A sua organização quer «IA sobre os nossos dados» — mas enviar os dados para mais uma base de dados vetorial especializada é difícil de vender. O SQL Server 2025 muda a conversa: os vetores são agora um tipo nativo, o DiskANN dá pesquisa aproximada de vizinhos mais próximos à escala, e funções como AI_GENERATE_EMBEDDINGS e AI_GENERATE_CHUNKS tratam da canalização, tudo a partir de T-SQL.

Nesta sessão construímos um cenário real de pesquisa semântica e RAG sobre dados de negócio, passo a passo: dividir documentos em chunks, gerar e armazenar embeddings ao lado dos dados relacionais que descrevem, criar índices vetoriais e combinar semelhança vetorial com as boas e velhas cláusulas WHERE — exatamente onde os armazéns vetoriais dedicados tropeçam. Depois ligamos tudo a um agente de IA a partir do VS Code e vemos o ciclo completo a funcionar.

Fechamos com a visão do arquiteto: quando a pesquisa vetorial nativa na base de dados é a escolha certa, quando um armazém dedicado ainda ganha, e como o mirroring para o Microsoft Fabric encaixa no quadro para análise sobre os mesmos dados.

Nível: Avançado (300). Duração: 60–90 min (versão alargada de 120 com demo de agente ao vivo). A sessão pode ser apresentada em português, espanhol ou inglês.