Mogelijkheden van AI verkennen voor moderne gegevensoplossingen
SQL Server 2025 introduceert systeemeigen AI-mogelijkheden met vectorzoekopdrachten functionaliteit. Hierdoor kunnen semantische zoek- en natuurlijke taalquery's relaties vinden in gegevens buiten traditionele zoekmogelijkheden voor volledige tekst.
Met modelbeheer in T-SQL kunt u werken met modellen van Azure OpenAI Service, Microsoft Foundry en andere providers via REST API's. U kunt modellen on-premises of in de cloud implementeren en beheren met behulp van de standaard T-SQL-syntaxis.
In het diagram ziet u hoe SQL Server 2025 geavanceerde AI-integratie, vectorzoekopdrachten en naadloos modelbeheer samenbrengt. Met deze mogelijkheden kunnen organisaties nieuwe inzichten ontgrendelen, query's in natuurlijke taal inschakelen en intelligente toepassingen rechtstreeks op hun gegevensplatform bouwen.
SQL Server 2025 introduceert ook essentiële hulpprogramma's voor het bouwen van ai-toepassingen, waaronder het genereren van vectoren insluiten, tekstsegmentering en snelle, efficiënte vectorindexering met DiskANN. Deze functies bieden ondersteuning voor retrieval-augmented generation (RAG) werkstromen en AI-agenten, en kunnen probleemloos worden geïntegreerd met frameworks zoals LangChain, Semantic Kernel en Entity Framework Core.
AI-mogelijkheden implementeren in SQL Server 2025
In de volgende tabel worden de belangrijkste AI-mogelijkheden in SQL Server 2025 beschreven:
| Vermogen | Beschrijving | Documentatie |
|---|---|---|
| Zoeken met vectoren | Maak vectorvoorstellingen voor semantisch zoeken en overeenkomsten, en voer hierop zoekopdrachten uit | Vectoren zoeken |
| Modelintegratie | Machine Learning-modellen uitvoeren in de database-engine voor realtime scoren | Overzicht van ML Services |
| T-SQL AI-functies | Ingebouwde functies gebruiken voor tekstanalyse, het genereren van embeddings en modelinference | T-SQL AI-referentie |
| Azure AI-verbinding | Verbinding maken met Foundry Tools voor meer mogelijkheden, zoals computer vision en tekstanalyse | SQL AI-voorbeelden |
Aanbeveling
Gebruik de CREATE EXTERNAL MODEL instructie om AI-modellen in uw database te registreren en te beheren. Dit biedt versiebeheer en beveiligd toegangsbeheer voor uw modellen.
Cloud- en hybride functies configureren
Zorg ervoor dat uw netwerk- en beveiligingsconfiguraties communicatie tussen SQL Server en Azure-services mogelijk maken bij het implementeren van hybride scenario's.
- Beheerd noodherstel: SQL Server 2025 biedt verbeterde integratie met Azure voor beheerd noodherstel, waardoor automatische back-ups, geo-replicatie en snelle failover naar de cloud mogelijk zijn.
- Real-time analytics: Gebruik hybride gegevensarchitecturen om on-premises en cloudgegevensbronnen te combineren, waardoor analyses en rapportage in bijna realtime mogelijk zijn met behulp van Azure Synapse Analytics, Power BI en andere cloudservices.
- Advanced security and compliance: Profiteer van geïntegreerd beveiligingsbeheer, advanced threat protection en nalevingscontrole door SQL Server 2025 te verbinden met Azure Security Center en Microsoft Purview.
- Hybride gegevensvirtualisatie: toegang tot en query's uitvoeren op gegevens in on-premises, cloud- en S3-compatibele objectopslagproviders met behulp van ingebouwde connectors en functies voor gegevensvirtualisatie.
Implementatiescenario's verkennen
Laten we eens kijken naar enkele algemene implementatiescenario's die laten zien hoe organisaties gebruik kunnen maken van de AI- en cloudmogelijkheden van SQL Server 2025 om echte zakelijke uitdagingen op te lossen.
| Scenario | Gebruikte onderdelen | Bedrijfswaarde |
|---|---|---|
| Fraudedetectie in realtime | Vectorzoekopdrachten, T-SQL-score | Directe transactieverificatie |
| Herstel na een ramp | Azure SQL geo-replicatie | Bedrijfscontinuïteitscontrole |
| Geïntegreerde analyse | Hybride verbindingen, Azure Synapse | Uitgebreide gegevensinzichten |
| Inhoudsanalyse | Azure Cognitive Services | Geautomatiseerde gegevensverrijking |
SQL Server 2025 stelt organisaties in staat om intelligente, tolerante en schaalbare gegevensoplossingen te bouwen door de kracht van AI te combineren met naadloze cloudconnectiviteit.