Développer des solutions IA avec Azure Database pour PostgreSQL
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Rôle
Ce parcours d’apprentissage vous guide tout au long du développement de solutions IA à l’aide d’Azure Database pour PostgreSQL. Vous commencez par créer une base de données avec la conception de schéma, des requêtes SQL efficaces et une intégration Python sécurisée à l’aide de l’authentification Microsoft Entra.
Vous implémentez ensuite la recherche vectorielle à l’aide de l’extension pgvector pour stocker des incorporations, exécuter des recherches de similarité avec différentes métriques de distance et créer des modèles de récupération qui s’intègrent aux pipelines RAG pour la recherche sémantique et les recommandations.
Enfin, vous optimisez les performances de recherche vectorielle en configurant PostgreSQL et pgvector, en sélectionnant les index vectoriels appropriés, en concevant des dispositions de données efficaces, en mettant à l’échelle les charges de travail à volume élevé et en implémentant le regroupement de connexions pour les applications IA.
Prérequis
- Expérience de programmation avec Python.
- Compréhension de base des services Azure et des concepts de cloud computing.
- Connaissance des bases de données relationnelles et des bases de données SQL.
- Compréhension des concepts de Machine Learning, y compris les incorporations et la recherche de similarité.
Code de réussite
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Modules de ce parcours d’apprentissage
Découvrez comment utiliser Azure Database pour PostgreSQL pour créer des bases de données pour les applications IA. Concevoir des schémas, écrire des requêtes efficaces et s’intégrer à des applications Python à l’aide de l’authentification sécurisée.
Découvrez comment implémenter la recherche vectorielle à l’aide de l’extension pgvector dans Azure Database pour PostgreSQL. Stockez des incorporations, créez des index vectoriels et générez des modèles de récupération sémantique pour les applications IA.
Découvrez comment optimiser les performances de recherche vectorielle dans Azure Database pour PostgreSQL à l’aide de pgvector. Paramétrez les paramètres de configuration, sélectionnez et configurez des index vectoriels, concevez des dispositions de données efficaces, mettez à l’échelle les charges de travail à volume élevé et implémentez le regroupement de connexions pour les applications IA.