Создание приложений с искусственным интеллектом с помощью базы данных Azure для PostgreSQL

Современные приложения требуют интеллектуальных возможностей поиска, которые выходят за рамки простого соответствия ключевых слов. Используя лазурную базу данных для PostgreSQL, вы можете хранить данные и мощность предварительные особенности ИИ непосредственно в вашей реляционной базе данных. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы реляционных баз данных и создать полнофункциональные решения для поиска на основе искусственного интеллекта. Вы узнаете, как хранить, запрашивать и управлять высокомерными вставками векторов для поддержки семантического поиска и конвейеров дополненного генерирования (RAG). Что вы узнаете: - Понять основные концепции векторных баз данных и различия семантического поиска от традиционного запроса. - Настройка и включение расширения pgvector на базе данных Azure для PostgreSQL. - Эффективно хранить и индексировать высокомерные векторные вложения с использованием современных методов индексирования. - Создание конвейеров поиска-дополненного поколения (RAG) для подключения базы данных к большим языковым моделям. - Применять операторы поиска сходства для получения высоко релевантного контекста для подсказок ИИ. - Внедрение передовых методов обеспечения безопасности и производительности для готовых к производству решений ИИ для баз данных. Вы начнете с фундаментальной терминологии встраивания и векторных баз данных, прежде чем погрузиться в практические упражнения SQL, шаги конфигурации и стратегии реализации в реальном мире. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, администраторов баз данных и начинающих инженеров ИИ, которые не знакомы с векторным поиском и хотят создавать интеллектуальные приложения с использованием PostgreSQL. Не требуется предыдущий опыт работы с искусственным интеллектом или машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу семантического поиска в ваших базах данных PostgreSQL.