Aprimorando cargas de trabalho de IA com atualizações. NET e JDBC da Microsoft
A acessibilidade da inteligência artificial (IA) está crescendo e, paralelamente, a necessidade de uma estrutura arquitetônica robusta para suportar soluções orientadas por IA está se tornando cada vez mais clara. Em resposta a essa demanda, a Microsoft implementou melhorias significativas em seus ecossistemas. NET e JDBC, introduzindo suporte nativo para tipos de dados vetoriais. Esse avanço é projetado para facilitar ambientes de alto desempenho para tarefas de IA.
Apresentando o Sqlvector no. NET
Entre as atualizações importantes do. NET está a introdução da classe Sqlvector, presente no Microsoft. Data. SqlClient 6.1.0. Essa nova classe foi projetada para gerenciar dados em formato vetorial, uma atualização significativa em relação ao formato de array JSON usado anteriormente, que costumava ser ineficaz.
Os benefícios da adoção de tipos de dados vetoriais são substanciais. Testes de desempenho indicam uma melhoria notável: operações de leitura podem apresentar ganhos de velocidade de até 50 vezes, operações de gravação podem ser até 3, 3 vezes mais rápidas e operações de cópia em massa podem apresentar aumentos de até 19 vezes. Essas medições foram derivadas de testes no SQL Server 2025 Preview, utilizando uma coluna vetorial com tamanho máximo de 1998 e testando 10.000 registros para cada operação.
Eficiência da memória e potencial futuro
Outra vantagem notável desta atualização é a redução no consumo de memória. Como a serialização JSON não é mais um requisito, o consumo de memória é minimizado pela eliminação de longas representações de strings. Atualmente, o sistema suporta vetores de ponto flutuante de 32 bits, com perspectivas de estender o suporte a outros tipos de dados numéricos no futuro, aprimorando a adaptabilidade do sistema.
Suporte a vetores em ambiente JDBC
Em transição para o ecossistema JDBC, a Microsoft lançou um novo tipo de dado VECTOR no driver JDBC 13.1.0 do SQL Server. Esse tipo de dado pode ser utilizado com eficácia em diversas operações, incluindo inserções, seleções, procedimentos armazenados e cópias em massa. Além disso, esta versão removeu o tratamento de vetores baseado em strings, tornando-o altamente compatível com aplicativos de IA baseados em Java, incluindo aqueles que apresentam funcionalidades de pesquisa semântica.
Considerações sobre compatibilidade e protocolo amplo
É crucial enfatizar que esses aprimoramentos são aplicáveis a diversas plataformas, incluindo o SQL Server 2025 (17.x) Preview, o Banco de Dados SQL do Azure, a Instância Gerenciada de SQL do Azure e os bancos de dados SQL no Microsoft Fabric Preview. Além disso, essas melhorias foram alcançadas por meio de otimizações no protocolo Tabular Data Stream (TDS), o que significa que são operacionais apenas no TDS versão 7.4 e posteriores. Clientes que utilizam versões anteriores do protocolo ainda operarão com o tipo de dados varchar(max), processando dados como matrizes JSON para compatibilidade com versões anteriores, perdendo, portanto, esses avanços significativos.
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