ML.NET Similarity Builder

Esta ferramenta oferece uma abordagem estruturada para construir modelos de similaridade ML.NET para dados do SQL Server. Destina-se a engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas que precisam de scoring escalável e auditable inserido em fluxos SQL. Permite classificação, clustering e linkage de registros mapeando características heterogêneas em um espaço vetorial comum. O sistema enfatiza confiabilidade, reprodutibilidade e compatibilidade com processos existentes do SQL Server.
Conceitualmente, ele ingere um esquema definido pelo usuário, aplica feature engineering (normalização, embeddings, bucketing numérico) e treina um modelo de similaridade usando ML.NET. Usuários podem selecionar métricas como distância de cosseno, euclidiana ou Manhattan, ajustar dimensões de embedding e avaliar com dados de reserva. O pipeline de scoring resultante pode ser implantado no SQL Server, permitindo consultas de similaridade in-database em grandes conjuntos de dados.
Benefícios incluem melhor busca, deduplicação e agrupamento baseado em conteúdo, com integração próxima aos fluxos SQL. Oferece artefatos de modelo versionados e um caminho de exportação claro para scoring em produção. Casos de uso típicos: similaridade de documentos, pareamento de produtos e resolução de entidades em armazéns corporativos.
Funcionalidades centrais abrangem esquemas de entrada, seleção de métricas, criação de features vetoriais, exportação de modelo e scoring em lote. Usuários avançados podem ativar validação cruzada, atualizações incrementais e ajuste de hiperparâmetros. A ferramenta promove transparência, expondo passos de processamento de features e mantendo logs para rastreabilidade.