127. Сценарии ИИ и RAG с использованием только SQL Server 2025

Кристиан и Йелле рассматривают новые возможности ИИ в SQL Server 2025. Они демонстрируют, как встраивание данных, векторный поиск и семантические запросы могут обрабатываться непосредственно в SQL, что упрощает создание интеллектуальных решений для поиска и решений в стиле RAG без сложных внешних сервисов. Демонстрация в этом сессионном докладе Betatalks проводилась с использованием предварительной версии SQL Server 2025, но официальный релиз уже доступен.

Ссылки для получения дополнительной информации
https://www.microsoft.com/en-us/sql-s...
https://learn.microsoft.com/en-us/sql...

Временные метки
00:00 - Введение в SQL Server 2025 и интеграцию с ИИ
00:46 - Объяснение векторов, расстояний и косинусного сходства (пример «Большой пятерки»)
03:57 - Что такое эмбеддинги и как SQL Server 2025 определяет и вызывает модели эмбеддингов
05:26 - Встроенные функции векторного расстояния, векторного поиска и векторного индекса в (Azure) SQL
06:46 - Демонстрация: Copilot в SQL Server / Management Studio и его ограничения
08:20 - Демонстрация: создание учетных данных и модели эмбеддинга
10:14 - Демонстрация: добавление эмбеддингов ко всем документам в таблице и соображения производительности
11:20 - Демонстрация: векторный поиск расстояний по документам
12:57 - Демонстрация: векторный поиск против расстояния, векторный индекс, объяснение ANN/KNN
15:16 - Один недостаток. При наличии индекса его больше нельзя обновлять
15:50 - База данных продуктов, сравнение производительности с индексом и без него, план выполнения
18:04 - Соображения проектирования: когда нужны индексы, стратегии работы с данными и то, что «это все просто SQL»
18:44 - Разбиение на фрагменты: ИИ генерирует фрагменты, фрагменты фиксированного размера, перекрытие и ограничения
20:57 - Заключение и заключительные мысли

Продолжение следует!

https://www.betabit.nl/en