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지능형 애플리케이션 및 AI FAQ(질문과 대답)

적용 대상: Microsoft Fabric의 SQL Server 2025(17.x) Azure SQL DatabaseAzure SQL Managed InstanceSQL 데이터베이스

이 문서에는 SQL Database 엔진의 벡터 및 포함에 대한 질문과 대답이 포함되어 있습니다.

샘플 및 예제는 SQL AI 샘플 리포지토리를 방문하세요.

T-SQL에서 RAG(검색 보강 생성) 솔루션을 완전히 만들 수 있나요?

예, T-SQL을 사용하여 RAG(Retrieval-Augmented 생성) 솔루션을 만들 수 있습니다. 이 유형의 솔루션은 SQL Database 엔진의 기능을 활용하여 데이터를 효과적으로 관리하고 쿼리합니다. T-SQL을 사용하여 필요한 데이터 검색 및 처리 논리를 구현하는 동시에 세대 측면에 대한 외부 AI 서비스와 통합할 수 있습니다. 벡터는 기본적으로 SQL 엔진에 저장할 수 있으며 자연어 이해 기능을 제공하는 LLM에 대한 연결은 통해 sp_invoke_external_rest_endpoint가능합니다.

T-SQL에서 RAG 솔루션을 완전히 만드는 이유는 무엇인가요?

AI 기능을 지원하도록 기존 애플리케이션을 다시 설계하지 않고도 개선하려면 SQL 엔진 기본 제공 기능을 사용하여 데이터베이스 쿼리 내에서 직접 AI 기능을 구현합니다. 애플리케이션 아키텍처를 광범위하게 변경하는 대신 AI 기능을 통합하도록 T-SQL 코드를 업데이트하기만 하면 됩니다.

RAG용 Azure SQL 또는 패브릭 SQL을 사용하는 엔드 투 엔드 샘플이 있나요?

물론 Azure SQL 및 패브릭 SQL을 사용하여 RAG에 대한 엔드 투 엔드 샘플을 찾을 수 있습니다.

RAG가 열 및 행과 같은 구조화된 데이터에 대해 작업할 수 있나요?

구조화된 데이터로 작업해야 하는 경우 EMBeddings를 사용하여 AI 모델에서 이해할 수 있는 방식으로 구조화된 데이터를 나타내는 것과 같은 다른 기술과 결합하여 RAG를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 RAG의 기능을 활용하면서 구조화된 데이터에 대한 검색 및 생성 작업을 수행할 수 있습니다.

전체 복잡한 스키마를 LLM에 보내는 경우 SQL 생성이 저하되는 이유는 무엇인가요? 어떻게 수정할 수 있나요?

수백 개의 테이블과 뷰가 있는 복잡하고 큰 데이터베이스 스키마가 있는 경우 다중 에이전트 접근 방식을 사용하여 노이즈를 줄이고 AI 모델이 스키마의 특정 영역에 집중할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 작업 엔드 투 엔드 샘플과 함께 전체 설명은 여기에서 사용할 수 있습니다.

관리 ID를 사용하여 Azure OpenAI에 연결할 수 있나요?

예, 관리 ID를 사용하여 Azure OpenAI에 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 자격 증명을 직접 관리할 필요 없이 Azure OpenAI 서비스를 안전하게 인증하고 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

Microsoft에서 학습 모델에 데이터를 사용합니까?

아니요. 데이터는 Microsoft에서 학습 모델에 사용되지 않습니다. 자세한 내용은 책임 있는 AI 설명서를 참조하세요.

Azure OpenAI Service는 어떤 데이터를 처리하나요?

자세한 내용은 Azure OpenAI 서비스 문서의 데이터, 개인 정보 및 보안을 참조하세요.

무단 AI 에이전트 액세스로부터 데이터를 보호하려면 어떻게 해야 하나요?

Azure SQL 및 SQL Server는 세분화된 액세스 보안을 광범위하게 지원합니다.

  • 데이터베이스 엔진 사용 권한 시작: 사용 권한을 사용하여 세분화된 수준에서 데이터베이스 개체에 대한 액세스를 제어합니다.
  • Row-Level 보안(RLS): 쿼리를 실행하는 사용자의 특성에 따라 테이블의 행에 대한 액세스를 제어합니다. 이 비디오에서는 RLS가 작동하는 것을 볼 수 있습니다.
  • 동적 데이터 마스킹: 권한이 없는 사용자에게 마스킹하여 중요한 데이터의 노출을 제한합니다.
  • Always Encrypted: 미사용 데이터와 전송 중인 데이터를 암호화하여 중요한 데이터를 보호하여 권한 있는 사용자만 암호화되지 않은 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

Azure SQL 및 SQL Server의 감사 기능을 사용하여 데이터베이스에서 수행된 모든 작업을 감사할 수도 있습니다.

SQL Server 감사(데이터베이스 엔진)

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