次の方法で共有

インテリジェント アプリケーションと AI に関してよく寄せられる質問 (FAQ)

適用対象: SQL Server 2025 (17.x) Azure SQL DatabaseAzure SQL Managed InstanceSQL データベース

この記事には、SQL Database エンジンのベクターと埋め込みについてよく寄せられる質問が含まれています。

サンプルと例については、 SQL AI サンプル リポジトリを参照してください。

T-SQL で取得拡張生成 (RAG) ソリューションを完全に作成できますか?

はい。T-SQL を使用して Retrieval-Augmented Generation (RAG) ソリューションを作成できます。 この種類のソリューションでは、SQL Database エンジンの機能を利用して、データを効果的に管理およびクエリします。 T-SQL を使用して、必要なデータの取得と処理のロジックを実装しながら、生成の側面のために外部 AI サービスと統合することもできます。 ベクトルは SQL エンジンにネイティブに格納でき、自然言語理解機能を提供する LLM への接続は、 sp_invoke_external_rest_endpointを介して可能です。

T-SQL で RAG ソリューションを完全に作成する理由

既存のアプリケーションを改善し、AI 機能をサポートするように再設計する必要がない場合は、SQL エンジンの組み込み機能を使用して、データベース クエリ内に直接 AI 機能を実装します。 アプリケーション アーキテクチャに大きな変更を加えるのではなく、AI 機能を組み込むために T-SQL コードを更新するだけで済みます。

RAG 用の Azure SQL または Fabric SQL を使用するエンド ツー エンドのサンプルはありますか?

Azure SQL と Fabric SQL を使用した RAG のエンド ツー エンドのサンプルは、次のページにあります。

列や行などの構造化データに対して RAG を操作することはできますか?

構造化データを操作する必要がある場合でも、AI モデルで理解できる方法で構造化データを表すために埋め込みを使用するなど、他の手法と組み合わせることで RAG を活用できます。 これにより、RAG の機能の恩恵を受けながら、構造化データに対して取得タスクと生成タスクを実行できます。

完全で複雑なスキーマを LLM に送信すると、SQL の生成が悪くなるのはなぜですか。

数百のテーブルとビューを含む複雑で大規模なデータベース スキーマがある場合は、マルチエージェント アプローチを使用してノイズを軽減し、AI モデルがスキーマの特定の領域に集中できるようにすることをお勧めします。 完全な説明と、エンド ツー エンドの作業サンプルについては、以下を参照してください。

マネージド ID を使用して Azure OpenAI に接続できますか?

はい。マネージド ID を使用して Azure OpenAI に接続できます。 これにより、資格情報を直接管理しなくても、Azure OpenAI サービスを安全に認証してアクセスできます。 詳細については、以下を参照してください。

データはモデルのトレーニングに Microsoft によって使用されますか?

No. データは、モデルのトレーニングに Microsoft によって使用されません。 詳細については、 責任ある AI のドキュメント を参照してください。

Azure OpenAI サービスではどのようなデータが処理されますか?

詳細については 、Azure OpenAI サービスのデータ、プライバシー、セキュリティ に関するドキュメントを参照してください。

未承認の AI エージェント アクセスからデータを保護するにはどうすればよいですか?

Azure SQL と SQL Server では、きめ細かなアクセス セキュリティが広範にサポートされています。

また、Azure SQL と SQL Server の監査機能を使用して、データベースで実行された操作を監査することもできます。

SQL Server 監査 (データベース エンジン)

関連コンテンツ

  • Last updated on