의미 체계 검색(SQL Server)Semantic Search (SQL Server)

이 항목 적용 대상: 예SQL Server예Azure SQL 데이터베이스없습니다Azure SQL 데이터 웨어하우스 없습니다 병렬 데이터 웨어하우스THIS TOPIC APPLIES TO: yesSQL ServeryesAzure SQL DatabasenoAzure SQL Data Warehouse noParallel Data Warehouse 통계 의미 체계 검색은 통계적으로 관련성이 있는 키 구를 추출한 다음 인덱싱하여 SQL ServerSQL Server 데이터베이스에 저장된 구조화되지 않은 문서를 깊이 있게 검색하는 기능입니다. Statistical Semantic Search provides deep insight into unstructured documents stored in SQL ServerSQL Server databases by extracting and indexing statistically relevant key phrases. 그런 다음 이 키 구를 사용하여 유사하거나 관련된 문서를 식별한 후 인덱싱합니다.Then it uses these key phrases to identify and index documents that are similar or related.

의미 체계 검색을 통해 수행할 수 있는 작업What can you do with Semantic Search?

의미 체계 검색은 SQL ServerSQL Server의 기존 전체 텍스트 검색 기능을 기반으로 구축되었지만 이를 통해 키워드 검색보다 뛰어난 새로운 시나리오가 지원됩니다.Semantic search builds upon the existing full-text search feature in SQL ServerSQL Server, but enables new scenarios that extend beyond keyword searches. 전체 텍스트 검색을 사용하면 문서의 단어 를 쿼리할 수 있지만, 의미 체계 검색을 사용하면 문서의 의미 를 쿼리할 수 있습니다.While full-text search lets you query the words in a document, semantic search lets you query the meaning of the document. 가능한 솔루션에는 자동 태그 추출, 관련 내용 검색 및 유사 내용 간의 계층 탐색이 포함됩니다.Solutions that are now possible include automatic tag extraction, related content discovery, and hierarchical navigation across similar content. 예를 들어 키 구의 인덱스를 쿼리하여 조직 또는 문서 모음에 대한 분류를 만들 수 있습니다.For example, you can query the index of key phrases to build the taxonomy for an organization, or for a corpus of documents. 또는 문서 유사성 인덱스를 쿼리하여 업무 설명과 일치하는 이력서를 확인할 수 있습니다.Or, you can query the document similarity index to identify resumes that match a job description.

다음 예에서는 의미 체계 검색 기능을 보여 줍니다.The following examples demonstrate the capabilities of Semantic Search. 동시에 이러한 예제는 의미론적 인덱스를 쿼리하고 결과를 구조화된 데이터로 검색하는 데 사용하는 세 가지 Transact-SQL 행 집합 함수를 보여 줍니다.At the same time these examples demonstrate the three Transact-SQL rowset functions that you use to query the semantic indexes and retrieve the results as structured data.

Find the key phrases in a documentFind the key phrases in a document

다음 쿼리는 예제 문서에서 식별된 키 구를 가져옵니다.The following query gets the key phrases that were identified in the sample document. 쿼리 결과는 각 키 구의 통계적 유의성 점수를 기준으로 내림차순으로 표시됩니다.It presents the results in descending order by the score that ranks the statistical significance of each key phrase.

이 쿼리는 semantickeyphrasetable 함수를 호출합니다.This query calls the semantickeyphrasetable function.

SET @Title = 'Sample Document.docx'  

SELECT @DocID = DocumentID  
    FROM Documents  
    WHERE DocumentTitle = @Title  

SELECT @Title AS Title, keyphrase, score  
    FROM SEMANTICKEYPHRASETABLE(Documents, *, @DocID)  
    ORDER BY score DESC  

Find similar or related documentsFind similar or related documents

다음 쿼리에서는 예제 문서와 유사하거나 관련된 것으로 확인된 문서를 가져옵니다.The following query gets the documents that were identified as similar or related to the sample document. 쿼리 결과는 두 문서의 유의성 점수를 기준으로 내림차순으로 표시됩니다.It presents the results in descending order by the score that ranks the similarity of the two documents.

이 쿼리는 semanticsimilaritytable 함수를 호출합니다.This query calls the semanticsimilaritytable function.

SET @Title = 'Sample Document.docx'  

SELECT @DocID = DocumentID  
    FROM Documents  
    WHERE DocumentTitle = @Title  

SELECT @Title AS SourceTitle, DocumentTitle AS MatchedTitle,  
        DocumentID, score  
    FROM SEMANTICSIMILARITYTABLE(Documents, *, @DocID)  
    INNER JOIN Documents ON DocumentID = matched_document_key  
    ORDER BY score DESC  

Find the key phrases that make documents similar or relatedFind the key phrases that make documents similar or related

다음 쿼리에서는 두 예제 문서를 서로 유사하거나 관련된 것으로 만드는 키 구를 가져옵니다.The following query gets the key phrases that make the two sample documents similar or related to one another. 쿼리 결과는 각 키 구의 가중치 점수를 기준으로 내림차순으로 표시됩니다.It presents the results in descending order by the score that ranks the weight of each key phrase.

이 쿼리는 semanticsimilaritydetailstable 함수를 호출합니다.This query calls the semanticsimilaritydetailstable function.

SET @SourceTitle = 'first.docx'  
SET @MatchedTitle = 'second.docx'  

SELECT @SourceDocID = DocumentID FROM Documents WHERE DocumentTitle = @SourceTitle  
SELECT @MatchedDocID = DocumentID FROM Documents WHERE DocumentTitle = @MatchedTitle  

SELECT @SourceTitle AS SourceTitle, @MatchedTitle AS MatchedTitle, keyphrase, score  
    FROM semanticsimilaritydetailstable(Documents, DocumentContent,  
        @SourceDocID, DocumentContent, @MatchedDocID)  
    ORDER BY score DESC  

SQL Server에 문서 저장Store your documents in SQL Server

의미 체계 검색을 사용하여 문서를 인덱싱하려면 문서를 SQL ServerSQL Server 데이터베이스에 저장해야 합니다.Before you can index documents with Semantic Search, you have to store the documents in a SQL ServerSQL Server database.

SQL Server의 FileTable 기능을 사용하여 구조화되지 않은 파일과 문서를 관계형 데이터베이스의 주요 데이터로 저장할 수 있습니다.The FileTable feature in SQL Server makes unstructured files and documents first-class citizens of the relational database. 따라서 데이터베이스 개발자는 Transact-SQL 집합 기반 작업에서 구조화된 데이터와 함께 문서를 조작할 수 있습니다.As a result, database developers can manipulate documents together with structured data in Transact-SQL set-based operations.

FileTable 기능에 대한 자세한 내용은 FileTable(SQL Server)을 참조하세요.For more info about the FileTable feature, see FileTables (SQL Server). 데이터베이스에 문서를 저장하는 다른 옵션인 FILESTREAM 기능에 대한 자세한 내용은 FILESTREAM(SQL Server)을 참조하세요.For info about the FILESTREAM feature, which is another option for storing documents in the database, see FILESTREAM (SQL Server).

Related tasksRelated tasks

의미 체계 검색 설치 및 구성Install and Configure Semantic Search
통계 의미 체계 검색을 위한 필수 구성 요소와 이러한 필수 구성 요소의 설치 또는 확인 방법에 대해 설명합니다.Describes the prerequisites for statistical semantic search and how to install or check them.

테이블 및 열에 대한 의미 체계 검색 사용Enable Semantic Search on Tables and Columns
문서 또는 텍스트가 들어 있는 선택한 열에서 통계 의미 체계 인덱싱을 사용하거나 사용하지 않도록 설정하는 방법에 대해 설명합니다.Describes how to enable or disable statistical semantic indexing on selected columns that contain documents or text.

의미 체계 검색을 사용하여 문서에서 키 구 찾기Find Key Phrases in Documents with Semantic Search
통계 의미 체계 인덱싱을 위해 구성된 문서 또는 텍스트 열의 키 구를 찾는 방법에 대해 설명합니다.Describes how to find the key phrases in documents or text columns that are configured for statistical semantic indexing.

의미 체계 검색을 사용하여 유사하거나 관련된 문서 찾기Find Similar and Related Documents with Semantic Search
통계적 의미 체계 인덱싱을 위해 구성된 열에서 유사하거나 관련된 문서 또는 텍스트 값을 찾고 유사하거나 연관된 정도에 관한 정보를 찾는 방법에 대해 설명합니다.Describes how to find similar or related documents or text values, and information about how they are similar or related, in columns that are configured for statistical semantic indexing.

의미 체계 검색 관리 및 모니터링Manage and Monitor Semantic Search
의미 체계 인덱싱의 과정과 인덱스를 모니터링하고 관리하는 데 관련된 태스크에 대해 설명합니다.Describes the process of semantic indexing and the tasks related to monitoring and managing the indexes.

Related contentRelated content

의미 체계 검색 DDL, 함수, 저장 프로시저 및 뷰Semantic Search DDL, Functions, Stored Procedures, and Views
통계 의미 체계 검색을 지원하기 위해 추가되거나 변경된 Transact-SQL 문 및 SQL Server 데이터베이스 개체를 나열합니다.Lists the Transact-SQL statements and the SQL Server database objects added or changed to support statistical semantic search.