הבנת יכולות הבינה המלאכותית עבור Azure SQL Database

הושלם

בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות של כיום, הבנת הבינה המלאכותית היא חיונית להרחבת יכולות היישומים ולשמירה על תחרותיות. Azure SQL Database ממלא תפקיד חשוב בטרנספורמציה זו על-ידי מתן פלטפורמה יציבה לשילוב בינה מלאכותית ביישומים שלכם. מסד הנתונים של Azure SQL, הכולל תכונות כגון Microsoft Copilot, שפה טבעית להמרת SQL וכלי ניהול נתונים מתקדמים, מעצים את המפתחים לנצל את העוצמה של בינה מלאכותית, לייעל את ניהול מסדי הנתונים ולשפר את ביצועי האפליקציות. בעזרת כלים אלה, באפשרותך ליצור אפליקציות חכמות, מגיבות ויעילות שעומדות בדרישות של משתמשים מודרניים.

שימוש ב- Copilot במסד הנתונים של Azure SQL (תצוגה מקדימה)

Microsoft Copilot ב- Azure משולב עם Azure SQL Database, ושיפור ניהול SQL ופתרון בעיות. הוא משפר את הפרודוקטיביות בפורטל Azure על-ידי הצעת שפה טבעית להמרת SQL ועזרה עצמית עבור ניהול מסדי נתונים.

Copilot מפשט את ניהול מסדי הנתונים על-ידי מינוף הקשר מסד הנתונים, תיעוד, תצוגות ניהול דינאמי, מאגר שאילתות ומקורות ידע אחרים. לדוגמה, מנהלי מסדי נתונים יכולים לנהל באופן עצמאי מסדי נתונים ולפתור בעיות, בעוד שמפתחים יכולים ליצור שאילתות T-SQL על-ידי שאלות בשפה טבעית.

כמו כן, מפתחים יכולים לנהל מסדי נתונים ולפתור בעיות באופן עצמאי, תוך צמצום הצורך לתמיכה קבועה של מנהלי מסדי נתונים.

התצוגה המקדימה הנוכחית כוללת שתי חוויות:

• Microsoft Copilot ב- Azure - מוסיף מיומנויות מסד נתונים של Azure SQL ל- Microsoft Copilot ב- Azure, ומעצים משתמשים באמצעות סיוע מונחה עצמית לניהול מסדי נתונים ופתרון בעיות באופן עצמאי.
• שפה טבעית ל- SQL - תרגום שאילתות שפה טבעית ל- SQL בתוך עורך השאילתות בפורטל Azure, מה שהופך את האינטראקציות של מסד הנתונים לאינטואיטיביות יותר. שילוב זה מאפשר ל- Microsoft Copilot ב- Azure לענות על שאלות כגון:
  • אילו סוכנים ציין יותר משני נכסים למכירה?
  • ספר לי את הדירוג של כל סוכן לפי מכירות נכס והצג שם, סך כל המכירות ודרגה.
  • הצג טבלת סיכום ציר המציגה את מספר המאפיינים שנמכרו בכל שנה מ- 2020 עד 2023.

בניית אפליקציות חכמות באמצעות מודלי שפה גדולים (LLMs)

מודלי שפה גדולים (LLMs) מאפשרים למפתחים ליצור יישומים שמו מופעלים באמצעות בינה מלאכותית עם חוויית משתמש מוכרת. השימוש ב- LLMs באפליקציות מביא ערך גדול יותר וחוויה משופרת של משתמש כאשר המודלים יכולים לגשת לנתונים המתאימים, בזמן הנכון, ממסד הנתונים של היישום שלך. תהליך זה נקרא Retrieval Augmented Generation (RAG), ומסד הנתונים של Azure SQL כולל תכונות רבות התומכות בתבנית חדשה זו, מה שהופך אותו למסד נתונים נהדר כדי לבנות יישומים חכמים.

Azure SQL Database מציע אפשרויות שונות לבניית יישומים חכמים, כולל יצירת הטבעות עבור RAG עם Azure OpenAI, אחסון והשאילתות וקטורים, ושימוש ב- Azure AI Search להכשרת LLMs על הנתונים שלך. בנוסף, כישורי Copilot במסד הנתונים של Azure SQL מייעלים את העיצוב, הפעולה, המיטוב והתקינות של יישומים מונחי מסד נתונים של Azure SQL.

מושגים עיקריים ליישום RAG עם Azure SQL Database ו- Azure OpenAI כוללים:

• Retrieval Augmented Generation (RAG) - משפר את היכולת של LLM להפיק תגובות רלוונטיות על-ידי אחזור נתונים נוספים ממקורות חיצוניים.
• בקשות והנדסה של בקשות - יצירת טקסט או מידע ספציפיים המשמשים כהנחיה ל- LLM.
• אסימונים - אסימונים הם פיסות טקסט קטנות יותר שנוצרו על-ידי פיצול טקסט הקלט לחלקים הניתנים לניהול יותר.
• וקטורים מוטבעים - וקטורים או הטבעות, הם ייצוגים מתמטיים של נתונים בחלל רב-ממדי, המשמש מודלים של למידת מכונה לעיבוד סוגים שונים של מידע כגון טקסט, תמונות ושמע.
• חיפוש וקטור: איתור כל הווקטורים בערכת נתונים הדומים באופן סמנטי לווקטור שאילתה ספציפי.

מסד הנתונים של Azure SQL תומך באינדקסים של columnstore ובביצוע מצב אצווה, ומאפשר אחסון וביצוע שאילתות יעילים של הטבעות וקטוריות. שילוב זה מצמצם את הצורך בניהול סינכרון נתונים ומאיץ את הזמן לשוק לפיתוח אפליקציות בינה מלאכותית.

לקבלת מידע נוסף על השימוש ב- Azure SQL Database עם Azure OpenAI, כולל יצירת תמונות, שימוש בנקודות קצה של REST של OpenAI ומנוף חיפוש וקטורי, ראה יישומים חכמים עם Azure SQL Database.