AI-oplossingen ontwikkelen met Azure Database for PostgreSQL

  • Leertraject
  • 3 Modules

In een oogopslag

Dit leertraject begeleidt u bij het ontwikkelen van AI-oplossingen met behulp van Azure Database for PostgreSQL. U begint met het bouwen van een gegevensbasis met schemaontwerp, efficiënte SQL-query's en veilige Python-integratie met behulp van Microsoft Entra-verificatie.

Vervolgens implementeert u vectorzoekopdrachten met behulp van de pgvector-extensie voor het opslaan van insluitingen, het uitvoeren van overeenkomsten met verschillende metrische gegevens voor afstand en het bouwen van ophaalpatronen die zijn geïntegreerd met RAG-pijplijnen voor semantische zoekopdrachten en aanbevelingen.

Ten slotte optimaliseert u de prestaties van vectorzoekopdrachten door postgreSQL- en pgvectorconfiguratie af te stemmen, de juiste vectorindexen te selecteren, efficiënte gegevensindelingen te ontwerpen, te schalen voor workloads met grote volumes en verbindingspooling voor AI-toepassingen te implementeren.

Vereisten

  • Programmeerervaring met Python.
  • Basiskennis van Azure-services en cloudcomputingconcepten.
  • Bekendheid met relationele databases en SQL-basisprincipes.
  • Kennis van machine learning-concepten, waaronder insluitingen en overeenkomsten zoeken.

Modules in dit leertraject

Bouwen en query's uitvoeren met Azure Database for PostgreSQL

Meer informatie over het gebruik van Azure Database for PostgreSQL voor het bouwen van gegevensfundamenten voor AI-toepassingen. Ontwerp schema's, schrijf efficiënte query's en integreer met Python-toepassingen met behulp van beveiligde verificatie.

Vectorzoekopdrachten implementeren met Azure Database for PostgreSQL

Informatie over het implementeren van vectorzoekopdrachten met behulp van de pgvector-extensie in Azure Database for PostgreSQL. Sla insluitingen op, maak vectorindexen en bouw semantische ophaalpatronen voor AI-toepassingen.

Vectorzoekopdrachten optimaliseren in Azure Database for PostgreSQL

Meer informatie over het optimaliseren van de prestaties van vectorzoekopdrachten in Azure Database for PostgreSQL met behulp van pgvector. Stem configuratieparameters af, selecteer en configureer vectorindexen, ontwerp efficiënte gegevensindelingen, schaal voor workloads met grote volumes en implementeer verbindingspooling voor AI-toepassingen.

Starten