요약
이 모듈에서는 Azure Database for PostgreSQL을 AI 애플리케이션의 데이터 기초로 사용하는 방법을 알아보았습니다. 컴퓨팅 계층, 고가용성 옵션 및 관리되는 기능(예: 자동화된 백업, PgBouncer 연결 풀링 및 서버 확장)을 비롯한 서비스 아키텍처를 살펴보했습니다. DefaultAzureCredential에서 Microsoft Entra 인증을 사용하여 보안 연결을 설정하고 전송 중인 데이터에 대해 TLS 암호화를 구성했습니다. 유연한 구조화된 데이터에 대한 JSONB 및 쿼리 성능을 위한 적절한 인덱스를 포함하여 AI 워크로드에 적합한 테이블, 제약 조건 및 데이터 형식으로 데이터베이스 스키마를 디자인했습니다.
또한 WHERE 절 및 JSONB 연산자를 사용하여 필터링하고, 테이블을 조인하고, GROUP BY로 집계를 사용하고, 공통 테이블 식을 사용하여 재사용 가능한 쿼리를 빌드하는 등 데이터를 쿼리하고 조작하는 SQL 기술을 배웠습니다. psycopg 라이브러리를 사용하여 PostgreSQL을 Python 애플리케이션에 통합하여 매개 변수가 있는 쿼리, 연결 관리 및 오류 처리를 구현했습니다. 마지막으로 대화 기록 및 작업 상태를 유지하는 실용적인 AI 에이전트 도구 백 엔드를 빌드하여 실제 시나리오에서 이러한 개념이 함께 작동하는 방식을 보여 줍니다.
추가 리소스
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