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Azure-Samples

Azure-Samples/rag-postgres-openai-python

App de chat RAG que responde preguntas en lenguaje natural sobre filas de una tabla PostgreSQL mediante búsquedas con pgvector y modelos de OpenAI, y se puede desplegar en Azure.

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¿Qué es?

Este proyecto es una aplicación web de chat que responde preguntas sobre las filas de una tabla de una base de datos PostgreSQL. Incluye un frontend con React y FluentUI, y un backend con Python FastAPI. La recuperación combina búsquedas vectoriales con pgvector y búsquedas de texto completo de PostgreSQL, y fusiona las dos listas de resultados mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF).

Las preguntas de los usuarios se pueden convertir en condiciones de filtro de consulta mediante function calling de OpenAI. Así, una pregunta como «¿Equipo de escalada por menos de 30 dólares?» se convierte en una cláusula SQL WHERE sobre el precio. Las embeddings de las consultas se generan con la API de embeddings de OpenAI.

El proyecto está diseñado para desplegarse en Azure con Azure Developer CLI. La aplicación se ejecuta en Azure Container Apps, la base de datos en Azure Database for PostgreSQL Flexible Server y los modelos en Azure OpenAI; la autenticación utiliza una identidad administrada. También se puede ejecutar localmente con modelos de OpenAI.com o Ollama.

Funciones clave

  • 01Búsqueda híbrida que combina búsquedas vectoriales con pgvector y búsquedas de texto completo de PostgreSQL mediante RRF
  • 02El function calling de OpenAI convierte consultas en lenguaje natural en condiciones de filtro SQL
  • 03Embeddings de consultas generadas con la API de embeddings de OpenAI
  • 04Despliegue en Azure Container Apps y Azure Database for PostgreSQL Flexible Server mediante azd
  • 05Admite Azure OpenAI, OpenAI.com y Ollama como proveedores de modelos

Casos de uso

  • Crear un chat de preguntas y respuestas sobre un catálogo de productos almacenado en PostgreSQL
  • Crear prototipos de RAG sobre datos de tablas relacionales en Azure
  • Aprender a combinar la búsqueda híbrida con pgvector y el function calling de LLM

Inicio rápido

  1. 1

    Descarga el código del proyecto con azd

    azd init -t rag-postgres-openai-python
  2. 2

    Inicia sesión en tu cuenta de Azure

    azd auth login
  3. 3

    Aprovisiona los recursos y despliega el código

    azd up

Antes de usarlo

  • La opción prevista es desplegar en Azure, lo que genera costes de pago por uso para Container Apps, Azure OpenAI, PostgreSQL y Azure Monitor.
  • El README recomienda desplegar primero, ya que el desarrollo local depende de modelos de OpenAI que debes configurar por tu cuenta.

En colecciones

Bases de datos y herramientas SQL

Temas

#rag#postgresql#pgvector#openai#azure#fastapi#react#vector-search#ai-azd-templates#azd-templates

Preguntas frecuentes

¿Qué es rag-postgres-openai-python?
App de chat RAG que responde preguntas en lenguaje natural sobre filas de una tabla PostgreSQL mediante búsquedas con pgvector y modelos de OpenAI, y se puede desplegar en Azure. Este proyecto es una aplicación web de chat que responde preguntas sobre las filas de una tabla de una base de datos PostgreSQL. Incluye un frontend con React y FluentUI, y un backend con Python FastAPI. La recuperación combina búsquedas vectoriales con pgvector y búsquedas de texto completo de PostgreSQL, y fusiona las dos listas de resultados mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF).
¿rag-postgres-openai-python es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
rag-postgres-openai-python es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿rag-postgres-openai-python sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de rag-postgres-openai-python fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar rag-postgres-openai-python?
Crear un chat de preguntas y respuestas sobre un catálogo de productos almacenado en PostgreSQL Crear prototipos de RAG sobre datos de tablas relacionales en Azure Aprender a combinar la búsqueda híbrida con pgvector y el function calling de LLM
¿Cómo se instala rag-postgres-openai-python?
Descarga el código del proyecto con azd: azd init -t rag-postgres-openai-python Inicia sesión en tu cuenta de Azure: azd auth login Aprovisiona los recursos y despliega el código: azd up
¿Dónde consigo rag-postgres-openai-python?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Azure-Samples/rag-postgres-openai-python

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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