Dezvoltă soluții AI cu Azure Database pentru PostgreSQL

  • Cale de instruire
  • 3 Module

Dintr-o privire

Această cale de învățare te ghidează prin dezvoltarea soluțiilor AI folosind Azure Database pentru PostgreSQL. Începi prin a construi o fundație de date cu design de scheme, interogări SQL eficiente și integrare securizată cu Python folosind autentificarea Microsoft Entra.

Apoi implementezi căutarea vectorială folosind extensia pgvector pentru a stoca embedding-uri, executi căutări de similaritate cu diferiți indicatori de distanță și construiești modele de recuperare care se integrează cu pipeline-urile RAG pentru căutare semantică și recomandări.

În final, optimizezi performanța căutării vectoriale prin ajustarea configurației PostgreSQL și pgvector, selectarea indicilor vectoriali adecvați, proiectarea unor aranjamente eficiente a datelor, scalarea pentru sarcini de volum mare și implementarea pooling-ului de conexiuni pentru aplicațiile AI.

Cerințe preliminare

  • Experiență în programare cu Python.
  • Înțelegerea de bază a serviciilor Azure și a conceptelor de cloud computing.
  • Familiarizare cu bazele de date relaționale și fundamentele SQL.
  • Înțelegerea conceptelor de învățare automată, inclusiv embedding-urile și căutarea similarității.

Module din această cale de învățare

Construiește și interogează cu Azure Database pentru PostgreSQL

Învață cum să folosești Azure Database pentru PostgreSQL pentru a construi baze de date pentru aplicații AI. Proiectează scheme, scrie interogări eficiente și integrează cu aplicații Python folosind autentificare securizată.

Implementează căutarea vectorială cu Azure Database pentru PostgreSQL

Învață cum să implementezi căutarea vectorială folosind extensia pgvector din Azure Database pentru PostgreSQL. Stochează embedding-uri, creează indici vectoriali și construiește modele de recuperare semantică pentru aplicații AI.

Optimizează căutarea vectorială în Azure Database pentru PostgreSQL

Învață cum să optimizezi performanța căutării vectoriale în Azure Database pentru PostgreSQL folosind pgvector. Ajustează parametrii de configurare, selectează și configurează indicii vectoriali, proiectează layout-uri eficiente ale datelor, scalează pentru sarcini de volum mare și implementează pooling de conexiuni pentru aplicațiile AI.

Start