Lab 11: Implement RAG solutions: VECTOR_SEARCH T-SQL update required

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
72/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
sql
Ambito
databases, documentation

Direzione di ricerca

Inizia con la sezione del laboratorio “Retrieve data using vector search and format it as JSON context”, nello specifico con il Passaggio 1 e la relativa finestra di codice. Aggiorna l’esempio in modo che utilizzi la query VECTOR_SEARCH fornita senza TOP_N, quindi verifica che il T-SQL rimanga valido e produca il contesto JSON descritto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Section: Retrieve data using vector search and format it as JSON context

Step: 1

The code in this window needs to be updated. TOP_N function is not longer supported. It shoudl look something like this:

-- Convert a question to an embedding and find the closest matching reviews

DECLARE @userQuestion NVARCHAR(1000) =
N'What mountain bike can handle really technical rocky trails?';

DECLARE @questionVector VECTOR(1536);

-- Generate embedding for the question
SELECT @questionVector =
AI_GENERATE_EMBEDDINGS(
@userQuestion
USE MODEL my_embedding_model
);

-- Find the top 5 most relevant reviews using ANN vector search
SELECT TOP (5)
p.Name AS ProductName,
p.ListPrice,
pc.Name AS Category,
r.Rating,
r.ReviewTitle,
r.ReviewText,
vs.distance AS Distance
FROM VECTOR_SEARCH(
TABLE = dbo.ProductReview,
COLUMN = ReviewVector,
SIMILAR_TO = @questionVector,
METRIC = 'cosine'
) AS vs
INNER JOIN dbo.ProductReview AS r
ON r.ProductReviewID = vs.ProductReviewID
INNER JOIN SalesLT.Product AS p
ON r.ProductID = p.ProductID
INNER JOIN SalesLT.ProductCategory AS pc
ON p.ProductCategoryID = pc.ProductCategoryID
ORDER BY vs.distance
FOR JSON PATH;
GO

Lingua principale
TSQL
Stelle
23
Fork
34
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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