Xây dựng một AI Copilot với Cosmos DB và OpenAI

Các ứng dụng hiện đại ngày càng dựa vào trợ lý AI thông minh, nhận thức ngữ cảnh để giúp người dùng định vị dữ liệu và tự động hóa các nhiệm vụ. Xây dựng các hệ thống này đòi hỏi một hiểu biết vững chắc về cách kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với cơ sở dữ liệu của riêng bạn. Chương trình chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình xây dựng phi công phụ AI của riêng bạn. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm cơ sở dữ liệu cơ bản đến tích hợp cơ sở data vector và thực hiện Retrieval-Augmented Generation (RAG) để đặt trợ lý AI của bạn vào dữ kiện thế giới thực. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu được những nền tảng của cơ sở dữ liệu vector và tìm kiếm ngữ nghĩa. 2. Cấu hình Cosmos DB cho MongoDB để lưu trữ và truy vấn các vectơ nhúng chiều cao. 3. áp dụng kỹ thuật cơ bản để hướng dẫn hành vi và phản ứng của AI của bạn. 4. Thực hiện các mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) để kết nối LLM với cơ sở dữ liệu của bạn. 5. Xây dựng một kiến trúc hậu cần chức năng cho một trợ lý AI nhận thức ngữ cảnh. 6. Thực hành xử lý dữ liệu an toàn và tối ưu truy vấn cho các ứng dụng AI. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của tìm kiếm vector và thiết kế cơ sở dữ liệu, sau đó tiến hành từng bước một thông qua cấu hình cơ sở data, tạo ra các embedding, và xây dựng logic cốt lõi của AI copilot của bạn. Luyện tập này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm và người mới bắt đầu cơ sở dữ liệu muốn bước vào thế giới kỹ thuật AI, và không cần kinh nghiệm trước đó với các mô hình AI hoặc cơ sở data vector. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng trợ lý thông minh của bạn.