Construyendo un Copiloto de IA con Cosmos DB y OpenAI

Las aplicaciones modernas dependen cada vez más de asistentes de IA inteligentes y conscientes del contexto para ayudar a los usuarios a navegar por los datos y automatizar tareas. La construcción de estos sistemas requiere una comprensión sólida de cómo conectar modelos de lenguaje grandes con su propia base de datos. Este curso, solo de texto, lo guía a través del proceso de construcción de su propio copiloto de IA. Pasará de comprender los conceptos básicos de la base de datos a integrar bases de datos vectoriales e implementar Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para fundamentar su asistente de IA en datos del mundo real. Lo que aprenderá: 1. Comprender los fundamentos de las bases de datos vectoriales y la búsqueda semántica. 2. Configurar Cosmos DB para MongoDB para almacenar y consultar incrustaciones vectoriales de alta dimensión. 3. Aplicar los conceptos básicos de ingeniería de prompts para guiar el comportamiento y las respuestas de su copiloto de IA. 4. Implementar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para conectar LLMs con su base de datos. 5. Construir una arquitectura de backend funcional para un asistente de IA consciente del contexto. 6. Practicar el manejo seguro de datos y la optimización de consultas para aplicaciones impulsadas por IA. El curso comienza con definiciones esenciales de búsqueda vectorial y diseño de bases de datos, luego progresa paso a paso a través de la configuración de su base de datos, la generación de incrustaciones y la construcción de la lógica central de su copiloto de IA. Esta capacitación está diseñada para desarrolladores de software y principiantes en bases de datos que desean ingresar al mundo de la ingeniería de IA, y no se requiere experiencia previa con modelos de IA o bases de datos vectoriales. Comience a leer hoy mismo para construir su propio asistente inteligente impulsado por bases de datos.