Azure SQL Może Teraz Generować Embeddingi — W Czystym T-SQL, Bez Warstwy Aplikacji

Emiliano Montesdeoca — Fri, 22 May 2026 00:00:00 +0000

Jeśli kiedykolwiek zbudowałeś pipeline RAG, znasz podatek pipeline’u: twoje dane żyją w SQL, ale żeby generować embeddingi musisz je wyodrębnić, wywołać API embeddingów, obsługiwać przetwarzanie wsadowe i limity szybkości, i przechowywać wyniki gdzieś, gdzie można wyszukiwać wektory. Często w zupełnie innej bazie danych.

Azure SQL właśnie wyeliminował większość z tego dzięki dwóm funkcjom, które są teraz ogólnie dostępne: CREATE EXTERNAL MODEL i AI_GENERATE_EMBEDDINGS.

Co Robią

Te dwie funkcje T-SQL działają jako zintegrowany pipeline:

CREATE EXTERNAL MODEL — rejestruje zewnętrzny punkt końcowy modelu AI jako nazwany obiekt bazy danych. Ustawiasz lokalizację, format API, typ modelu i poświadczenia raz. Ponownie używasz wszędzie.

AI_GENERATE_EMBEDDINGS — skalarna funkcja T-SQL, która wywołuje zarejestrowany model i zwraca tablicę JSON wartości wektorowych. Działa w instrukcjach SELECT, INSERT, UPDATE i MERGE.

Razem tworzą end-to-end pipeline embeddingów bez opuszczania silnika SQL.

Pełny Przepływ Pracy

-- Krok 1: Zarejestruj dostawcę embeddingów raz
CREATE EXTERNAL MODEL MyEmbeddingModel
WITH (
 LOCATION = 'https://your-aoai-resource.openai.azure.com/',
 API_FORMAT = 'Azure OpenAI',
 MODEL_TYPE = EMBEDDINGS,
 MODEL = 'text-embedding-ada-002'
);

-- Krok 2: Generuj embeddingi inline w T-SQL
UPDATE docs
SET embedding = AI_GENERATE_EMBEDDINGS(content USE MODEL MyEmbeddingModel)
FROM documents AS docs;

-- Krok 3: Wyszukuj z odległością wektorową
SELECT TOP 10 id, content
FROM documents
ORDER BY VECTOR_DISTANCE('cosine', embedding,
 AI_GENERATE_EMBEDDINGS(@query USE MODEL MyEmbeddingModel));

To jest cały pipeline: dane w SQL, embeddingi generowane w SQL, wyszukiwanie podobieństw w SQL. Bez warstwy orkiestracji, bez ETL, bez oddzielnej bazy danych wektorów.

Obsługiwane Formaty API i Opcje

W GA API_FORMAT obsługuje Azure OpenAI i OpenAI. MODEL_TYPE jest na razie zablokowany na EMBEDDINGS. JSON PARAMETERS pozwala ustawić wartości domyślne na poziomie modelu, w tym liczbę ponownych prób:

PARAMETERS = '{"sql_rest_options":{"retry_count":3}}'

Uwierzytelnianie używa poświadczeń bazy danych, więc sekrety pozostają poza kodem aplikacji.

Co To Umożliwia dla Aplikacji .NET

Dla programistów .NET budujących funkcje AI na istniejących danych SQL, to jest znaczące. Nie potrzebujesz:

Wyodrębniać danych do pośredniego magazynu dla embeddingów
Zarządzać zewnętrznym pipeline embeddingów
Konfigurować oddzielnej bazy danych wektorów (choć możesz użyć Azure AI Search jeśli chcesz pełnofunkcjonalny magazyn wektorów)
Zmieniać warstwy dostępu do danych aplikacji

Możesz stopniowo dodawać wyszukiwanie semantyczne do istniejących aplikacji SQL, używając tych samych narzędzi T-SQL, które już masz.

Podsumowanie

Wzorce RAG na danych SQL stały się dramatycznie prostsze. AI_GENERATE_EMBEDDINGS + CREATE EXTERNAL MODEL oznacza, że Twoja istniejąca aplikacja SQL może zyskać możliwości wyszukiwania wektorów bez dodawania nowej infrastruktury.

Obie funkcje są dziś w GA w Azure SQL Database i Azure SQL Managed Instance.