Implementare la ricerca vettoriale con Database di Azure per PostgreSQL
Intermedio
Sviluppatore
Database di Azure per PostgreSQL
Informazioni su come implementare la ricerca vettoriale usando l'estensione pgvector in Database di Azure per PostgreSQL. Archiviare incorporamenti, creare indici vettoriali e creare modelli di recupero semantico per le applicazioni di intelligenza artificiale.
Obiettivi di apprendimento
Dopo aver completato questo modulo, sarai in grado di:
- Archiviare ed eseguire query di incorporamenti vettoriali usando l'estensione pgvector in Database di Azure per PostgreSQL
- Eseguire ricerche di somiglianza vettoriale usando metriche e operatori di distanza diversi
- Creare e gestire indici vettoriali per ottimizzare le prestazioni di ricerca
- Implementare strategie di aggiornamento e rinnovo degli embedding per set di dati in evoluzione.
- Creare modelli di recupero che integrano la ricerca vettoriale PostgreSQL con pipeline RAG
Prerequisiti
Prima di iniziare questo modulo, è necessario disporre di:
- Esperienza di programmazione con Python.
- Conoscenza di base dei servizi di Azure e dei concetti relativi al cloud computing.
- Familiarità con i database relazionali e i concetti fondamentali di SQL.
- Conoscenza dei concetti di Machine Learning, inclusi incorporamenti e ricerca di somiglianza.