如何通过Azure OpenAI连接Azure DB(MFA)，用C#获取自然语言查询结果及所需NuGet包

核心实现步骤 #

1. 适配Azure AD MFA的数据库权限配置 #

• 确保目标Azure数据库（如Azure SQL DB）已启用Azure AD身份认证，并强制要求MFA。
• 为用于连接数据库的身份（用户账户或托管身份）分配对应数据库角色权限（如db_datareader、db_datawriter），该身份需已启用MFA。

2. 用Azure OpenAI Function Calling实现动态查询 #

• 定义数据库查询函数：在代码中实现可执行SQL查询的函数，使用支持MFA的认证方式连接数据库。
• 配置Function Calling：将上述函数注册到Azure OpenAI的对话请求中，引导模型将自然语言需求转换为合法SQL语句，调用函数执行查询后返回结果。

关键连接逻辑（支持MFA） #

使用Active Directory Interactive认证方式的连接字符串，触发MFA验证流程：

string connectionString = "Server=tcp:{your-server}.database.windows.net,1433;Database={your-db-name};Authentication=Active Directory Interactive;";

以下是实现该场景的核心NuGet包：

• Azure.AI.OpenAI：用于与Azure OpenAI服务交互，支持Function Calling功能。
• Microsoft.Data.SqlClient：用于连接Azure SQL数据库，原生支持Active Directory Interactive认证（适配MFA）。
• System.ComponentModel.Annotations（可选）：为Function的参数添加元数据注解，帮助模型理解参数要求。
• Newtonsoft.Json（可选）：简化JSON格式的函数请求/响应数据处理。

代码示例片段 #

数据库查询函数实现 #

using Microsoft.Data.SqlClient;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

public static async Task<List<Dictionary<string, object>>> ExecuteDbQuery(string sqlQuery)
{
    var results = new List<Dictionary<string, object>>();
    string connectionString = "Server=tcp:your-server.database.windows.net,1433;Database=your-db;Authentication=Active Directory Interactive;";
    
    using (var conn = new SqlConnection(connectionString))
    {
        await conn.OpenAsync();
        using (var cmd = new SqlCommand(sqlQuery, conn))
        {
            using (var reader = await cmd.ExecuteReaderAsync())
            {
                while (await reader.ReadAsync())
                {
                    var row = new Dictionary<string, object>();
                    for (int i = 0; i < reader.FieldCount; i++)
                    {
                        row[reader.GetName(i)] = reader.IsDBNull(i) ? null : reader.GetValue(i);
                    }
                    results.Add(row);
                }
            }
        }
    }
    return results;
}

Azure OpenAI Function Calling配置 #

using Azure.AI.OpenAI;
using System.Threading.Tasks;

public static async Task RunOpenAIChat()
{
    var openAIClient = new OpenAIClient(
        new System.Uri("https://your-openai-resource.openai.azure.com/"),
        new Azure.AzureKeyCredential("your-openai-api-key"));

    var queryFunction = new FunctionDefinition("execute_db_query")
    {
        Description = "接收合法SQL语句，执行并返回Azure数据库的查询结果",
        Parameters = BinaryData.FromObjectAsJson(new
        {
            Type = "object",
            Properties = new
            {
                sqlQuery = new { Type = "string", Description = "符合数据库语法的SQL查询语句" }
            },
            Required = new[] { "sqlQuery" }
        })
    };

    var chatOptions = new ChatCompletionsOptions
    {
        Messages = { new ChatMessage(ChatRole.User, "统计本月已完成的订单数量") },
        Functions = { queryFunction },
        FunctionCall = "auto"
    };

    var response = await openAIClient.GetChatCompletionsAsync("your-gpt-deployment-name", chatOptions);
    
    // 解析函数调用请求，执行查询并将结果返回给OpenAI模型
    var functionCall = response.Value.Choices[0].Message.FunctionCall;
    if (functionCall != null && functionCall.Name == "execute_db_query")
    {
        var sqlQuery = functionCall.Arguments["sqlQuery"].ToString();
        var dbResults = await ExecuteDbQuery(sqlQuery);
        
        // 将结果作为系统消息返回给模型，生成自然语言回答
        chatOptions.Messages.Add(response.Value.Choices[0].Message);
        chatOptions.Messages.Add(new ChatMessage(ChatRole.Function, System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(dbResults), "execute_db_query"));
        var finalResponse = await openAIClient.GetChatCompletionsAsync("your-gpt-deployment-name", chatOptions);
        // 输出最终自然语言结果
        Console.WriteLine(finalResponse.Value.Choices[0].Message.Content);
    }
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shivani