ML.NET Similarity Builder

Questo strumento fornisce un approccio strutturato per costruire modelli di similarità ML.NET per i dati di SQL Server. È rivolto a data engineer, data scientist e analisti che necessitano di scoring scalabile e verificabile integrato nei flussi SQL. Consente ranking, clustering e record linkage mappando feature eterogenei in uno spazio vettoriale comune. Il sistema enfatizza affidabilità, riproducibilità e compatibilità con i processi SQL Server esistenti.
Concettualmente, assimila uno schema definito dall'utente, applica feature engineering (normalizzazione, embeddings, bucketing numerico) e allena un modello di similarità usando ML.NET. Gli utenti possono selezionare metriche come distanza coseno, euclidea o Manhattan, regolare le dimensioni degli embedding e valutare su dati trattenuti. Il pipeline di scoring risultante può essere distribuito a SQL Server, permettendo lookup di similarità in-database su grandi dataset.
I benefici includono miglior ricerca, deduplicazione e raggruppamento basato sui contenuti, con integrazione stretta nei flussi SQL. Fornisce artefatti di modello versionati e una chiara via di esportazione per lo scoring in produzione. Casi d’uso tipici: similarità di documenti, abbinamento di prodotti e risoluzione di entità in archivi aziendali.
Le funzionalità principali includono schemi di input, selezione metriche, creazione di feature vettoriali, esportazione del modello e scoring batch. Utenti avanzati possono attivare validazione incrociata, aggiornamenti incrementali e tuning di iperparametri. Lo strumento promuove la trasparenza esponendo i passaggi di elaborazione delle feature e mantiene log per tracciabilità.