Создание AI Copilot с помощью Cosmos DB и OpenAI

Современные приложения все больше полагаются на интеллектуальных, контекстно-ориентированных помощников ИИ, которые помогают пользователям ориентироваться в данных и автоматизировать задачи. Создание таких систем требует прочного понимания того, как соединять большие языковые модели с вашей собственной базой данных. Этот текстовый курс проведет вас через процесс создания собственного AI-копилота. Вы пройдете путь от понимания основных концепций баз данных до интеграции векторных баз данные и реализации дополненного генерирования (RAG) для закрепления вашего ИИ-ассистента в реальных данных. Что вы узнаете: 1. Понять основы векторных баз данных и семантического поиска. 2. Настройка Cosmos DB для MongoDB для хранения и запроса высокомерных вложений векторов. 3. Примените основы инженерии, чтобы направлять поведение и реакции вашего AI-копилота. 4. Реализация шаблонов поиска-дополненного генерирования (RAG) для подключения LLM к вашей базе данных. 5. Создать функциональную архитектуру бэкенда для контекстно-ориентированного ассистента ИИ. 6. Практика безопасной обработки данных и оптимизации запросов для приложений, основанных на искусственном интеллекте. Курс начинается с основных определений векторного поиска и проектирования базы данных, затем шаг за шагом проходит через настройку базы данные, генерацию вложений и построение основной логики вашего AI-копилота. Это обучение предназначено для разработчиков программного обеспечения и новичков баз данных, которые хотят войти в мир инженерии ИИ, и не требуется предыдущий опыт работы с моделями ИИ или векторными базами данных. Начните читать сегодня, чтобы построить свой собственный интеллектуальный помощник, основанный на базе данных.