RAG (Retrieval-Augmented Generation) ficou famoso como o “motor” por trás de chatbots com base de conhecimento, mas o pulo do gato é que RAG é um padrão de recuperação + contexto e isso abre espaço para resolver dores bem “raiz” de banco relacional, como buscas imprecisas e a descoberta de registros “parecidos”.

A ideia é mostrar como trazer conceitos de IA para perto do dados e por que isso muda o jogo: em vez de depender de pesquisas puramente literais (que exigem termos exatos), disponíveis no SQL Server 2025, você passa a usar busca por similaridade (semântica), recupera os registros mais relevantes e utiliza esse material como contexto para gerar uma resposta, recomendação ou automação com mais precisão, velocidade, consistência e utilidade no dia a dia.