Implementieren der Vektorsuche mit Azure-Datenbank für PostgreSQL
Fortgeschrittene Anfänger
Entwickler
Azure-Datenbank für PostgreSQL
Erfahren Sie, wie Sie die Vektorsuche mithilfe der pgvector-Erweiterung in Azure Database for PostgreSQL implementieren. Speichern Sie Einbettungen, erstellen Sie Vektorindizes, und erstellen Sie semantische Abrufmuster für KI-Anwendungen.
Lernziele
Nach Abschluss dieses Moduls werden Sie zu Folgendem in der Lage sein:
- Speichern und Abfragen von Vektoreinbettungen mithilfe der pgvector-Erweiterung in Azure Database for PostgreSQL
- Ausführen von Vektorgleichheitssuchen mit unterschiedlichen Entfernungsmetriken und Operatoren
- Erstellen und Verwalten von Vektorindizes zur Optimierung der Suchleistung
- Implementieren Sie Einbettungsaktualisierungs- und Aktualisierungsstrategien für sich entwickelnde Datensätze
- Erstellen von Abrufmustern, die die Suchfunktion des PostgreSQL-Vektors in RAG-Pipelines integrieren
Voraussetzungen
Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie folgendes haben:
- Programmiererfahrung mit Python.
- Grundlegendes Verständnis von Azure-Diensten und Cloud Computing-Konzepten.
- Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und SQL-Grundlagen.
- Grundlegendes zu Machine Learning-Konzepten, einschließlich Einbettungen und Ähnlichkeitssuche.