Generative KI-Anwendungen mit Azure Cosmos DB und Python

Moderne Anwendungen erfordern intelligente, kontextsensitive Funktionen, die von künstlicher Intelligenz angetrieben werden. Durch die Integration großer Sprachmodelle in Ihre eigene Datenbank können Sie leistungsstarke, sichere und hoch relevante KI-Erlebnisse erstellen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Python und Azure Cosmos DB für NoSQL generative KI-Anwendungen entwerfen und erstellen. Sie werden vom Verständnis der Kerndatenbankkonzepte zur Implementierung von erweiterten Vektorsuchen und Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Architekturen übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen von Vektoreinbettungen und semantischer Suche. - Konfigurieren Sie Azure Cosmos DB für NoSQL, um hochdimensionale Vektordaten zu speichern und abzufragen. - Erstellen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Workflows mit Python. - Verbinden Sie große Sprachmodelle mit Ihrer Datenbank für kontextreiche KI-Antworten. - Wenden Sie Best Practices für die Verwaltung von Konversationsspeicher und Indizierungsstrategien an. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten von NoSQL-Datenbanken und Vektor-Einbettungen, bevor er sich der praktischen Python-Integration widmet. Sie werden klare Erklärungen und strukturierte Code-Snippets lesen, die Ihnen zeigen, wie Sie Datenbankspeicher mit KI-Orchestrierung verbinden können. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenbanklernende, die neu im KI-Engineering sind. Grundlegende Kenntnisse in Python werden empfohlen, aber es sind keine Vorkenntnisse in Azure Cosmos DB oder Generative AI erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre erste datenbankgestützte intelligente Anwendung zu erstellen.