Генеративный ИИ с помощью базы данных Azure для PostgreSQL

Современные приложения требуют интеллектуального поиска и генеративных возможностей, непосредственно интегрированных с их хранилищами данных. Этот курс поможет вам использовать возможности больших языковых моделей и векторного поиска в реляционной базе данных. Вы перейдете от управления традиционными реляционными данными к созданию готовых к ИИ архитектур баз данных. Понимая, как хранить, запрашивать и использовать высокомерные вложенные векторы, вы получите доступ к таким расширенным возможностям, как семантический поиск и генерация контекстного ИИ, не выходя из среды базы данных. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций генеративного ИИ, векторных баз данных и встраивания в реляционном контексте. 2. Настройте расширение pgvector для хранения и индексирования высокомерных векторов в базе данных Azure для PostgreSQL. 3. Сгенерируйте векторные вложения с использованием современных языковых моделей и загрузите их в базу данных. 4. Эффективно запрашивать семантические данные с использованием метрик расстояния, таких как косинусное сходство. 5. Внедрение схем генерации с дополнением поиска (ДДП) для обеспечения контекста базы данных для МПП. 6. Применять передовые методы для масштабирования, безопасности и производительности в приложениях баз данных, основанных на ИИ. Курс начинается с основных определений генеративного ИИ и векторного поиска, а затем переходит к практической настройке pgvector. Затем вы изучите стратегии реализации для встраивания генерации, семантического запроса и создания рабочих процессов, расширенных поиском. Этот курс предназначен для администраторов баз данных, разработчиков программного обеспечения и любителей данных (data hobbyists), которые только начинают знакомиться с генеративным ИИ и хотят использовать свои существующие знания PostgreSQL. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между реляционными базами данных и современным генеративным ИИ.