Generowanie sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure Database for PostgreSQL

Nowoczesne aplikacje wymagają inteligentnego wyszukiwania i możliwości generowania bezpośrednio zintegrowanych z ich magazynami danych. Ten kurs poprowadzi Cię przez wprowadzenie mocy dużych modeli językowych i wyszukiwania wektorowego do relacyjnej bazy danych. Przejdziesz od zarządzania tradycyjnymi danymi relacyjnymi do budowania architektur baz danych gotowych na AI. Zrozumienie sposobu przechowywania, zapytania i wykorzystania osadzonych wektorów wielowymiarowych pozwoli odblokować zaawansowane możliwości, takie jak wyszukiwanie semantyczne i generowanie kontekstowej sztucznej inteligencji bez opuszczania środowiska bazy danych. Czego się nauczysz: 1. Zrozum podstawowe pojęcia generatywnej sztucznej inteligencji, wektorowych baz danych i osadzania w kontekście relacyjnym. Skonfiguruj rozszerzenie pgvector, aby przechowywać i indeksować wektory wielowymiarowe w usłudze Azure Database for PostgreSQL. 3. Generuj osadzenia wektorowe przy użyciu nowoczesnych modeli językowych i ładuj je do bazy danych. 4. Wydajne zapytanie danych semantycznych przy użyciu metryk odległości, takich jak podobieństwo cosinus. Wdrożyć wzorce generowania zwiększonego pobierania (RAG) w celu przekazania kontekstu bazy danych do LLM. Zastosuj najlepsze praktyki dotyczące skalowania, bezpieczeństwa i wydajności w aplikacjach baz danych opartych na sztucznej inteligencji. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji generatywnej AI i wyszukiwania wektorowego przed przejściem do praktycznej konfiguracji pgvectora. Następnie poznasz strategie implementacji do osadzania generacji, zapytań semantycznych i budowania przepływów pracy zwiększonych o pobieranie. Ten kurs jest przeznaczony dla administratorów baz danych, programistów i hobbystów danych, którzy są nowi w generatywnej sztucznej inteligencji i chcą wykorzystać swoją dotychczasową wiedzę na temat PostgreSQL. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między relacyjnymi bazami danych a nowoczesną generatywną sztuczną inteligencją.