2025跨境掘金！SQL Server+Nemotron RAG，RAG性能激增！

2025年，全球经济格局持续演变，中国跨境行业正经历前所未有的数字化浪潮。随着人工智能技术的飞速发展，如何高效地利用企业内部海量数据，将其转化为驱动业务增长的智能力量，成为了众多中国企业亟待解决的关键问题。尤其是在面对复杂多变的国际市场时，精准的数据分析和智能决策显得尤为重要。

在这个背景下，检索增强生成（RAG）技术因其能够让AI模型基于实时、私有的企业数据进行准确、可靠的响应，而备受关注。它避免了从头训练模型的高昂成本和复杂性，为企业智能化转型提供了务实路径。然而，RAG技术的有效性很大程度上依赖于计算密集型的步骤，其中向量嵌入的生成是核心，这在传统的CPU架构下常形成巨大的性能瓶颈。加之规模化部署的复杂性以及对模型灵活性的需求，企业需要一个平衡准确性、速度和成本的嵌入模型组合。

正是在这样的产业需求推动下，微软在2025年的Ignite大会上，宣布推出SQL Server 2025。这款新一代企业数据库集成了诸多前沿功能，包括内置的向量搜索以及调用外部AI模型的SQL原生API，标志着企业数据库在AI就绪方面迈出了重要一步。与此同时，英伟达与微软展开深度合作，致力于将SQL Server 2025与英伟达Nemotron RAG系列开放模型无缝连接。这项技术集成，使得企业能够在云端或本地环境中，利用自身数据构建高性能、安全可靠的AI应用程序。

直击企业AI检索增强生成痛点：Nemotron RAG与SQL Server 2025的协同效应

英伟达Nemotron RAG与SQL Server 2025的结合，旨在从根本上解决企业在应用AI检索增强生成（RAG）技术时所面临的核心挑战，包括性能瓶颈、部署复杂性、以及数据安全与模型灵活性等。

1. 显著提升RAG性能表现

此项创新架构通过将向量嵌入的生成任务从传统的CPU卸载至英伟达的GPU，有效克服了RAG技术的主要性能瓶颈。具体而言，它采用了Nemotron RAG系列中的Llama Nemotron Embed 1B v2模型，这是一款行业领先的开放模型，专为创建高精度向量嵌入而优化，尤其擅长检索任务。该模型支持多语言和跨语言的文本问答检索，具备长上下文处理能力，并对数据存储进行了优化。

Nemotron RAG系列还包括了一整套经过Nemotron RAG数据集和脚本精细调整的抽取、嵌入和重排序模型，旨在实现卓越的准确性。在数据库层面，SQL Server 2025通过原生向量距离函数，实现了无缝、高性能的数据检索和向量搜索。值得一提的是，当企业选择在本地部署嵌入模型时，将能够有效消除网络传输开销，显著降低延迟，从而进一步提升整体性能表现。

2. 简化AI模型容器化端点部署

在模型部署方面，英伟达NIM微服务发挥了关键作用。NIM微服务是预构建的、生产就绪的容器化解决方案，旨在简化包括英伟达Nemotron RAG在内的最新优化AI模型在任何英伟达加速基础设施上的部署，无论是云端还是本地环境。

借助NIM，企业无需管理复杂的库或依赖项，即可将AI模型部署为简洁的容器化端点。此外，通过本地托管的NIM微服务支持的模型，可以有效解决数据驻留和合规性方面的需求。易用性是另一个重要优势：NIM的预构建特性结合SQL原生REST API，大幅降低了学习曲线，使得AI技术能够更便捷地融入企业现有数据体系。

3. 兼顾数据安全与模型灵活度

这套架构在保障企业专有数据安全的前提下，提供了一系列先进的Nemotron RAG模型。NIM微服务专为企业级安全而设计，并得到英伟达企业级支持服务的保障。SQL Server与NIM微服务之间的所有通信均通过端到端HTTPS加密，进一步增强了数据传输的安全性。

这种设计不仅提供了高性能的AI能力，还确保了数据的严格管控，使企业能够灵活地选择和部署最适合自身需求的AI模型，同时无需担忧数据泄露或合规风险。

Nemotron RAG与微软SQL Server 2025：核心架构解析

英伟达Nemotron RAG与SQL Server 2025的参考架构，详细展示了如何利用作为NIM微服务提供的Llama Nemotron Embed 1B v2嵌入模型，在Azure云或Azure本地环境中，通过SQL Server实现企业级的安全、GPU加速的RAG工作流程。

以下是该架构的三个核心组成部分及其协同工作流程：

图1. 该架构由三个核心组件协同工作

核心架构组件详解：

1. SQL Server 2025：AI就绪型数据库

作为该解决方案的基石，SQL Server 2025引入了两项变革性的功能，使其成为数据库内AI引擎的强大支撑：

• 原生向量数据类型： 这项功能允许企业将向量嵌入安全地存储在结构化数据旁，无需独立的向量数据库。这不仅简化了架构，减少了数据移动，还支持混合搜索，例如，同时查找“跑鞋”（向量搜索）和“有库存”（结构化筛选）的产品。
• 向量距离搜索： 企业现在可以直接在SQL Server 2025中使用内置函数进行相似性搜索。这使得可以通过嵌入空间中的接近度对结果进行排序，从而在不离开数据库的情况下，实现语义搜索、推荐系统和个性化等应用场景。
• 创建外部模型： SQL Server 2025支持将外部AI模型（例如NIM微服务）注册和管理为一级实体。这提供了一种无缝的方式来协调推理工作流，同时集中管理治理和安全性。
• 生成嵌入： 使用AI_GENERATE_EMBEDDINGS函数可以直接从T-SQL生成文本或其他数据的嵌入。此函数在底层调用外部REST API，无需复杂的集成步骤即可实现实时嵌入生成。

2. 英伟达NIM微服务：加速AI引擎

Nemotron RAG系列开放模型，包括本参考架构中使用的Llama Nemotron Embed 1B v2模型，均以生产就绪的英伟达NIM微服务形式提供，并在标准Docker容器中运行。这种方式简化了部署，确保了在云端或本地Windows、Linux环境以及英伟达GPU上的兼容性。

这些模型可以部署在Azure容器应用（Azure Container Apps, ACA）上，也可以通过Azure Local部署在本地。这种容器化交付支持自动和手动扩展策略，为与SQL Server 2025配合使用提供了理想的“从地面到云端”的灵活性。

• 云端扩展： 企业可以将NIM微服务部署到配备无服务器英伟达GPU的ACA。这种方法抽象了所有基础设施管理。企业可以获得按需、GPU加速的推理服务，并实现按秒计费的零规模扩展，从而优化成本并简化操作。
• 本地部署： 为了最大化数据主权和实现低延迟，企业可以在本地使用Azure Local，结合英伟达GPU运行相同的NIM容器。Azure Local将Azure的管理平面扩展到企业自有硬件，使得AI可以直接针对本地数据运行，同时满足严格的合规性或性能要求。

3. SQL Server与NIM微服务之间的连接桥梁

SQL Server与NIM微服务之间的通信桥梁简单而稳健，基于标准、安全的Web协议构建：

• OpenAI兼容API： 英伟达NIM暴露了一个OpenAI兼容的API端点。这使得SQL Server 2025可以使用其原生函数调用NIM服务，就像调用OpenAI服务一样，确保了开箱即用的无缝集成。
• 标准POST请求： SQL Server 2025发出标准的HTTPS POST请求来检索嵌入等结果。
• 安全灵活的通信： 该设计采用TLS证书进行端到端加密，建立相互信任，并确保所有响应在云端和本地部署中都是安全、高性能且符合标准的。这相比仅限于远程模式的方案，具有显著优势，因为企业能够保留完全控制权，专有数据不会离开其安全环境。

尽管本参考架构以先进的Nemotron RAG模型为特色，但它也可以扩展，使SQL Server 2025能够调用任何NIM微服务，从而为各种AI应用提供动力，例如文本摘要、内容分类或预测分析，所有这些都直接在SQL Server 2025中的数据上执行。

两种部署模式：灵活应对企业需求

本文主要介绍了该解决方案的两种主要部署模式：本地部署（使用Azure Local）和云端部署（使用Azure Container Apps）。这两种模式都依赖于相同的核心机制：SQL Server 2025使用标准的OpenAI兼容协议调用英伟达NIM微服务端点。

1. 基于Azure Local的本地化部署

本地化部署模式确保了最大的灵活性，支持Windows和Linux系统在配备英伟达GPU的服务器上实现实用组合，例如：

• Windows/Ubuntu Server或运行SQL Server和英伟达NIM的Windows/Ubuntu本地虚拟机
• 运行SQL Server的Windows系统和运行英伟达NIM的Ubuntu系统，或反之

为了部署，企业可以利用Azure Local——微软的新产品，它将Azure云平台直接扩展到企业本地环境。

2. 云端部署方案

云端部署利用托管在Azure容器应用（ACA）上的英伟达Llama Nemotron Embedding NIM。ACA是微软Azure的完全托管无服务器容器平台，它充分支持并扩展了所提出架构的优势。

这种无服务器方法为部署AI应用提供了多项关键优势，尤其适用于数据存储在SQL Server 2025中的场景。为了加速NIM副本启动，建议使用由Azure文件共享或临时存储支持的ACA卷来持久化本地NIM缓存。副本数量通过ACA HTTP扩展自动管理，可实现缩减至零。ACA应用可以并行托管多个版本和类型的NIM，每个版本都可以通过SQL Server中配置的不同URL访问。

SQL Server 2025与英伟达Nemotron RAG：迈向智能未来

2025年，微软SQL Server 2025与英伟达Nemotron RAG的深度整合，并以生产级的英伟达NIM微服务形式交付，为构建高性能AI应用程序提供了“从地面到云端”的无缝路径。通过结合SQL Server 2025的内置AI能力与英伟达GPU优化的推理堆栈，企业现在能够解决主要的RAG性能瓶颈，将AI直接引入到他们的数据中——安全、高效，且无需管理复杂的数据管道。

这一联合参考架构展示了企业如何在SQL Server 2025内部构建RAG应用程序，以生成向量嵌入、执行语义搜索并调用推理服务。这种方法提供了部署先进模型（如英伟达Nemotron）的灵活性，无论数据位于何处——无论是Azure云还是通过Azure Local部署在本地——同时保持完整的数据主权。

对于中国的跨境行业从业者而言，这意味着在2025年及未来，将有更多机会利用前沿技术，提升自身在数据处理、智能分析和客户服务等方面的能力。建议国内相关从业人员密切关注此类技术动态，积极探索其在跨境电商、国际物流、金融科技等领域的实际应用，以抓住数字化转型带来的新机遇。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-sql-server-nemotron-rag-rag-boost.html