仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB と Azure OpenAI を使用して AI コパイロットを構築する
概略
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仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB をセットアップ、移行、管理する方法について説明します。 ベクトル検索統合を使用して、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB と Azure OpenAI を使用して AI コパイロットを実装します。
前提条件
このラーニング パスを開始するには、次が必要です。
- ラーニング パスの後半のモジュールを完了するには、Azure OpenAI Studio へのアクセス権が必要です。この承認を得るには数日かかる場合があります。 アクセス権が必要な場合は、Azure OpenAI の制限付きアクセスに関するページで申請してください。
- Azure と Azure portal に関する知識。
- Python または Node.js を使用したプログラミングの経験。 これまでプログラミング経験がない場合、これを開始する前に、「Node.js の概要」または「初心者向け Python」のラーニング パスを完了することをお勧めします。
実績コード
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このラーニング パス内のモジュール
基本的な概念から初期セットアップまで、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB について説明します。 コストとスケーラビリティの側面、およびアプリケーション開発のためにこのサービスを Azure と統合する方法について説明します。
データ移行に Azure Data Studio、MongoDB 移行ツール、Azure Databricks を利用して、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB に移行する方法について説明します。
スケーリング、高可用性、バックアップと復元のプロセス、診断監視に重点を置いて、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB クラスターを管理する方法について説明します。
独自のデータを使用して、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB と Azure OpenAI を使用して AI コパイロットを構築する方法について説明します。 データベースのセットアップとベクトル検索統合に重点を置くことで、簡単な AI アプリケーション開発を実現します。