व्यायाम - PostgreSQL के लिए Azure डेटाबेस में वेक्टर खोज प्रदर्शन को अनुकूलित करें

Complete

इस अभ्यास में, आप PostgreSQL आवृत्ति के लिए एक Azure डेटाबेस परिनियोजित करें और इसे वेक्टर खोज कार्यभार के लिए ऑप्टिमाइज़ करें। आप वेक्टर एम्बेडिंग के साथ परीक्षण डेटा बनाते हैं, आधारभूत प्रदर्शन का विश्लेषण करते हैं, IVFFlat और HNSW अनुक्रमणिका बनाते हैं और तुलना करते हैं, और खोज पैरामीटर ट्यून करते हैं। ये तकनीकें एआई अनुप्रयोगों के उत्पादन के लिए आवश्यक हैं जिनके लिए बड़े डेटासेट में तेजी से समानता खोज की आवश्यकता होती है।

इस अभ्यास में किए गए कार्य:

• प्रोजेक्ट स्टार्टर फ़ाइलें डाउनलोड करें और परिनियोजन स्क्रिप्ट को कॉन्फ़िगर करें
• Microsoft Entra प्रमाणीकरण के साथ PostgreSQL लचीले सर्वर के लिए एक Azure डेटाबेस परिनियोजित करें
• वेक्टर एम्बेडिंग के साथ एक परीक्षण डेटासेट बनाएं
• अनुक्रमणिका के बिना आधारभूत वेक्टर खोज प्रदर्शन का विश्लेषण करें
• IVFFlat और HNSW वेक्टर इंडेक्स बनाएं और तुलना करें
• गति और याद को संतुलित करने के लिए सूचकांक मापदंडों को ट्यून करें

इस अभ्यास को पूरा होने में लगभग 30 मिनट लगते हैं।

शुरू करने से पहले

व्यायाम को पूरा करने के लिए, आपको चाहिए:

• आवश्यक Azure सेवाओं को परिनियोजित करने की अनुमतियों के साथ एक Azure सदस्यता. यदि आपके पास पहले से एक नहीं है, तो आप एकके लिए साइन अप कर सकते हैं।
• समर्थित प्लेटफार्मों में से एक पर Visual Studio कोड।
• Azure CLI का नवीनतम संस्करण.
• PostgreSQL कमांड-लाइन टूल (psql)

Get started

एक नई ब्राउज़र विंडो में व्यायाम निर्देशों को खोलने के लिए व्यायाम लॉन्च करें बटन का चयन करें। जब आप अभ्यास समाप्त कर लें, तो यहां वापस लौटें:

• मॉड्यूल पूरा करें
• इस मॉड्यूल को पूरा करने के लिए बैज अर्जित करें

व्यायाम शुरू करने के लिए