概要
SQL Server 2025 は、AI 機能をデータベース エンジンに直接取り込みます。 このモジュール全体を通して、開発者がベクター埋め込み、セマンティック検索、大規模言語モデルなどのテクノロジを使用して、T-SQL 構文を使用して AI を利用したアプリケーションを構築できるようにする方法について説明しました。
このモジュールでは、SQL Server 2025 の AI の概念と機能について説明しました。 ベクトル データ型と埋め込みを使用して、 VECTOR_DISTANCE を使用した正確な最近傍 (k-NN) 検索と、DiskANN インデックスを使用した VECTOR_SEARCH を使用した近似最近傍 (ANN) 検索の両方を実行する方法を学習しました。
CREATE EXTERNAL MODELとsp_invoke_external_rest_endpointを通じて SQL Server を外部 AI サービスと安全に統合する方法、マネージド ID、Microsoft Entra 認証、データベース スコープの資格情報を使用して Azure OpenAI、Microsoft Foundry、およびカスタム ONNX モデルに接続する認証パターンを実装する方法について説明しました。
ベクター検索と大規模な言語モデルを組み合わせてコンテキスト対応の AI 応答を作成する完全な取得拡張生成 (RAG) ワークフローを実装しました。 SQL Server を LangChain やセマンティック カーネルなどの AI フレームワークと統合する方法について学習し、セマンティックの類似性と従来の SQL フィルター処理とフルテキスト検索を組み合わせたハイブリッド検索シナリオについて説明しました。 また、リアルタイムのイベントドリブン AI アプリケーション用に Change Event Streaming を構成し、安全ガードレールを使用して自然言語から SQL (NL2SQL) 機能を使用して会話型 AI インターフェイスを実装しました。
最後に、SQL Server Management Studio の GitHub Copilot を使用して、クエリの記述、パフォーマンスの最適化、エラーのデバッグ、スキーマの探索に AI を利用した支援を行いました。 また、ほぼリアルタイム分析用に Microsoft Fabric ミラーリングを構成し、GitHub Copilot 統合で Visual Studio Code 用の MSSQL 拡張機能を使用し、AI 機能を備えた Entity Framework Core を適用して運用対応のアプリケーションを構築する方法についても学習しました。
その他のリソース
SQL Server 2025 を使用して AI を利用したソリューションに対する理解を深めるには、次のリソースを調べます。