ML.NET Similarity Builder

Esta herramienta proporciona un enfoque estructurado para construir modelos de similitud ML.NET para datos de SQL Server. Está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y analistas que requieren puntuación escalable y auditable integrada en flujos SQL. Permite ranking, clustering y linkage de registros mapeando características heterogéneas en un espacio vectorial común. El sistema enfatiza confiabilidad, reproducibilidad y compatibilidad con procesos SQL Server existentes.
Conceptualmente, extrae un esquema definido por el usuario, aplica feature engineering (normalización, embeddings, bucketización numérica) y entrena un modelo de similitud usando ML.NET. Los usuarios pueden seleccionar métricas como distancia coseno, euclidiana o Manhattan, ajustar dimensiones de embedding y evaluar con datos retenidos. El pipeline de puntuación resultante puede desplegarse en SQL Server, permitiendo búsquedas de similitud en-database sobre grandes conjuntos de datos.
Entre los beneficios se incluyen mejor búsqueda, deduplicación y agrupación basada en contenido, con una estrecha integración en flujos SQL. Ofrece artefactos de modelo versionados y una ruta de exportación clara para puntuación en producción. Casos de uso típicos: similitud de documentos, emparejamiento de productos y resolución de entidades en repositorios empresariales.
Las funciones centrales abarcan esquemas de entrada, selección de métricas, creación de features vectoriales, exportación de modelo y puntuación por lotes. Usuarios avanzados pueden activar validación cruzada, actualizaciones incrementales y ajuste de hiperparámetros. La herramienta favorece la transparencia al exponer los pasos de procesamiento de features y mantiene registros para trazabilidad.