Создание приложений ИИ с помощью База данных Azure для PostgreSQL
Вкратце
-
Level
-
Навык
-
Роль
В этой схеме обучения описывается, как azure AI и Машинное обучение Azure Services integrations, предоставляемые расширением ИИ Azure для База данных Azure для PostgreSQL . Гибкий сервер позволяет создавать приложения, на основе ИИ.
Предварительные требования
Перед запуском этого модуля необходимо иметь опыт работы с базами данных PostgreSQL, написанием запросов SQL и общим пониманием концепций ИИ и машинного обучения.
Код достижения
Вы хотите запросить код достижения?
Модули, включенные в эту схему обучения
В этом модуле описывается, как эффективно использовать База данных Azure для PostgreSQL — гибкий сервер и расширение ИИ Azure для разработки мощных приложений СИ.
В этом модуле рассматриваются семантические поиски, внедрение векторов, сходство векторов и использование База данных Azure для PostgreSQL — гибкий сервер с расширением PostgreSQL Vector и Azure AI для создания, хранения и запроса строк с семантического поиска.
В этом модуле мы рассмотрим, как средства Foundry и расширение Azure AI для базы данных Azure для PostgreSQL — адаптивный сервер активируют методы генеративного ИИ для создания техник сжатия сложного содержания в краткие резюме.
В этом модуле вы узнаете, как инструменты Foundry и расширение ИИ Azure для гибкого сервера Azure Database для PostgreSQL позволяют проводить анализ настроений и интеллектуальный анализ мнений для извлечения ценных сведений из текстовых данных.
В этом модуле рассматриваются языковые инструменты Azure, включая извлечение ключевых фраз, распознавание сущностей, распознавание и редактирование личных сведений, а также использование Azure Database for PostgreSQL - Flexible Server с Azure AI для доступа к этим службам.
В этом модуле вы ознакомитесь с процессом перевода текстовых данных в базе данных Azure для PostgreSQL - Flexible Server с помощью службы Azure Translator. Данные загружатся в PostgreSQL и переводятся на несколько языков.
В этом модуле описано обучение и развертывание модели Машинное обучение Azure с помощью автоматизированного машинного обучения. Затем вы вызовете модель непосредственно из База данных Azure для PostgreSQL — гибкий сервер.