2025 DISDaq QapwI' yI'!

Das ist Klingonisch und bedeutet „Berichte unsere Erfolge im Jahr 2025!“

Für einen normalen Menschen klingt das ungefähr genauso verständlich wie „SELECT intProfit FROM tblVerkaufswerte WHERE datJahr = 2025“.

Wäre es nicht schön, auf eine einfache Art mit SQL Server reden zu können?

Da gibt es eine gute Nachricht. Dank KI ist das jetzt möglich - und nicht nur das.

SQL Server 2025 lässt sich mit dem neuen Datentyp VECTOR und den zugehörigen Funktionen zu einer VECTOR-Datenbank ausbauen.

Das ermöglicht semantische Suchen, Identifizieren verwandter Daten, Betrugs- und Anomalie-Erkennung und die Integration von Natural Language Processing.

Wie lassen sich in SQL Server Abfragen in natürlicher Sprache, Erkennen von Anomalien und Suchen nach inhaltlichen Bedeutungen realisieren

Was sind die Vor- und Nachteile der KI-Modelle externer Anbieter im Vergleich zum Betrieb eigener lokaler KI-Modelle?

Dieser Vortrag verbindet die Faszination der neuen Möglichkeiten mit einer realistischen Betrachtung der Ergebnisse:

  • Künstliche Intelligenz, Vektoren und Embeddings
  • VECTOR, VECTOR_DISTANCE und VECTOR_SEARCH
  • Lokal betriebene KI-Modelle vs. KI-Modelle externer Anbieter
  • Datenabfragen in natürlicher Sprache
  • Suchen nach ähnlichen Inhalten in Datensätzen
  • Erkennen von Anomalien im SQL Server-Protokoll
  • Interpretation der Ergebnisse und möglicher Halluzinationen