แบบฝึกหัด - ใช้การค้นหาเวกเตอร์บนฐานข้อมูล Azure สําหรับ PostgreSQL
ในแบบฝึกหัดนี้ คุณสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาความคล้ายคลึงกันของผลิตภัณฑ์โดยใช้ฐานข้อมูล Azure สําหรับ PostgreSQL และส่วนขยาย pgvector สร้าง Schema ฐานข้อมูลสําหรับผลิตภัณฑ์ที่มีการฝังตัว โหลดข้อมูลตัวอย่างผ่านเว็บแอปพลิเคชัน Flask และทําการค้นหาความคล้ายคลึงกันเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง รูปแบบนี้เป็นรากฐานสําหรับการสร้างระบบคําแนะนํา คุณลักษณะการค้นหาเชิงความหมาย และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
งานที่ดําเนินการในแบบฝึกหัดนี้:
- ดาวน์โหลดไฟล์เริ่มต้นโครงการและกําหนดค่าสคริปต์การปรับใช้
- ปรับใช้ฐานข้อมูล Azure สําหรับเซิร์ฟเวอร์ที่ยืดหยุ่น PostgreSQL ด้วยการรับรองความถูกต้องของ Microsoft Entra
- กรอกโค้ดแอปพลิเคชัน Flask ในขณะที่เซิร์ฟเวอร์ปรับใช้
- เปิดใช้งานส่วนขยาย pgvector และสร้าง Schema ตารางผลิตภัณฑ์
- เรียกใช้แอปพลิเคชัน Flask เพื่อโหลดผลิตภัณฑ์และทําการค้นหาความคล้ายคลึงกัน
- เพิ่มผลิตภัณฑ์ใหม่และสังเกตว่าผลลัพธ์ความคล้ายคลึงกันเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร
แบบฝึกหัดนี้จะใช้เวลาประมาณ 30 นาทีในการดําเนินการให้เสร็จสมบูรณ์
ก่อนที่คุณจะเริ่ม
ในการทําแบบฝึกหัดให้เสร็จสมบูรณ์คุณต้อง:
- การสมัครใช้งาน Azure ที่มีสิทธิ์ในการปรับใช้บริการ Azure ที่จําเป็น ถ้าคุณยังไม่มี คุณสามารถ ลงทะเบียนสําหรับหนึ่งได้
- Visual Studio Code บนแพลตฟอร์มที่รองรับ
- Azure CLI เวอร์ชันล่าสุด
- Python 3.12 หรือสูงกว่า
- เครื่องมือบรรทัดคําสั่ง PostgreSQL (psql)
Get started
เลือกปุ่มเปิด การออกกําลังกาย เพื่อเปิดคําแนะนําการออกกําลังกายในหน้าต่างเบราว์เซอร์ใหม่ เมื่อคุณออกกําลังกายเสร็จแล้ว ให้กลับมาที่นี่ที่:
- กรอกโมดูล
- รับป้ายเมื่อทําโมดูลนี้ให้สําเร็จ
