DP-800: SQL AI Developer Associate com vetores, RAG e segurança
Minha certificação mais recente junta duas coisas que eu uso todo dia, SQL e governança, com o lado novo do banco relacional: embeddings, busca vetorial e RAG.
por Gabriel Henrique · · 2 min de leitura · Read in English
Eu sou Gabriel Henrique, engenheiro de dados, e em outubro de 2026 conquistei a Microsoft Certified: SQL AI Developer Associate (DP-800). Ela valida a capacidade de projetar, construir e proteger soluções de banco de dados com IA em SQL Server, Azure SQL e Microsoft Fabric.
SQL é a linguagem que mais uso há anos. Escolhi essa prova porque ela cobre exatamente onde o SQL está indo: o banco relacional guardando e consultando vetores perto do dado de negócio.
O que a certificação cobre
- T-SQL avançado e processamento de JSON.
- Tuning de performance de consultas.
- Segurança: Row-Level Security, Dynamic Data Masking, Always Encrypted e managed identities.
- CI/CD com SQL database projects.
- Data API builder para expor dados como API.
- IA: embeddings, busca vetorial e Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Segurança: a parte que conversa com banco
Trabalho com dados financeiros, então os tópicos de segurança foram os que mais liguei à rotina.
Row-Level Security
Filtra as linhas que cada usuário enxerga direto no banco, com uma função de predicado. A regra fica em um lugar só, em vez de espalhada em cada relatório.
Dynamic Data Masking
Mascara colunas sensíveis na consulta, sem alterar o dado armazenado. Ajuda em ambientes de análise, onde o time precisa da estrutura mas não do valor real.
Always Encrypted
Criptografa a coluna de ponta a ponta. Nem o administrador do banco vê o texto aberto, porque as chaves ficam do lado do cliente.
Managed identities
A aplicação se autentica no banco pela identidade do Azure, sem senha guardada em arquivo de configuração.
Busca vetorial e RAG dentro do banco
A ideia central é guardar o embedding (o vetor que representa o significado de um texto) na mesma tabela do registro de negócio. Com isso, uma consulta encontra os itens mais parecidos com uma pergunta e já aplica filtros normais de SQL, como data, segmento e permissão.
No RAG, esses trechos encontrados viram contexto para um modelo de linguagem responder. A vantagem de fazer isso no banco é reaproveitar o que já existe: segurança por linha, backup e governança valem também para os vetores.
CI/CD para banco de dados
Com SQL database projects, o esquema do banco vira código: tabelas, views e procedures ficam versionadas e são publicadas por pipeline. É o mesmo princípio que aplico no Databricks, que descrevi no artigo da DP-750.
Como ela se encaixa na minha stack
A certificação fecha um arco com a AI Orchestration Fundamentals: uma ensina a orquestrar fluxos com IA, a outra a guardar e consultar os dados que esses fluxos usam com segurança. Os dois temas aparecem cada vez mais em projetos de dados.
Para ver as outras certificações e projetos, visite o portfólio de Gabriel Henrique, Data Engineer. Eu sou Gabriel Henrique e sigo escrevendo sobre SQL, governança e engenharia de dados.