{"id":2142,"date":"2026-05-25T21:13:53","date_gmt":"2026-05-26T00:13:53","guid":{"rendered":"https:\/\/thesqltimes.com\/blog\/?p=2142"},"modified":"2026-05-25T21:38:12","modified_gmt":"2026-05-26T00:38:12","slug":"sql-2025-create-external-model","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thesqltimes.com\/blog\/2026\/05\/25\/sql-2025-create-external-model\/","title":{"rendered":"SQL 2025: CREATE EXTERNAL MODEL"},"content":{"rendered":"
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Quando o SQL Server 2025 foi anunciado<\/a>, o Bob Ward mencionou que haveriam alguns novos comandos para a gest\u00e3o de modelos de IA e suas defini\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de fun\u00e7\u00f5es T-SQL para gerar embeddings, etc. Cheguei at\u00e9 a fazer um palpite que talvez o comando fosse o CREATE AI MODEL…<\/p>\n\n\n\n

Finalmente o SQL Server 2025 saiu para o p\u00fablico. E eu pude finalmente testar e entender muita coisa desse comando (que se chama CREATE EXTERNAL MODEL<\/a>) e quero trazer aqui um pouco pra voc\u00ea. Se voc\u00ea \u00e9 novo no mundo de IA, n\u00e3o se preocupe, vamos come\u00e7ar do b\u00e1sico e ir evoluindo at\u00e9 onde este comando entra!<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 um modelo de IA ?<\/h2>\n\n\n\n

Assim como o termo “banco de dados” no SQL Server pode ser o “banco de dados em si”, ou ” instancia sql”, ou uma defini\u00e7\u00e3o geral, o termo “modelo” passou a ser usado de muitas maneiras. Se voc\u00ea conversar com algu\u00e9m que vive apenas o mundo de Machine Learning ele vai ter uma defini\u00e7\u00e3o. Um matem\u00e1tico pode dar uma defini\u00e7\u00e3o diferente e um desenvolvedor que est\u00e1 trazendo IA para seu produto pode dar uma defini\u00e7\u00e3o um pouco diferente das demais. Para que voc\u00ea entenda com o que de fato o SQL Server est\u00e1 lidando com o comando CREATE EXTERNAL MODEL, vamos alinhar essa defini\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Um modelo de IA \u00e9 um software que produz algum resultado usando algoritmos e\/ou bibliotecas de IA. Voc\u00ea pode acessar esse software atrav\u00e9s de uma API, seja em algum servi\u00e7o de cloud, seja em uma m\u00e1quina virtual, container, etc. Essa API pode ser desde uma simple chamada HTTP at\u00e9 carregar uma dll e chamar as fun\u00e7\u00f5es dela… Esses modelos de IA s\u00e3o criados por empresas, times open source, desenvolvedores e muitos outros ao redor do mundo… Por exemplo, uma das empresas mais famosas \u00e9 a  OpenAI<\/a>, que fez o ChatGPT se tornar popular… Mas existem v\u00e1rias delas:  Google<\/a>, Cohere<\/a>, Hugging Face<\/a>, Meta<\/a>, Nomic<\/a>, Microsoft<\/a>, and v\u00e1rias outras<\/a><\/p>\n\n\n\n

Existem v\u00e1rios modelos de IA para v\u00e1rias tarefas: Voc\u00ea tem os modelos que geram texto, imagem ou \u00e1udio… Esses provavelmente s\u00e3o os que voc\u00ea mais tem interagido ultimamente. Mas existem diversos outros, que n\u00e3o produzem necessariamente um resultado interativo final, mas que voc\u00ea pode usar para fazer processamentos com os seus dados. Por exemplo, existem modelos que podem calcular tend\u00eancias a partir de um hist\u00f3rico (como uma linha de um gr\u00e1fico).<\/p>\n\n\n\n

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E um desses tipo de modelos modelos s\u00e3o muito especiais para o mundo de processamento de texto: S\u00e3o os modelos de embeddings. Embeddings s\u00e3o uma sequ\u00eancia de n\u00fameros que conseguem representar o significado de uma palavra, frase ou texto inteiro. Eles s\u00e3o gerados por modelos de IA, e voc\u00ea pode usar isso para pesquisar textos parecidos, ou agrup\u00e1-los. \u00c9 um recurso poderos\u00edssimo para quem precisa comparar textos. E os embeddings n\u00e3o se limitam apenas a texto. Voc\u00ea pode ter embeddings que representam uma imagem, um \u00e1udio, um documento bin\u00e1rio, etc. Igualmente, eles ir\u00e3o representar o significado daquele conte\u00fado e se voc\u00ea quiser comparar com outros, basta gerar os embeddings novamente do conte\u00fado que quer comprar. Pelo fato de serem uma sequ\u00eancia num\u00e9rica, existem alguns algoritmos matem\u00e1ticos que voc\u00ea pode usar para compar\u00e1-los e dizer o quanto s\u00e3o parecdios ou n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

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Por exemplo, a OpenAI tem um modelo de embeddings chamado text-embedding-0003 (at\u00e9 a data em que esse post foi escrito… ao longo do tempo, o nome e vers\u00e3o podem mudar). Para acess\u00e1-lo e us\u00e1-lo, eu preciso invocar via API passando o texto que que quero e ele me retorna os embeddings:<\/p>\n\n\n\n

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Se voc\u00ea quiser fazer isso localmente, pode usar o ollama, que \u00e9 um servi\u00e7o de IA que voc\u00ea pode instalar na sua propria maquina. Do mesmo modo, voce acesa com api:<\/p>\n\n\n\n

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E ainda, se eu quiser, posso carregar um modelo diretamente usando c\u00f3digo python e gerar esses embeddings:<\/p>\n\n\n\n

Vers\u00e3o em Ingl\u00eas no Simple Talk<\/a><\/p>\n\n\n\n