In questo articolo racconto uno dei miei primi esperimenti con SQL Server 2025.
Complice un po’ di curiosità, la voglia di giocare con le nuove funzionalità e anche il clima del periodo natalizio che stimola sempre un po’ la fantasia, ho iniziato a provarle in locale sul mio computer, usando i miei account e accettando il classico approccio “a mio rischio e pericolo”.
Da qui è nata una demo pratica che mi ha permesso di esplorare l’integrazione AI, capire meglio i meccanismi dietro le quinte e individuare pattern che possono tornare utili anche in contesti decisamente più seri.
Prima di arrivare agli esperimenti di Natale un po’ di teoria
SQL Server 2025 rappresenta un punto di svolta nell’evoluzione del database relazionale Microsoft. Per la prima volta, le funzionalità di Intelligenza Artificiale sono integrate nativamente nel motore del database, trasformando SQL Server da semplice repository di dati a piattaforma intelligente capace di elaborare, analizzare e generare contenuti
Ecco una panoramica completa delle funzionalità AI introdotte in questa versione:
| Funzionalità | Descrizione e Casi d’Uso |
| sp_invoke_external_rest_endpoint | Chiamate REST native: Permette di invocare qualsiasi API REST direttamente da T-SQL, inclusi servizi AI come OpenAI, Google AI, Anthropic. È la base per l’integrazione AI in questo articolo. |
| Vector Data Type | Tipo dati nativo per vettori: Nuovo tipo di dato per memorizzare embeddings e vettori numerici. Supporta fino a 1998 dimensioni, ideale per ricerche semantiche e similarity search. |
| Vector Functions | Funzioni per calcoli vettoriali: VECTOR_DISTANCE (cosine, euclidean, dot product), VECTOR_NORMALIZE, e altre funzioni per operazioni su vettori direttamente in T-SQL. |
| DiskANN Vector Index | Indici vettoriali ad alte prestazioni: Implementazione dell’algoritmo DiskANN di Microsoft Research per ricerche approximate nearest neighbor (ANN) su miliardi di vettori. |
| Native JSON Improvements | JSON potenziato per AI: Miglioramenti nelle funzioni JSON per gestire facilmente payload e risposte delle API AI, incluso supporto per JSON di grandi dimensioni. |
| Azure AI Integration | Integrazione nativa Azure: Connessione semplificata con Azure OpenAI, Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning tramite managed identity e credenziali sicure. |
| ML Services Enhanced | Machine Learning potenziato: Supporto aggiornato per Python 3.11 e R, nuove librerie pre-installate (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), migliore integrazione con notebook. |
Le nuove funzionalità AI aprono scenari applicativi che prima richiedevano architetture complesse. Ecco alcuni esempi concreti:
Ricerca Semantica e RAG (Retrieval Augmented Generation)
Combinando Vector Data Type con sp_invoke_external_rest_endpoint, è possibile implementare sistemi RAG completi: memorizzare embeddings di documenti, cercare per similarità semantica, e generare risposte contestualizzate con LLM. Tutto senza uscire da SQL Server.
Analisi Sentiment in Tempo Reale
Trigger che analizzano automaticamente il sentiment di recensioni, feedback o ticket di supporto al momento dell’inserimento, classificandoli e instradandoli al team appropriato.
Traduzione e Localizzazione Automatica
Stored procedure che traducono contenuti in multiple lingue al momento della richiesta o dell’inserimento, mantenendo la coerenza terminologica aziendale attraverso prompt personalizzati.
Generazione Automatica di Report e Summary
Query che aggregano dati e li passano a un LLM per generare report narrativi, executive summary, o analisi in linguaggio naturale direttamente dal database.
Classificazione e Tagging Intelligente
Categorizzazione automatica di prodotti, documenti, ticket basata sul contenuto testuale, con possibilità di definire tassonomie personalizzate nel prompt.
Chatbot con Contesto Database
Assistenti virtuali che rispondono a domande interrogando il database, generando query dinamiche, e formulando risposte in linguaggio naturale con dati sempre aggiornati.
Continua …
