Azure SQL 数据库原生向量支持公测发布

Microsoft 近日为 Azure SQL 数据库推出了原生向量支持的公开预览版。此次更新使得数据库能够直接存储和处理向量嵌入，进一步提升数据分析和决策能力。

背景与意义

此前，Azure SQL 数据库的原生向量支持已进入早期采用者预览阶段。Microsoft 认为，将向量搜索集成到关系型数据库管理系统（RDBMS）中，可以帮助客户在传统 SQL 查询的基础上进行向量相似性搜索，从而增强数据分析和决策能力。

向量嵌入是表示复杂数据类型（如文本、图像和音频）的关键技术，广泛应用于现代 AI 应用。通过添加原生支持，Azure SQL 数据库无需依赖独立的向量数据库，简化了开发流程，并提供了统一的数据管理解决方案。

新增功能与技术细节

1. VECTOR 数据类型：Azure SQL 数据库引入了新的数据类型 VECTOR，允许以结构化格式存储、搜索和分析向量数据。
2. VECTOR_DISTANCE 函数：该函数用于计算向量之间的相似性，是语义搜索等 AI 任务中的核心操作，能够根据语义而非关键词对结果进行排序，从而提供更相关且上下文感知的响应。

性能优势与应用场景

• 性能提升：原生向量支持避免了数据在不同平台之间的传输，减少了操作延迟，并降低了管理和集成多个数据库的复杂性。

• 行业应用：

  • 电商公司可以利用向量相似性构建推荐引擎，根据客户偏好推荐产品。
  • 医疗机构可以部署高级诊断工具，通过分析患者记录和医疗数据，识别特定健康模式的迹象，从而提高预测准确性。
  • 实时语义搜索：通过处理自然语言嵌入，企业可以开发理解查询上下文的搜索系统，提升用户体验，尤其适用于媒体行业的内容发现和互动。

集成与开发支持

Microsoft 提供了与流行 AI 框架（如 LangChain 和 Semantic Kernel）的无缝集成，使开发者能够将 Azure SQL 数据库的向量处理能力扩展到现有的 AI 工作流中。此外，Microsoft 还在 GitHub 上提供了一个包含示例代码的仓库，帮助开发者快速上手这一新功能。

专家观点

AI 专家 Juan C Olamendy 在其博客中提到，向量数据库在推荐系统中发挥着关键作用，能够高效存储和检索高维向量。他提到的向量数据库包括 Pinecone、Milvus、Qdrant 和 Weaviate，并深入探讨了 VectorDB 和 RecSys。

通过这次更新，Azure SQL 数据库为开发者提供了更强大的工具，使他们能够利用现有的 SQL 技能处理复杂的 AI 任务，而无需掌握新的专用系统。