Tworzenie AI Copilot z Cosmos DB i OpenAI

Nowoczesne aplikacje w coraz większym stopniu polegają na inteligentnych, świadomych kontekstu asystentach AI, aby pomóc użytkownikom w nawigacji po danych i automatyzacji zadań. Budowanie tych systemów wymaga solidnego zrozumienia, jak połączyć duże modele językowe z własną bazą danych. Ten kurs tekstowy prowadzi Cię przez proces budowania własnego AI copilot. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć bazy danych do integracji baz danych wektorowych i wdrożenia Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby ugruntować swojego asystenta AI w danych z prawdziwego świata. Czego się nauczysz: 1. Zrozumieć podstawy baz danych wektorowych i wyszukiwania semantycznego. 2. Skonfiguruj Cosmos DB dla MongoDB, aby przechowywać i zapytać o osadzanie wektorów wielowymiarowych. 3. Zastosuj szybkie podstawy inżynierii, aby kierować zachowaniem i reakcjami swojego AI copilota. 4. Wdrożyć wzorce Retrieval-Augmented Generation (RAG) do łączenia LLM z bazą danych. 5. Zbuduj funkcjonalną architekturę zaplecza dla asystenta AI świadomego kontekstu. 6. Ćwicz bezpieczne przetwarzanie danych i optymalizację zapytań dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji wyszukiwania wektorowego i projektowania baz danych, a następnie krok po kroku konfiguruje bazę danych, generuje osadzanie i konstruuje podstawową logikę kopilota AI. Szkolenie przeznaczone jest dla programistów i początkujących użytkowników baz danych, którzy chcą wejść w świat inżynierii AI, a wcześniejsze doświadczenie z modelami AI lub bazami danych wektorowych nie jest wymagane. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować własnego inteligentnego asystenta opartego na bazie danych.