NVIDIA解説: Nemotron RAG×SQL Server 2025 — エンタープライズデータ上のスケーラブルAI構築

本記事は NVIDIA Technical Blog: Building Scalable AI on Enterprise Data with NVIDIA Nemotron RAG and Microsoft SQL Server 2025 の解説記事です。

ブログ概要（Summary）

NVIDIAはMicrosoft Ignite 2025で、SQL Server 2025とNVIDIA Nemotron RAGモデルを統合するリファレンスアーキテクチャを発表した。本ブログ記事は、エンタープライズデータ上でのRAG構築における3つの課題（パフォーマンス、デプロイ、データ主権）に対し、GPU加速エンベディング生成とコンテナ化モデルデプロイメントによる解決策を詳述している。

この記事は Zenn記事: LangGraph×Claude Sonnet 4.6でSQL統合Agentic RAGを実装するの深掘りです。Zenn記事がPythonベースのLangGraph+ChromaDB構成でSQL統合RAGを扱うのに対し、本ブログはSQL Serverのネイティブベクトル機能を活用したエンタープライズ向けアーキテクチャを提示しており、本番環境での構造化・非構造化データ統合の選択肢を提供する。

情報源

種別: 企業テックブログ
URL: https://developer.nvidia.com/blog/building-scalable-ai-on-enterprise-data-with-nvidia-nemotron-rag-and-microsoft-sql-server-2025
組織: NVIDIA × Microsoft
著者: Uttara Kumar, Alexander Spiridonov, Priyanka Pandey
発表日: 2025年11月18日（最終更新: 2025年11月25日）

技術的背景（Technical Background）

エンタープライズ環境でのRAG構築には、以下の3つの課題がある。

パフォーマンス: エンベディング生成がCPUベースの場合、大量ドキュメントの処理がボトルネックになる
デプロイメント: AIモデルの依存関係管理とインフラ構築の複雑さ
データ主権: 外部APIへのデータ送信を避けたいコンプライアンス要件

NVIDIAとMicrosoftは、SQL Server 2025のネイティブベクトルデータ型とNVIDIA NIMマイクロサービスの組み合わせにより、これらの課題を包括的に解決するリファレンスアーキテクチャを提案している。

実装アーキテクチャ（Architecture）

3つのコアコンポーネント

1. SQL Server 2025 — AI対応データベース

SQL Server 2025では、以下のAI関連機能がネイティブに追加されている。

ネイティブベクトルデータ型: エンベディングを構造化データと同一テーブルに格納可能
ベクトル距離検索関数: セマンティック類似度検索をT-SQLで実行
CREATE EXTERNAL MODEL: 外部AIサービスをDBに登録
AI_GENERATE_EMBEDDINGS: T-SQL関数でREST API経由のリアルタイムエンベディング生成

  
-- SQL Server 2025: エンベディング付きテーブル作成
CREATE TABLE ProductDescriptionEmbeddings (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    Description NVARCHAR(MAX),
    Embedding VECTOR(1024)  -- ネイティブベクトル型
);

-- NIMマイクロサービスを外部モデルとして登録
CREATE EXTERNAL MODEL NemotronEmbed
WITH (
    LOCATION = 'https://nim-endpoint:8000/v1/embeddings',
    API_FORMAT = 'OpenAI'
);

-- T-SQL内でエンベディング生成
UPDATE ProductDescriptionEmbeddings
SET Embedding = AI_GENERATE_EMBEDDINGS(
    Description,
    MODEL = NemotronEmbed
);

-- セマンティック検索
SELECT TOP 5
    ProductID,
    Description,
    VECTOR_DISTANCE('cosine', Embedding, @query_embedding) AS distance
FROM ProductDescriptionEmbeddings
ORDER BY distance ASC;

2. NVIDIA NIMマイクロサービス — GPU加速推論エンジン

NIMマイクロサービスは、AIモデルのデプロイを簡素化するコンテナベースのサービスである。

使用モデル: Llama Nemotron Embed 1B v2（多言語対応、長コンテキストサポート）
API: OpenAI互換エンドポイント
デプロイ先: Azure Container Apps（クラウド）またはAzure Local + NVIDIA GPU（オンプレミス）

NIMの特徴として、ブログは以下を述べている。

コンテナ化により依存関係管理が不要
サーバーレスGPUスケーリング（Azure Container Apps使用時はゼロスケール対応）
秒単位課金による最適化
複数NIMバージョンの並列運用が可能

3. 通信ブリッジ

SQL ServerとNIMサービス間の通信は以下の仕様に基づく。

標準HTTPS POSTリクエスト
TLS証明書ベースのエンドツーエンド暗号化
OpenAI互換プロトコルによるシームレスな統合

デプロイメントパターン

クラウド構成（Azure Container Apps）:

サーバーレスNVIDIA GPU上でNIMを実行
自動HTTPスケーリング（ゼロスケール対応）
秒単位課金
複数NIMバージョンの並列運用

オンプレミス構成（Azure Local）:

Azure管理をローカルインフラに拡張
Windows/Linux混在環境をサポート
クラウドと同じコンテナ化NIMアプローチ
SQL Server 2025 RC 17.0.950.3で検証済み

パフォーマンス最適化（Performance）

GPU加速のメリット

ブログによると、エンベディング生成をNVIDIA GPUにオフロードすることで、CPUベースの処理と比較してスループットが大幅に向上するとされている。

Llama Nemotron Embed 1B v2の特徴:

多言語・クロスリンガルQA検索に最適化
長コンテキストサポート（具体的なトークン長はブログに未記載）
Nemotron RAGデータセットでファインチューニング済み

データ主権の確保

ブログが強調する重要なポイントは、データがSQL Server内に留まりモデルもローカルホスト可能なため、外部へのデータ送信が不要であるという点である。これにより以下が実現される。

金融・医療・政府機関等のコンプライアンス要件を満たす
GDPR等のデータ保護規制への対応
オンプレミスデプロイでの完全なデータ主権

運用での学び（Production Lessons）

Zenn記事との比較

Zenn記事のアーキテクチャ（LangGraph + ChromaDB + SQLite/PostgreSQL）と、NVIDIAリファレンスアーキテクチャ（SQL Server 2025 + NIM）の比較：

項目	Zenn記事	NVIDIA アーキテクチャ
ベクトルDB	ChromaDB（外部）	SQL Server内蔵
SQL DB	SQLite/PostgreSQL	SQL Server 2025
エンベディング	HuggingFace（CPU）	NIM + GPU加速
LLM	Claude Sonnet 4.6	任意（NIM経由）
データ統合	LangGraphで統合	SQL Server内で統合
対象	中小規模・PoCフェーズ	エンタープライズ本番

NVIDIAアーキテクチャの利点:

ベクトルデータと構造化データが同一DBに格納されるため、JOINやトランザクション管理が容易
T-SQL内でエンベディング生成・検索が完結するため、アプリケーション側のコードが簡潔になる
GPUオフロードにより大量ドキュメントの処理が高速化

Zenn記事アプローチの利点:

導入コストが低い（OSS中心）
LangGraphによる柔軟なルーティングロジック
Claude Sonnet 4.6のstructured outputによる型安全なインターフェース

セキュリティ

ブログは以下のセキュリティ特性を述べている。

NIMマイクロサービスはNVIDIAエンタープライズサポート付き
SQL ServerとNIM間のTLS暗号化通信
ローカルモデルホスティングによる外部データ送信の排除

学術研究との関連（Academic Connection）

本ブログで提示されているアーキテクチャは、以下の学術研究と関連がある。

Lewis et al. (2020) RAG: ベクトル検索ベースのRAGの基盤。NVIDIAのアプローチはこれをSQL Server内で実現している
HybridRAG (Sarmah et al., 2025): 構造化・非構造化データの統合検索。SQL Server 2025のネイティブベクトル型は、この統合をDB層で実現するインフラ面の解決策
CHESS (Talaei et al., 2024): Text-to-SQLパイプライン。SQL ServerのAI_GENERATE_EMBEDDINGS関数は、スキーマリンキングのためのエンベディング計算を簡素化する

まとめと実践への示唆

NVIDIAとMicrosoftのリファレンスアーキテクチャは、「構造化データ（SQL）とベクトル検索を同一DB内で統合する」というエンタープライズ向けの解決策を提供している。SQL Server 2025のネイティブベクトルデータ型とNVIDIA NIMによるGPU加速の組み合わせは、データ主権を重視する企業にとって検討に値するアーキテクチャである。

一方で、このアプローチはSQL Server + NVIDIAインフラへの依存が前提となるため、OSS中心の技術スタックを採用するチームには、Zenn記事のLangGraph + ChromaDBアプローチの方が適している場合がある。システムの規模、コンプライアンス要件、インフラ予算に応じて選択するのが現実的である。

参考文献

Blog URL: https://developer.nvidia.com/blog/building-scalable-ai-on-enterprise-data-with-nvidia-nemotron-rag-and-microsoft-sql-server-2025
NVIDIA NIM: https://developer.nvidia.com/nim
SQL Server 2025: https://learn.microsoft.com/sql/sql-server/
GitHub Examples: https://github.com/NVIDIA/GenerativeAIExamples
Related Zenn article: https://zenn.dev/0h_n0/articles/58dc3076d2ffba

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