Implémenter le stockage vectoriel dans Azure Managed Redis
Intermédiaire
Développeur
Azure Redis géré
Découvrez comment implémenter la recherche de stockage vectoriel et de similarité dans Azure Managed Redis. Ce module couvre la création d’index vectoriels, l’interrogation d’incorporations, le choix des types de vecteurs et des stratégies d’indexation, ainsi que la sélection de structures de données optimales pour les applications IA.
Objectifs d’apprentissage
Une fois ce module terminé, vous pourrez :
- Expliquer comment créer des index vectoriels et des incorporations de requêtes pour la recherche de similarité à l’aide de Redis en tant que base de données vectorielle
- Choisir les types de vecteurs appropriés, les métriques de distance et les algorithmes d’indexation en fonction des exigences de taille et de précision du jeu de données
- Sélectionner des structures de données Redis optimales (hachage et JSON) pour stocker des vecteurs avec des métadonnées
- Créer des applications Python qui indexent et interrogent des incorporations à haute dimension avec Azure Managed Redis
Prérequis
Avant de commencer ce module, vous devez disposer des points suivants :
- Expérience de programmation avec des langages tels que Python, JavaScript ou C#.
- Compréhension de base des services Azure et des concepts de cloud computing.
- Familiarité avec les incorporations d’IA et les concepts de similarité vectorielle.