Генеративные агенты ИИ с Azure Database for PostgreSQL

Организации все чаще используют свои операционные данные для создания интеллектуальных приложений. Этот текстовый курс провождает вас через процесс создания автономных генеративных агентов ИИ с использованием Azure Database for PostgreSQL. Вы начнете с основных концепций векторных баз данных и семантического поиска, а затем перейдете к проектированию и реализации надежных архитектур поиска и дополненного генерирования (RAG). К концу этого курса вы узнаете, как безопасно хранить вложенные векторы, создавать агентные рабочие процессы и оценивать производительность агентов с использованием реальных сценариев обработки данных. Что вы узнаете: - Понять основополагающие принципы генеративных агентов ИИ и векторных вложений. - Настройте лазурную базу данных для PostgreSQL с расширением pgvector для эффективного поиска сходства. - Внедрение шаблонов поиска-дополненного поколения (RAG) для подключения LLM к вашей базе данных. - Создание автономных рабочих процессов агентов, которые извлекают, обрабатывают и действуют на записях базы данных. - Применять современные методы быстрого проектирования для управления поведением агентов и использованием инструментов. - Оценка реакции агента на точность, актуальность и безопасность. Курс начинается с основной терминологии и конфигурации базы данных, а затем постепенно продвигается через операции с векторами, интеграцию LLM и стратегии развертывания агентов. Вы узнаете через ясные письменные объяснения, структурированный SQL и примеры программирования, и практические архитектурные прогулки. Этот курс предназначен для специалистов по базам данных, разработчиков бэкендов и начинающих инженеров ИИ, которые только начинают работать с генеративным ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с искусственным интеллектом или машинным обучением, хотя рекомендуется базовое знание SQL. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал приложений базы данных, основанных на искусственном интеллекте.