연습 - Azure Database for PostgreSQL에서 벡터 검색 구현
이 연습에서는 Azure Database for PostgreSQL 및 pgvector 확장을 사용하여 제품 유사성 검색 애플리케이션을 빌드합니다. 벡터 스토리지 기능을 사용하도록 설정하고, 포함이 포함된 제품에 대한 데이터베이스 스키마를 만들고, Flask 웹 애플리케이션을 통해 샘플 데이터를 로드하고, 유사성 검색을 수행하여 관련 제품을 찾습니다. 이 패턴은 권장 사항 시스템, 의미 체계 검색 기능 및 기타 AI 기반 애플리케이션을 빌드하기 위한 기반을 제공합니다.
이 연습에서 수행된 작업:
- 프로젝트 시작 파일 다운로드 및 배포 스크립트 구성
- Microsoft Entra 인증을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 배포
- 서버가 배포되는 동안 Flask 애플리케이션 코드 완료
- pgvector 확장을 사용하도록 설정하고 제품 테이블 스키마 만들기
- Flask 애플리케이션을 실행하여 제품을 로드하고 유사성 검색 수행
- 새 제품 추가 및 유사성 결과 변경 방법 관찰
이 연습을 완료하는 데 약 30 분이 걸립니다.
시작하기 전에
연습을 완료하려면 다음이 필요합니다.
- 필요한 Azure 서비스를 배포할 수 있는 권한이 있는 Azure 구독입니다. 아직 계정이 없다면 등록할 수 있습니다.
- 지원되는 플랫폼 중 하나에서 Visual Studio Code를 사용하십시오.
- Azure CLI의 최신 버전입니다.
- Python 3.12 이상.
- PostgreSQL 명령줄 도구 (psql)
시작하기
연습 시작 단추를 선택하여 새 브라우저 창에서 연습 지침을 엽니다. 연습을 끝마쳤으면 여기로 돌아오세요:
- 모듈 완료
- 이 모듈을 완료하기 위한 배지 획득
