Tu organización quiere «IA sobre nuestros datos» — pero enviar los datos a otra base de datos vectorial especializada es difícil de justificar. SQL Server 2025 cambia la conversación: los vectores son ahora un tipo nativo, DiskANN ofrece búsqueda aproximada de vecinos más cercanos a escala, y funciones como AI_GENERATE_EMBEDDINGS y AI_GENERATE_CHUNKS se encargan de la fontanería, todo desde T-SQL.

En esta sesión construiremos un escenario real de búsqueda semántica y RAG sobre datos de negocio, paso a paso: trocear documentos, generar y almacenar embeddings junto a los datos relacionales que describen, crear índices vectoriales y combinar similitud vectorial con cláusulas WHERE de toda la vida — justo lo que les cuesta a los almacenes vectoriales dedicados. Después lo conectaremos a un agente de IA desde VS Code y veremos el ciclo completo funcionando.

Cerraremos con la visión del arquitecto: cuándo la búsqueda vectorial nativa en la base de datos es la decisión correcta, cuándo sigue ganando un almacén dedicado, y cómo encaja el mirroring hacia Microsoft Fabric para analítica sobre los mismos datos.

Nivel: Avanzado (300). Duración: 60–90 min (versión extendida de 120 con demo de agente en vivo). La sesión puede impartirse en español, inglés o portugués.