探索新式数据解决方案的 AI 支持的功能
SQL Server 2025 引入了具有 矢量搜索 功能的本机 AI 功能。 这样，语义搜索和自然语言查询就可以在数据中查找传统全文搜索功能以外的关系。
使用 T-SQL 中的模型管理，可以通过 REST API 使用 Azure OpenAI 服务、 Microsoft Foundry 和其他提供程序中的模型。 可以使用标准 T-SQL 语法在本地或云中部署和管理模型。
此图重点介绍了 SQL Server 2025 如何整合高级 AI 集成、矢量搜索和无缝模型管理。 借助这些功能，组织可以解锁新见解、启用自然语言查询，并直接在其数据平台上构建智能应用程序。
SQL Server 2025 还引入了用于生成 AI 驱动的应用程序的基本工具，包括矢量嵌入生成、文本分块以及使用 DiskANN 快速高效的矢量索引。 这些功能支持检索增强生成（RAG）和 AI 代理工作流，并与 LangChain、Semantic Kernel 和 Entity Framework Core 等框架无缝集成。
在 SQL Server 2025 中实现 AI 功能
下表介绍了 SQL Server 2025 中的关键 AI 功能：
| 能力 | Description | Documentation |
|---|---|---|
| 矢量搜索 | 创建和查询矢量嵌入用于语义搜索和相似性匹配 | 矢量搜索 |
| 模型集成 | 在数据库引擎中运行机器学习模型进行实时评分 | ML Services 概述 |
| T-SQL AI 函数 | 使用内置函数进行文本分析、嵌入生成和模型推理 | T-SQL AI 参考 |
| Azure AI 连接 | 连接到 Foundry 工具以获取更多功能，例如计算机视觉和文本分析 | SQL AI 示例 |
小窍门
CREATE EXTERNAL MODEL使用语句在数据库中注册和管理 AI 模型。 这为模型提供版本控制和安全访问管理。
配置云和混合功能
确保网络和安全配置允许在实现混合方案时在 SQL Server 和 Azure 服务之间进行通信。
- 托管灾难恢复：SQL Server 2025 改进了与 Azure 的集成，以实现托管灾难恢复、实现自动备份、异地复制和快速故障转移到云。
- 实时分析：使用混合数据体系结构合并本地和云数据源，使用 Azure Synapse Analytics、Power BI 和其他云服务实现准实时分析和报告。
- 高级安全性和符合性：通过将 SQL Server 2025 连接到 Azure 安全中心和 Microsoft Purview，受益于统一的安全管理、高级威胁防护和合规性监视。
- 混合数据虚拟化：通过内置连接器和数据虚拟化功能，在本地、云和兼容 S3 的对象存储提供商之间访问和查询数据。
探索实现方案
让我们来看看一些常见的实现方案，这些方案演示了组织如何利用 SQL Server 2025 的 AI 和云功能来解决真正的业务挑战。
| Scenario | 使用的组件 | 业务价值 |
|---|---|---|
| 实时欺诈检测 | 矢量搜索，T-SQL 评分 | 即时事务验证 |
| 灾难恢复 | Azure SQL，异地复制 | 业务连续性保证 |
| 统一分析 | 混合连接，Azure Synapse | 全面的数据见解 |
| 内容分析 | Azure 认知服务 | 自动化数据扩充 |
SQL Server 2025 通过将 AI 的强大功能与无缝云连接相结合，使组织能够构建智能、可复原和可缩放的数据解决方案。