ML.NET Likhedsbygger

Værktøjet giver en struktureret tilgang til at opbygge ML.NET-lighedsmodeller til SQL Server-data. Det henvender sig til dataingeniører, dataforskere og analytikere, der har brug for skalerbar, revisérbar scoring indlejret i SQL-workflows. Det muliggør rangordning, clustering og registreringskobling ved at kortlægge heterogene features til et fælles vektorrum. Systemet lægger vægt på pålidelighed, reproducerbarhed og kompatibilitet med eksisterende SQL Server-processer.
Konceptuelt modtager det en brugerdefineret skema, anvender feature engineering (normalisering, embeddings, numeriske bucketing) og træner en lighedsmodel med ML.NET. Brugere kan vælge metrikker som kosinus, euclidisk eller Manhattan-afstand, justere embedding-dimensioner og evaluere med hold-out-data. Den resulterende scoring-pipeline kan implementeres i SQL Server og muliggøre in-database lighedsopslag på store datasæt.
Fordelene inkluderer forbedret søgning, deduplicering og indholdsbaseret gruppering med tæt integration i SQL-workflows. Den leverer versionskontrollerede modelartefakter og en klar eksportsti for produktionens scoring. Typiske anvendelsesområder inkluderer dokumentlignende, produktmatch og entitetsopløsning i virksomhedsopbevaring.
Kernefunktioner dækker indreadningsskemaer, metrikketure, vektorfeature-skabelse, modeleksport og batch scoring. Avancerede brugere kan aktivere krydskontrol, inkrementelle opdateringer og hyperparameter-tuning. Værktøjet fremmer gennemsigtighed ved at vise feature-behandlingssteg og logge for sporbarhed.