Ejercicio: Implementación de la búsqueda de vectores en Azure Database for PostgreSQL
En este ejercicio, creará una aplicación de búsqueda de similitud de productos mediante Azure Database for PostgreSQL y la extensión pgvector. Habilite las funcionalidades de almacenamiento de vectores, cree un esquema de base de datos para productos con incrustaciones, cargue datos de ejemplo a través de una aplicación web de Flask y realice búsquedas de similitud para buscar productos relacionados. Este patrón proporciona una base para crear sistemas de recomendación, características de búsqueda semántica y otras aplicaciones con tecnología de inteligencia artificial.
Tareas realizadas en este ejercicio:
- Descarga de archivos de inicio del proyecto y configuración del script de implementación
- Implementación de un servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL con autenticación de Microsoft Entra
- Complete el código de aplicación de Flask mientras se implementa el servidor
- Habilite la extensión pgvector y cree el esquema de la tabla productos.
- Ejecución de la aplicación Flask para cargar productos y realizar búsquedas de similitud
- Agregar nuevos productos y observar cómo cambian los resultados de similitud
Este ejercicio se realiza en aproximadamente 30 minutos.
Antes de comenzar
Para completar el ejercicio, necesita lo siguiente:
- Una suscripción de Azure con los permisos para implementar los servicios de Azure necesarios. Si aún no tiene una, puede registrarse para obtener una.
- Visual Studio Code en una de las plataformas admitidas.
- La versión más reciente de la CLI de Azure.
- Python 3.12 o superior.
- Herramientas de línea de comandos de PostgreSQL (psql)
Comienza
Seleccione el botón Iniciar ejercicio para abrir las instrucciones del ejercicio en una nueva ventana del explorador. Cuando haya terminado con el ejercicio, vuelva aquí a:
- Completar el módulo
- Reciba un distintivo por completar este módulo
