Microsoft_Learn 当ブログでは、SQL Server 2025 の新機能であるベクターデータについて投稿をしたことがあります。
- SQL Server 2025 のベクターデータ型 / べークターインデックスについて確認した内容 その 1
- SQL Server 2025 のベクターデータ型 / べークターインデックスについて確認した内容 その 2
当ブログのポストデータは、SQL Server ベースの環境に保存していますので、Embedding の生成や Vector Search をブログのポストデータを使用して検証することができるような環境となっています。
このデータを使用して RAG によるナレッジ検索を行える、次のようなアプリを Vibe Coding で作成しました。
このアプリでは、AI のモデル呼び出しはすべて T-SQL 側で実装しており、モデルの活用が必要の場合は sp_invoke_external_rest_endpoint を呼び出しています。
RAG では LLM を使用して回答の整形を行いますが、この際、モデルの呼び出しに Completions ではなく、Respoinses API を使用してみたので、呼び出しについて情報を残しておきたいと思います。
エンドポイントが違うだけで呼び出し方法に大きな差があるわけではありませんが。
