Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 벡터 검색 구현
중급
개발자
Azure Database for PostgreSQL
Azure Database for PostgreSQL에서 pgvector 확장을 사용하여 벡터 검색을 구현하는 방법을 알아봅니다. 포함을 저장하고, 벡터 인덱스를 만들고, AI 애플리케이션에 대한 의미 체계 검색 패턴을 빌드합니다.
학습 목표
이 모듈을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- Azure Database for PostgreSQL에서 pgvector 확장을 사용하여 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하기
- 다른 거리 메트릭 및 연산자를 사용하여 벡터 유사성 검색 실행
- 검색 성능을 최적화하기 위해 벡터 인덱스 만들기 및 관리
- 데이터 세트 진화를 위한 포함 업데이트 및 새로 고침 전략 구현
- RAG 파이프라인과 PostgreSQL 벡터 검색을 통합하는 검색 패턴 빌드
사전 요구 사항
이 모듈을 시작하기 전에 다음이 필요합니다.
- Python을 사용한 프로그래밍 환경.
- Azure 서비스 및 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 기본적인 이해
- 관계형 데이터베이스 및 SQL 기본 사항에 대해 잘 알고 있습니다.
- 포함 및 유사성 검색을 비롯한 기계 학습 개념 이해