Création d'applications RAG avec Azure Database pour PostgreSQL

L'intégration de l'IA générative avec les données privées de votre organisation est essentielle pour construire des systèmes hautement conscients du contexte. Ce cours textuel vous guide étape par étape dans le processus de conception et de mise en œuvre d'applications de génération augmentée par récupération (RAG) à l'aide d'Azure Database pour PostgreSQL. Vous passerez de la compréhension des concepts de base de la base de données à la construction de pipelines RAG robustes basés sur Python. En maîtrisant les extensions de recherche vectorielle et les modèles d'intégration d'IA modernes, vous serez équipé pour créer des solutions de recherche intelligentes qui fournissent des réponses précises et riches en contexte. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale de la génération augmentée par récupération (RAG) et des bases de données vectorielles. - Configurer Azure Database pour PostgreSQL et activer l'extension pgvector pour stocker des plongements de haute dimension. - Développer une application Python pour générer, stocker et interroger des plongements vectoriels en utilisant des pratiques de développement propres et modernes. - Implémenter des requêtes de recherche sémantique et optimiser les performances de la base de données en utilisant des stratégies d'indexation avancées comme HNSW. - Explorer les modèles RAG de nouvelle génération, y compris les concepts de recherche hybride et les bases de la GraphRAG. Le cours commence par les définitions de base de la recherche vectorielle et des plongements avant de passer à la configuration pratique de la base de données et à l'intégration Python. Vous étudierez des explications textuelles complètes, examinerez des extraits de code structurés et réaliserez des exercices conceptuels écrits conçus pour solidifier votre compréhension de l'architecture des bases de données d'IA modernes. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les administrateurs de bases de données et les futurs ingénieurs en IA qui débutent avec les bases de données vectorielles et les systèmes RAG. Aucune expérience préalable avec les modèles d'IA n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec PostgreSQL et Python soit recommandée. Commencez à lire dès aujourd'hui pour exploiter la puissance de la recherche vectorielle dans vos applications de base de données.