요약
SQL Server 2025는 AI 기능을 데이터베이스 엔진에 직접 제공합니다. 이 모듈 전체에서 개발자가 벡터 포함, 의미 체계 검색 및 대규모 언어 모델과 같은 기술을 사용하여 T-SQL 구문을 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 빌드할 수 있는 SQL Server 2025 방법을 살펴보았습니다.
이 모듈에서는 SQL Server 2025의 AI 개념과 기능을 살펴보했습니다. 벡터 데이터 유형과 임베딩 작업을 수행하는 방법을 배웠으며, 정확한 최근접 이웃(k-NN) 검색에는 VECTOR_DISTANCE을 사용하고 근사 최근접 이웃(ANN) 검색에는 VECTOR_SEARCH을 사용하여 DiskANN 인덱스를 활용하는 방법도 익혔습니다. SQL Server를 외부 AI 서비스와 안전하게 통합하는 방법을 배우셨고, CREATE EXTERNAL MODEL를 통해 관리 ID, Microsoft Entra 인증, 데이터베이스 범위 자격 증명을 이용하여 인증 패턴을 구현하여 Azure OpenAI, Microsoft Foundry 및 사용자 지정 ONNX 모델과 sp_invoke_external_rest_endpoint 연결했습니다.
벡터 검색을 큰 언어 모델과 결합하여 컨텍스트 인식 AI 응답을 만드는 완전한 RAG(검색 증강 세대) 워크플로를 구현했습니다. LangChain 및 의미 체계 커널을 비롯한 AI 프레임워크와 SQL Server를 통합하는 방법을 알아보고, 의미 체계 유사성과 기존 SQL 필터링 및 전체 텍스트 검색을 결합하는 하이브리드 검색 시나리오를 살펴보는 방법을 알아보았습니다. 또한 실시간 이벤트 기반 AI 애플리케이션에 대한 변경 이벤트 스트리밍을 구성하고 안전 가드레일이 있는 NL2SQL(자연어 to SQL) 기능을 사용하여 대화형 AI 인터페이스를 구현했습니다.
마지막으로 쿼리 작성, 성능 최적화, 오류 디버깅 및 스키마 탐색에서 AI 기반 지원을 위해 SQL Server Management Studio의 GitHub Copilot를 사용했습니다. 또한 거의 실시간 분석을 위해 Microsoft Fabric 미러링을 구성하고, GitHub Copilot 통합을 통해 Visual Studio Code용 MSSQL 확장을 사용하고, AI 기능을 사용하여 Entity Framework Core를 적용하여 프로덕션 준비 애플리케이션을 빌드하는 방법을 배웠습니다.
추가 리소스
SQL Server 2025를 사용하여 AI 기반 솔루션에 대한 이해를 심화하려면 다음 리소스를 살펴보세요.