Optimalizace vektorové vyhledávání ve službě Azure Database for PostgreSQL
Středně pokročilý
Vývojář
Azure Database for PostgreSQL
Zjistěte, jak optimalizovat výkon vektorové vyhledávání ve službě Azure Database for PostgreSQL pomocí nástroje pgvector. Ladění parametrů konfigurace, výběr a konfigurace vektorových indexů, návrh efektivních rozložení dat, škálování pro úlohy s velkým objemem a implementace sdružování připojení pro aplikace AI.
Cíle výuky
Po dokončení tohoto modulu budete umět:
- Ladění parametrů konfigurace PostgreSQL a pgvectoru za účelem optimalizace latence dotazů a využití paměti pro úlohy AI
- Vyberte a nakonfigurujte odpovídající typ indexu vektoru na základě velikosti datové sady, vzorů dotazů a požadavků na přesnost.
- Návrh rozložení dat, která optimalizují výkon filtrování vektorového úložiště a metadat
- Škálování služby Azure Database for PostgreSQL pro zpracování úloh s velkým objemem vektorů
- Implementace strategií sdružování připojení a správy relací pro aplikace AI
Požadavky
Než začnete s tímto modulem, měli byste mít:
- Zkušenosti s programováním v Pythonu
- Základní znalost konceptů služeb Azure a cloud computingu
- Znalost relačních databází a základů SQL
- Znalost konceptů strojového učení, včetně vkládání a vyhledávání podobností