Zusammenfassung
In diesem Modul haben Sie gelernt, wie Sie Azure Database für PostgreSQL als Datenbasis für KI-Anwendungen verwenden. Sie haben die Dienstarchitektur untersucht, einschließlich Computeebenen, Optionen für hohe Verfügbarkeit und verwaltete Funktionen wie automatisierte Sicherungen, PgBouncer-Verbindungspooling und Servererweiterungen. Sie haben sichere Verbindungen mithilfe der Microsoft Entra-Authentifizierung mit DefaultAzureCredential eingerichtet und die TLS-Verschlüsselung für Daten während der Übertragung konfiguriert. Sie haben Datenbankschemas mit Tabellen, Einschränkungen und Datentypen entwickelt, die für KI-Workloads geeignet sind, einschließlich JSONB für flexible strukturierte Daten und geeignete Indizes für die Abfrageleistung.
Außerdem haben Sie SQL-Techniken zum Abfragen und Bearbeiten von Daten gelernt, einschließlich filtern mit WHERE-Klauseln und JSONB-Operatoren, Verknüpfen von Tabellen, Verwenden der Aggregation mit GROUP BY und Erstellen wiederverwendbarer Abfragen mit allgemeinen Tabellenausdrücken. Sie haben PostgreSQL mithilfe der Psycopg-Bibliothek in Python-Anwendungen integriert, parametrisierte Abfragen, Verbindungsverwaltung und Fehlerbehandlung implementiert. Schließlich haben Sie ein praktisches Backend-Tool für KI-Agenten erstellt, das den Konversationsverlauf und den Aufgabenstatus speichert und demonstriert, wie diese Konzepte in einem realen Szenario zusammenarbeiten.
Weitere Ressourcen
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