用途：在 Azure SQL Database 上端到端搭建检索增强生成（RAG），明确有哪些表、何时写入什么、检索查询必须携带什么，以及如何验证其有效。资料基于 Azure SQL Database（General Purpose serverless，兼容级别 170）实测。
主要能力与要点：
- 维度先于架构确定。维度由模型决定，上限 1998，且即使空表也不能用 ALTER COLUMN 加宽；3072 维模型需在生成时请求更短向量。vector(n) 与向模型请求的维度必须一致，否则插入失败。
- 两张表：dbo.documents 为权威源，dbo.document_chunks 为派生块。块表需携带 tenant_id、ordinal、source_hash（HASHBYTES 去重键）、embed_model、embed_dims、embedded_at、embedding。chunk_id 需为聚集主键，否则无法创建向量索引。
- 分块：文本已在库内则在库内分块，来自文件则在应用侧分块；每次分块方式保持一致，保留 ordinal 以便取邻居。
- 分批可重启嵌入：用 UPDATE TOP (200) 循环，直到影响 0 行；向量与三个溯源列在同一语句写入。
- 向量索引在加载后创建，至少 100 行非空向量；度量在建时固定，检索须用同一度量。索引存在后 TRUNCATE 被拒绝。
- 检索：用 VECTOR_SEARCH 做相似度、租户过滤与排序；过滤条件必须放在搜索内部，且问题须用与语料相同的模型嵌入。
- 接地：传入块文本、文档标识与 ordinal 以便引用；允许模型回答“上下文不含答案”；不要把距离当置信度。
- 保持更新：源行变更时删除其块并重新分块；模型或分块方式变更时整体失效，需新增带溯源列、回填、切换、再删除旧列并重建索引。
限制：带向量索引的表不能创建安全策略（Msg 37579），因此块表无法有谓词，检索查询的 WHERE 子句就是全部边界，需当作安全代码测试；若必须有谓词，只能放弃向量索引（退化为暴力扫描）或拆分表。
校验：提供四项检查（溯源一致性、策略与向量索引互斥、索引版本、哈希一致性），可用 sqlcmd 非交互运行并保留输出。注意 -m-1 为 ODBC sqlcmd 指令，go-sqlcmd 1.x 在严重级别 10 时不打印消息号。
适用场景：在 Azure SQL Database 内构建带多租户过滤、可溯源、可验证的 RAG 流水线。具体模型调用与分块函数细节见配套技能文档，本资料未展开。