Разработка с использованием ИИ и базы данных Azure Cosmos для NoSQL и векторного поиска

Современные приложения ИИ требуют надежных, масштабируемых баз данных, способных обрабатывать высокомерные векторные данные наряду с традиционными транзакционными нагрузками. Этот текстовый курс направляет вас через использовать лазурный космос ДБ для НоSQL как хребет ваших умных применений. Вы перейдете от понимания основных концепций NoSQL к разработке и реализации передовых конвейеров с дополненным генерированием (RAG), которые позволяют осуществлять семантический поиск непосредственно в базе данных. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций NoSQL и того, как Azure Cosmos DB хранит структурированные и полуструктурированные данные. - Настроить векторную индексацию и возможности поиска в Azure Cosmos DB для контейнеров NoSQL. - Создание семанических систем поиска, которые связывают большие языковые модели с вложенными векторами. - Оптимизировать производительность запросов и политики индексирования, специально разработанные для высокомерных векторных данных. - Применение передовой практики для структурирования данных в потоках РАГ в целях обеспечения быстрых и актуальных ответов ИИ. Курс начинается с основной терминологии и основ баз данных, а затем переходит к поэтапным письменным объяснениям векторной конфигурации, оптимизации запросов и реальных моделей интеграции ИИ. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения и энтузиастов данных, которые только начинают работать с интеграцией баз данных ИИ. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь поиска на основе искусственного интеллекта в ваших приложениях для баз данных.