Exercițiu - Implementarea căutării vectoriale pe Azure Database pentru PostgreSQL

În acest exercițiu, construiești o aplicație de căutare a similarității produselor folosind Azure Database pentru PostgreSQL și extensia pgvector. Activezi capabilități de stocare vectorială, creezi o schemă de bază de date pentru produse cu embedding-uri, încarci date de probă printr-o aplicație web Flask și efectuezi căutări de similaritate pentru a găsi produse înrudite. Acest tipar oferă o bază pentru construirea sistemelor de recomandare, funcții de căutare semantică și alte aplicații bazate pe AI.

Sarcini îndeplinite în acest exercițiu:

• Descarcă fișierele de început ale proiectului și configurează scriptul de implementare
• Implementează o bază de date Azure pentru PostgreSQL Flexible Server cu autentificare Microsoft Entra
• Completează codul aplicației Flask în timp ce serverul se implementează
• Activează extensia pgvector și creează schema tabelului produselor
• Rulează aplicația Flask pentru a încărca produse și a efectua căutări de similaritate
• Adaugă produse noi și observă cum se schimbă rezultatele similarității

Acest exercițiu durează aproximativ 30 de minute pentru a se termina.

Înainte de a începe

Pentru a finaliza exercițiul, aveți nevoie de:

• Un abonament Azure cu permisiunile de a implementa serviciile Azure necesare. Dacă nu aveți deja unul, puteți vă înregistrați pentru o.
• Visual Studio Code pe una dintre platformele suportate.
• Cea mai recentă versiune a Azure CLI.
• Python 3.12 sau mai mult.
• Unelte de linie de comandă PostgreSQL (psql)

Get started

Selectați butonul Lansare exercițiu pentru a deschide instrucțiunile exercițiului într-o fereastră nouă de browser. Când ați terminat exercițiul, reveniți aici la: