Erkunden von KI-basierten Funktionen für moderne Datenlösungen
SQL Server 2025 führt native KI-Funktionen mit vectorsuche ein. Auf diese Weise können Semantiksuch- und Natural Language-Abfragen Beziehungen in Daten finden, die über herkömmliche Volltext-Suchfunktionen hinausgehen.
Mit der Modellverwaltung in T-SQL können Sie mit Modellen von Azure OpenAI Service, Microsoft Foundry und anderen Anbietern über REST-APIs arbeiten. Sie können modelle lokal oder in der Cloud mithilfe der standardmäßigen T-SQL-Syntax bereitstellen und verwalten.
Das Diagramm zeigt, wie SQL Server 2025 erweiterte KI-Integration, Vektorsuche und nahtlose Modellverwaltung zusammenführt. Mit diesen Funktionen können Organisationen neue Erkenntnisse freischalten, Abfragen natürlicher Sprachen aktivieren und intelligente Anwendungen direkt auf ihrer Datenplattform erstellen.
SQL Server 2025 führt auch wichtige Tools zum Erstellen von KI-basierten Anwendungen ein, einschließlich Vektoreinbettung, Textabschnitte und schnelle, effiziente Vektorindizierung mit DiskANN. Diese Funktionen unterstützen abrufgestützte Generierung (RAG) und AI-Agent-Workflows und integrieren sich nahtlos in Frameworks wie LangChain, Semantic Kernel und Entity Framework Core.
Implementieren von KI-Funktionen in SQL Server 2025
In der folgenden Tabelle werden die wichtigsten KI-Funktionen in SQL Server 2025 beschrieben:
| Fähigkeit | Description | Dokumentation |
|---|---|---|
| Vektorsuche | Erstellen und Abfragen von Vektoreinbettungen für semantischen Such- und Ähnlichkeitsabgleich | Vektorsuche |
| Modellintegration | Ausführen von Machine Learning-Modellen innerhalb des Datenbankmoduls für die Bewertung in Echtzeit | ÜBERSICHT ÜBER ML Services |
| T-SQL AI-Funktionen | Verwenden Sie integrierte Funktionen für Textanalyse, Einbettungsgenerierung und Modellinferenz. | T-SQL AI-Referenz |
| Azure KI-Verbindung | Herstellen einer Verbindung mit Foundry Tools für weitere Funktionen wie Computervision und Textanalyse | SQL AI-Beispiele |
Tipp
Verwenden Sie die CREATE EXTERNAL MODEL Anweisung, um KI-Modelle in Ihrer Datenbank zu registrieren und zu verwalten. Dies bietet Versionssteuerung und sichere Zugriffsverwaltung für Ihre Modelle.
Konfigurieren von Cloud- und Hybridfeatures
Stellen Sie sicher, dass Ihre Netzwerk- und Sicherheitskonfigurationen die Kommunikation zwischen SQL Server und Azure Diensten bei der Implementierung von Hybridszenarien ermöglichen.
- Managed disaster recovery: SQL Server 2025 bietet eine verbesserte Integration mit Azure für die verwaltete Notfallwiederherstellung und ermöglicht automatisierte Sicherungen, Georeplikation und schnelles Failover in die Cloud.
- Realzeitanalysen: Verwenden Sie hybride Datenarchitekturen, um lokale und Clouddatenquellen zu kombinieren, wodurch nahezu Echtzeitanalysen und Berichte mithilfe von Azure Synapse Analytics, Power BI und anderen Clouddiensten ermöglicht werden.
- Advanced Security and Compliance: Profitieren Sie von einheitlichem Sicherheitsmanagement, erweitertem Bedrohungsschutz und Complianceüberwachung, indem Sie SQL Server 2025 mit Azure Security Center und Microsoft Purview verbinden.
- Hybriddatenvirtualisierung: Zugriff auf und Abfrage von Daten über lokale, Cloud- und S3-kompatible Objektspeicheranbieter mit integrierten Konnektoren und Funktionen zur Datenvirtualisierung.
Erkunden von Implementierungsszenarien
Sehen wir uns einige typische Implementierungsszenarien an, die veranschaulichen, wie Organisationen die KI- und Cloudfunktionen von SQL Server 2025 nutzen können, um echte geschäftliche Herausforderungen zu lösen.
| Scenario | Verwendete Komponenten | Geschäftswert |
|---|---|---|
| Erkennung von Betrugsfällen in Echtzeit | Vektorsuche, T-SQL-Bewertung | Sofortige Transaktionsüberprüfung |
| Notfallwiederherstellung | Azure SQL, Georeplikation | Zuverlässigkeit der Geschäftskontinuität |
| Einheitliche Analysen | Hybridverbindungen, Azure Synapse | Umfassende Datenerkenntnisse |
| Inhaltsanalyse | Azure Cognitive Services | Automatisierte Datenanreicherung |
SQL Server 2025 ermöglicht Organisationen, intelligente, robuste und skalierbare Datenlösungen zu erstellen, indem sie die Leistungsfähigkeit von KI mit nahtloser Cloudkonnektivität kombinieren.