企业级解决方案。

Azure SQL 中向量搜索支持：权衡利弊

优势

现代关系数据库平台，支持多样化解决方案

企业级安全特性。

高度可扩展性满足严苛性能需求。

缺点

向量支持仍处于早期开发阶段。

定价结构可能较为复杂，取决于资源消耗情况。

与其他数据模型的集成可能增加复杂性。

Azure SQL 核心功能

基于 Azure SQL 的企业解决方案

作为托管服务，Azure SQL 为各类企业的复杂数据需求提供解决方案。其核心安全特性由 Azure 全面管理，确保数据安全无忧

。凭借多种数据加密选项及与主流开发者库的便捷连接，Azure SQL始终是数据优先战略的全面解决方案。其企业级AI数据库能力可深度集成.NET EF Core、.NET Aspire、LangChain、Semantic Kernel等技术。

Azure AI 与 SQL：重塑行业格局

保险

核心应用场景在于向量搜索与过滤器的结合。例如保险公司需定位符合特定条件的合同，此时增强过滤功能的向量搜索可完美胜任。

常见问题

这些资源可在本地环境运行吗？

是的，.NET、Azure SQL 以及我们使用的许多其他工具在本地开发环境中均可完全运行。这使得项目不受网络连接限制，让您能够随时随地利用 AI 处理数据。

常见问题

为何要将AI带到数据端？

核心理念在于将人工智能带到数据源头，而非将海量数据传输至人工智能系统。通过向量搜索技术，我们能将语义理解直接融入查询过程，从而简化数据筛选流程。结合Azure Functions等Azure服务进行集成，可进一步优化该方案的运行效率。