Înțelegerea capacităților inteligenței artificiale pentru baza de date SQL Azure

Finalizat

În peisajul tehnologic care evoluează rapid, înțelegerea inteligenței artificiale este esențială pentru extinderea capacităților aplicațiilor și menținerea concurenței. Baza de date Azure SQL joacă un rol pivot în această transformare, furnizând o platformă robustă pentru integrarea inteligenței artificiale în aplicațiile dvs. Cu caracteristici precum Microsoft Copilot, limbaj natural la conversia SQL și instrumente avansate de gestionare a datelor, Baza de date SQL Azure le oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a valorifica puterea inteligenței artificiale, fluidizarea gestionării bazelor de date și îmbunătățirea performanței aplicațiilor. Cu ajutorul acestor instrumente, puteți crea aplicații inteligente, receptive și eficiente care îndeplinesc cerințele utilizatorilor moderni.

Utilizarea Copilot în baza de date SQL Azure (previzualizare)

Microsoft Copilot în Azure este integrat cu baza de date Azure SQL, îmbunătățind gestionarea SQL și depanarea. Aceasta crește productivitatea în portalul Azure, oferind limbaj natural conversiei SQL și auto-ajutor pentru administrarea bazelor de date.

Copilot simplifică gestionarea bazelor de date prin valorificarea contextului bazei de date, documentației, vizualizărilor de gestionare dinamică, Depozitului de interogări și a altor surse de cunoștințe. De exemplu, administratorii de baze de date pot să gestioneze în mod independent bazele de date și să rezolve problemele, în timp ce dezvoltatorii pot genera interogări T-SQL, solicitând întrebări în limbaj natural.

De asemenea, dezvoltatorii pot să gestioneze bazele de date și să rezolve problemele independent, reducând nevoia de asistență constantă de la administratorii bazei de date.

Previzualizarea curentă include două experiențe:

• Microsoft Copilot în Azure - adaugă competențe de bază de date Azure SQL în Microsoft Copilot în Azure, oferind utilizatorilor asistență auto-ghidată pentru a gestiona bazele de date și a rezolva problemele independent.
• Limbaj natural în SQL - Traduce interogările în limbaj natural în SQL în editorul de interogare al portalului Azure, făcând mai intuitive interacțiunile cu bazele de date. Această integrare permite Microsoft Copilot în Azure să răspundă la întrebări precum:
  • Ce agenți au listat mai mult de două proprietăți de vânzare?
  • Spune-mi rangul fiecărui agent după vânzări de proprietăți și afișează numele, vânzările totale și rangul.
  • Afișează un tabel rezumat pivot care afișează numărul de proprietăți vândute în fiecare an, între 2020 și 2023.

Construiți aplicații inteligente cu modele lingvistice mari (LLM)

Modelele lingvistice mari (LLM) le permit dezvoltatorilor să creeze aplicații susținute de inteligența artificială cu o experiență de utilizator familiară. Utilizarea LLM-uri în aplicații aduce o valoare mai mare și o experiență de utilizator îmbunătățită atunci când modelele pot accesa datele corecte, la momentul potrivit, din baza de date a aplicației. Acest proces este cunoscut sub numele de Regăsire Generare mărită (RAG) și Baza de date SQL Azure are multe caracteristici care acceptă acest model nou, făcându-l o bază de date excelentă pentru a construi aplicații inteligente.

Baza de date Azure SQL oferă diverse opțiuni pentru a construi aplicații inteligente, inclusiv generarea de încorporări pentru RAG cu Azure OpenAI, stocarea și interogarea vectorilor și utilizarea Azure AI Search pentru a instrui LLM-uri pe datele dvs. În plus, abilitățile Copilot din baza de date Azure SQL simplifică proiectarea, operațiunea, optimizarea și starea aplicațiilor bazate pe baza de date Azure SQL.

Conceptele cheie pentru implementarea RAG cu baza de date Azure SQL și Azure OpenAI includ:

• Regăsire Generație augmentată (RAG) - îmbunătățește capacitatea LLM de a produce răspunsuri relevante prin regăsirea datelor suplimentare din surse externe.
• Solicitări și inginerie promptă - Crearea de text sau informații specifice care servesc drept instrucțiune pentru un LLM.
• Tokenuri- Simbolurile sunt porțiuni mai mici de text create prin scindarea textului de intrare în părți mai ușor de gestionat.
• Încorporările de vectori - vectori sau încorporări, sunt reprezentări matematice ale datelor într-un spațiu de înaltă dimensiune, utilizate de modelele de învățare programată pentru a procesa diverse tipuri de informații, cum ar fi text, imagini și conținut audio.
• Căutare vector: Găsirea tuturor vectorilor dintr-un set de date care sunt semantic similar cu un anumit vector de interogare.

Baza de date Azure SQL acceptă indexuri din depozitul de coloane și executarea modului pe loturi, permițând stocarea și interogarea eficientă a încorporărilor vectoriale. Această integrare minimizează nevoia de a gestiona sincronizarea datelor și accelerează timpul până la piață pentru dezvoltarea aplicațiilor ai.

Pentru mai multe informații despre utilizarea bazei de date Azure SQL cu Azure OpenAI, inclusiv generarea de imagini, utilizarea punctelor finale REST OpenAI și utilizarea căutării vectoriale, consultați Aplicații inteligente cu baza de date SQL Azure.