เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาเวกเตอร์ใน Azure Database for PostgreSQL
ปานกลาง
นักพัฒนา
ฐานข้อมูล Azure สำหรับ PostgreSQL
เรียนรู้วิธีเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาเวกเตอร์ใน Azure Database for PostgreSQL โดยใช้ pgvector ปรับแต่งพารามิเตอร์การกําหนดค่า เลือกและกําหนดค่าดัชนีเวกเตอร์ ออกแบบเค้าโครงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดสําหรับปริมาณงานปริมาณมาก และใช้การรวมการเชื่อมต่อสําหรับแอปพลิเคชัน AI
วัตถุประสงค์การเรียนรู้
หลังจากจบโมดูลนี้ คุณจะสามารถ:
- ปรับแต่งพารามิเตอร์การกําหนดค่า PostgreSQL และ pgvector เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝงในการสืบค้นและการใช้หน่วยความจําสําหรับปริมาณงาน AI
- เลือกและกําหนดค่าชนิดดัชนีเวกเตอร์ที่เหมาะสมตามขนาดชุดข้อมูล รูปแบบคิวรี และข้อกําหนดด้านความแม่นยํา
- ออกแบบเค้าโครงข้อมูลที่เพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บเวกเตอร์และประสิทธิภาพการกรองข้อมูลเมตา
- ปรับขนาดฐานข้อมูล Azure สําหรับ PostgreSQL เพื่อจัดการปริมาณงานเวกเตอร์ที่มีปริมาณมาก
- ใช้กลยุทธ์การรวมการเชื่อมต่อและการจัดการเซสชันสําหรับแอปพลิเคชัน AI
สิ่งที่จำเป็นต้องมี
ก่อนเริ่มโมดูลนี้ คุณควรมี:
- ประสบการณ์การเขียนโปรแกรมด้วย Python
- ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับบริการ Azure และแนวคิดการประมวลผลแบบคลาวด์
- ความคุ้นเคยกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และพื้นฐาน SQL
- ความเข้าใจเกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการฝังและการค้นหาความคล้ายคลึงกัน