Generative AI dengan Azure Database untuk PostgreSQL

Aplikasi modern membutuhkan pencarian cerdas dan kemampuan generatif yang terintegrasi langsung dengan penyimpanan data mereka. Kursus ini memandu Anda melalui membawa kekuatan model bahasa besar dan pencarian vektor ke database relasional Anda. Anda akan berpindah dari mengelola data relasional tradisional ke membangun arsitektur database yang siap AI. Dengan memahami cara menyimpan, melakukan query, dan menggunakan vektor embedding dimensi tinggi, Anda akan membuka kemampuan canggih seperti pencarian semantik dan generasi AI kontekstual tanpa meninggalkan lingkungan database Anda. Apa yang akan Anda pelajari: 1. Mengerti konsep inti dari AI generatif, database vektor, dan embeddings di dalam konteks relasional. 2. Konfigurasikan ekstensi pgvector untuk menyimpan dan mengindeks vektor dimensi tinggi di Azure Database for PostgreSQL. 3. Membuat vektor embedding menggunakan model bahasa modern dan memuatnya ke database Anda. 4. Query data semantik secara efisien menggunakan metrik jarak seperti kesamaan kosinus. 5. Menerapkan pola retrieval-augmented generation (RAG) untuk memberikan konteks database kepada LLM. 6. Terapkan praktik terbaik untuk skalabilitas, keamanan, dan kinerja aplikasi database yang didorong oleh AI. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar AI generatif dan pencarian vektor sebelum beralih ke konfigurasi praktis pgvector. Anda akan kemudian menjelajahi strategi implementasi untuk memasukkan generasi, query semantik, dan membangun retrieval-augmented workflows. Kursus ini dirancang untuk administrator database, pengembang perangkat lunak, dan hobiis data yang baru untuk AI generatif dan ingin memanfaatkan pengetahuan PostgreSQL yang ada. Tidak ada pengalaman sebelumnya dalam pembelajaran mesin yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk menjembatani kesenjangan antara database relasional dan AI generatif modern.