AI tạo ra với cơ sở dữ liệu Azure cho PostgreSQL

Các ứng dụng hiện đại đòi hỏi khả năng tìm kiếm và tạo thông minh được tích hợp trực tiếp với kho dữ liệu của họ. Chương trình này hướng dẫn bạn đưa sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn và tìm kiếm vectơ vào cơ sở dữ liệu quan hệ của bạn. Bạn sẽ chuyển từ quản lý dữ liệu quan hệ truyền thống sang xây dựng kiến trúc cơ sở dữ kiện AI. Bằng cách hiểu cách lưu trữ, truy vấn và sử dụng các vector nhúng chiều cao, bạn sẽ mở khóa các khả năng tiên tiến như tìm kiếm ngữ nghĩa và tạo AI ngữ cảnh mà không rời khỏi môi trường cơ sở dữ liệu của bạn. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm cốt lõi của AI sinh sản, cơ sở dữ liệu vector, và nhúng trong một ngữ cảnh quan hệ. Cấu hình phần mở rộng pgvector để lưu trữ và chỉ mục các vectơ chiều cao trong Azure Database for PostgreSQL. 3. Tạo vector nhúng bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ hiện đại và tải chúng vào cơ sở dữ liệu của bạn. 4. Tìm kiếm dữ liệu ngữ nghĩa hiệu quả bằng cách sử dụng các metric khoảng cách như cosine similarity. 5.Thực hiện các mô hình tăng cường truy cập (RAG) để cung cấp ngữ cảnh cơ sở dữ liệu cho LLM. 6. Apply best practices for scaling, security, and performance in AI-driven database applications. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của AI sinh sản và tìm kiếm vector trước khi chuyển sang cấu hình thực tế của pgvector. Sau đó bạn sẽ khám phá các chiến lược thực hiện cho việc tạo nội dung, truy vấn ngữ nghĩa và xây dựng các luồng công việc tăng cường lấy lại. Lớp học này được thiết kế cho các quản trị viên cơ sở dữ liệu, nhà phát triển phần mềm và người hâm mộ dữ kiện mới đến AI sinh sản và muốn tận dụng kiến thức PostgreSQL hiện có của họ. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để nối kết khoảng cách giữa cơ sở dữ liệu quan hệ và AI sinh sản hiện đại.