Per questo tutorial ho scelto di utilizzare Google AI (Gemini) per diversi motivi pratici:
- Piano gratuito generoso: Quota significativa per sperimentare senza costi
- Semplicità di autenticazione: API Key direttamente nell’URL, senza Credentials
- Setup in 5 minuti: Dalla creazione account al primo test
- Qualità eccellente multilingua: Gemini eccelle nella generazione in diverse lingue
💡 Nota: La stessa architettura funziona identicamente con Azure OpenAI, OpenAI o Anthropic. Basterà modificare URL e formato del payload JSON.
Ottenere l’API Key di Google AI
Prima di procedere con la configurazione di SQL Server, è necessario ottenere una chiave API da Google AI Studio. Il processo è semplice e gratuito.
Procedura Passo-Passo
- Accedere a Google AI Studio: Visitare https://aistudio.google.com/app/apikey
- Autenticazione: Login con account Google
- Creare API Key: Click su “Create API Key”
- Selezionare progetto: Scegliere o creare un progetto Google Cloud
- Copiare la chiave: Formato: ..xxx
il progetto demo: la Fabbrica di Babbo Natale 🎄
A questo punto siamo arrivati nel cuore dei miei primi test con SQL Server 2025.
Dopo aver esplorato le nuove funzionalità e capito come il database può dialogare direttamente con servizi AI esterni, ho sentito il bisogno di mettere tutto in pratica con qualcosa di concreto… e nello spirito del Natale l’idea è arrivata quasi da sola.
È così che ho deciso di dare una mano agli elfi di Babbo Natale, creando un progetto demo chiamato Fabbrica di Babbo Natale: un sistema che, partendo dai dati presenti nel database, genera email natalizie personalizzate e multilingua per i bambini, utilizzando Google AI direttamente da SQL Server, senza passare da alcun livello applicativo esterno.
L’obiettivo non è solo raccontare una storia simpatica, ma mostrare in modo semplice e immediato come le nuove integrazioni AI di SQL Server 2025 possano essere usate per arricchire i dati, automatizzare processi e sperimentare pattern architetturali applicabili anche in scenari molto più seri.
Struttura del Database
| Tabella | Descrizione |
| Bambini | Anagrafica: nome, età, email, lingua, stato lista, punteggio comportamento |
| Lingue | 10 lingue (IT, EN, FR, ES, DE, PT, NL, PL, RO, AR) con codice ISO |
| Letterine | Letterine ricevute con testo nella lingua del bambino |
| RegaliRichiesti | Regali per letterina con categoria e priorità |
| RegistroComportamenti | Storico azioni positive/negative con punteggi |
| ConfigurazioneGoogleAI | Configurazione API: modello, API Key, parametri |
| LogNotifiche | Log email generate: prompt, risposta AI, stato |
Dati Demo Inclusi
- 100 bambini (80% italiani, 20% internazionali)
- 100 letterine con testi nella lingua del bambino
- ~300 regali in 5 categorie
- ~550 comportamenti per calcolare i punteggi
Link per SP creazione Database Demo
Una delle prime verifiche da fare è controllare se SQL Server è già abilitato all’uso degli External REST Endpoint.
Nel caso in cui questa funzionalità non sia attiva, sarà necessario abilitarla manualmente prima di poter effettuare chiamate REST direttamente da T-SQL.
USE master;
GO
-- Abilita opzioni avanzate
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;
RECONFIGURE;
-- Abilita external rest endpoint
EXEC sp_configure 'external rest endpoint enabled', 1;
RECONFIGURE;
-- Verifica
SELECT name, value_in_use,
CASE value_in_use WHEN 1 THEN '✅ ABILITATO' ELSE '❌ DISABILITATO' END AS Stato
FROM sys.configurations
WHERE name = 'external rest endpoint enabled';
Per mantenere l’esempio snello e immediato, in questa fase di test ho scelto di non introdurre una tabella di configurazione dedicata né funzioni helper per il recupero dei parametri AI.
L’obiettivo di questa demo è concentrarsi sulle nuove funzionalità di SQL Server 2025 e sul flusso di integrazione con un servizio AI esterno, senza appesantire l’esempio con elementi tipici di un’architettura enterprise.
Per questo motivo, API key, endpoint e parametri principali vengono dichiarati direttamente all’inizio della stored procedure sp_GeneraEmailBambino.
È una scelta volutamente semplice, adatta a un ambiente di laboratorio locale e coerente con lo spirito di esplorazione dell’articolo.
💡 Nota: in uno scenario di produzione, questi valori andrebbero ovviamente spostati in una configurazione centralizzata e protetta. Qui l’obiettivo è capire il come, non costruire subito il framework definitivo.
Continua …