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Implement AI capabilities in database solutions: 点评
- 教学 3.5
- 动手 3.0
- 时效 4.5
- 性价比 4.0
- 职业相关 4.0
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对于 SQL 优先、想看看数据库里能怎么玩 AI 的人来说，这是个不错的快速概览。只要你知道，这完全是个 T-SQL 的世界。
决策摘要
3.8/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
希望在数据库内部署基础 AI 功能的 DBA 和重度 SQL 工程师。
注意
全程只有 T-SQL，别指望看到 Python 或通用工具链。
- 教学 3.5
- 动手 3.0
- 时效 4.5
- 性价比 4.0
- 职业相关 4.0
适合谁
希望在数据库内部署基础 AI 功能的 DBA 和重度 SQL 工程师。
谁可以跳过
寻求深入了解基于 Python 的 RAG 或高级 embedding 技术的开发者。
优点
- 展示了如何在 T-SQL 内完成 embedding 和 RAG。
- 对于那些无法轻易引入 Python 服务的环境来说很实用。
- 模块精简，没有废话，专注于具体的 SQL 模式。
缺点
- 全程只有 T-SQL，别指望看到 Python 或通用工具链。
- “动手”部分只是阅读代码片段，没有实际项目。
- RAG 部分只是个基础模式，真实生产环境的需求要复杂得多。
“不用离开 SQL 就能做 RAG”听起来太美好了。事实上，也确实有点太美好了。这个路径会给你 T-SQL 代码片段，用来存 embedding、跑向量搜索。能跑通。如果只是做个 PoC，或者你被困在某个企业内网，加个 Python 服务得走一年流程，那这套东西确实有用。但说实话，这些例子有点像玩具。你只是在复制粘贴代码，而不是在构建一个需要处理各种边界情况的系统。RAG 模块只讲了最核心的检索那一步。至于分块策略、重排序……这些你做实际项目第二天就会遇到的问题，它都没提。这更像是一个 Azure SQL 新增 `VECTOR` 关键字的功能演示。我看过了，挺好，但要说这是“实施 AI”，还差得远。
最近核实： 2026年8月31日. 我们会定期复查课程信息——详见 评测方法. 价格与开课情况可能变动，请以官网为准。
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