Azure-Samples/rag-postgres-openai-python

这是什么？

核心功能

• 01结合 pgvector 向量搜索与 PostgreSQL 全文检索，并用 RRF 合并结果
• 02通过 OpenAI function calling 将自然语言问题转换为 SQL 过滤条件
• 03使用 OpenAI embedding API 生成查询向量
• 04通过 azd 一键部署到 Azure Container Apps 和 PostgreSQL Flexible Server
• 05支持 Azure OpenAI、OpenAI.com 和 Ollama 作为模型提供方

适用场景

• 为存储在 PostgreSQL 中的商品目录搭建问答式聊天
• 在 Azure 上验证基于关系型表数据的 RAG 方案
• 学习如何将 pgvector 混合检索与 LLM 函数调用结合起来

快速上手

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   使用 azd 下载项目代码

   azd init -t rag-postgres-openai-python
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   登录你的 Azure 账户

   azd auth login
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   部署资源并发布代码

   azd up

使用前须知

• !项目设计用于部署到 Azure，Container Apps、Azure OpenAI、PostgreSQL 和 Azure Monitor 会按使用量产生费用。
• !README 建议先部署，因为本地开发依赖需要自行配置的 OpenAI 模型。

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常见问题

rag-postgres-openai-python 是什么？

基于 PostgreSQL 表数据的 RAG 问答应用，结合 pgvector 检索和 OpenAI 模型，可部署到 Azure。 这是一个基于 Web 的聊天应用，可以回答关于 PostgreSQL 数据库表中各行数据的问题。前端使用 React 和 FluentUI，后端使用 Python 和 FastAPI 构建。检索部分将 pgvector 向量搜索与 PostgreSQL 全文检索结合，并使用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）合并两路结果。

rag-postgres-openai-python 可以免费使用吗？用的什么许可证？

rag-postgres-openai-python 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

rag-postgres-openai-python 还在维护吗？

活跃维护中。rag-postgres-openai-python 最近一次提交是在 2026年11月6日。

rag-postgres-openai-python 适合用来做什么？

为存储在 PostgreSQL 中的商品目录搭建问答式聊天 在 Azure 上验证基于关系型表数据的 RAG 方案 学习如何将 pgvector 混合检索与 LLM 函数调用结合起来

rag-postgres-openai-python 怎么安装和运行？

使用 azd 下载项目代码: azd init -t rag-postgres-openai-python 登录你的 Azure 账户: azd auth login 部署资源并发布代码: azd up

在哪里获取 rag-postgres-openai-python？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/Azure-Samples/rag-postgres-openai-python