Présentation

Effectué

La création d’applications intelligentes avec Azure SQL Database implique plus que le stockage et l’interrogation des données relationnelles. Les développeurs doivent intégrer des modèles IA, générer des incorporations à partir du texte et effectuer des recherches vectorielles pour activer des fonctionnalités telles que la recherche sémantique et la génération augmentée de récupération (RAG). Azure SQL Database et Fabric SQL Database prennent en charge ces fonctionnalités via des modèles externes, le type de données vectorielles et les fonctions IA intégrées.

Ensemble, les modèles externes et les workflows d’incorporation permettent aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités d’IA directement à l’intérieur de la base de données. Cette approche maintient le traitement de l’IA près des données et réduit la nécessité de déplacer des informations entre les systèmes pour des tâches telles que la recherche de similarité ou la récupération de contenu.

Imaginez une équipe de développement au détail qui crée des applications à l’aide d’Azure SQL Database pour gérer les catalogues de produits, les avis des clients et la documentation du support technique. Leur mission consiste à produire des intégrations à partir des descriptions de produits, à activer la recherche sémantique dans les articles d’assistance et à maintenir ces intégrations à jour au fil des évolutions du contenu. En utilisant des modèles externes et des fonctions IA intégrées dans Azure SQL Database, l’équipe peut concevoir, générer et gérer des incorporations tout en travaillant entièrement dans Transact-SQL.

Une fois ce module terminé, vous pourrez :

• Évaluez les modèles IA pour les charges de travail de base de données SQL en fonction des fonctionnalités et des exigences de performances.
• Créez et gérez des modèles externes pour référencer des points de terminaison IA à partir de Transact-SQL.
• Concevez des intégrations en vous appuyant sur des stratégies de segmentation adaptées.
• Générez et stockez des incorporations à l’aide de fonctions SQL AI intégrées.
• Choisissez des approches de maintenance pour maintenir l’alignement des incorporations avec les données sources.