Optimización de la búsqueda de vectores en Azure Database for PostgreSQL
Intermedio
Desarrollador
Azure Database para PostgreSQL
Aprenda a optimizar el rendimiento de la búsqueda vectorial en Azure Database for PostgreSQL mediante pgvector. Ajuste los parámetros de configuración, seleccione y configure índices vectoriales, diseñe diseños de datos eficaces, escale para cargas de trabajo de gran volumen e implemente la agrupación de conexiones para las aplicaciones de IA.
Objetivos de aprendizaje
Después de completar este módulo, podrá:
- Ajuste de los parámetros de configuración de PostgreSQL y pgvector para optimizar la latencia de consulta y el uso de memoria para cargas de trabajo de IA
- Seleccione y configure el tipo de índice vectorial adecuado en función del tamaño del conjunto de datos, los patrones de consulta y los requisitos de precisión.
- Diseño de diseños de datos que optimizan el rendimiento de filtrado de metadatos y almacenamiento de vectores
- Escalar Azure Database for PostgreSQL para manejar cargas de trabajo vectoriales de alto volumen
- Implementación de estrategias de administración de sesiones y agrupación de conexiones para aplicaciones de IA
Requisitos previos
Antes de comenzar este módulo, debe tener:
- Experiencia de programación con Python.
- Conocimientos básicos de los servicios de Azure y los conceptos de informática en la nube.
- Familiaridad con las bases de datos relacionales y los aspectos básicos de SQL.
- Descripción de los conceptos de aprendizaje automático, incluidas las inscrusciones y la búsqueda de similitud.