使用 Azure Database for PostgreSQL 开发 AI 解决方案
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Level
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技能
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角色
本学习路径指导你使用 Azure Database for PostgreSQL 开发 AI 解决方案。 您首先使用架构设计、高效的 SQL 查询，并通过 Microsoft Entra 身份验证安全地集成 Python，来构建数据基础层。
然后，使用 pgvector 扩展实现矢量搜索，以存储嵌入内容、使用不同的距离指标执行相似性搜索，并生成与 RAG 管道集成的检索模式，以便进行语义搜索和建议。
最后，你可以通过调优 PostgreSQL 和 pgvector 配置、选择合适的矢量索引、设计高效的数据布局、扩展以应对大容量工作负载，以及为 AI 应用程序实施连接池，来优化矢量搜索的性能。
先决条件
- Python 编程体验。
- 基本了解 Azure 服务和云计算概念。
- 熟悉关系数据库和 SQL 基础知识。
- 了解机器学习概念，包括嵌入和相似性搜索。
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本学习路径中的模块
了解如何使用 Azure Database for PostgreSQL 为 AI 应用程序构建数据基础。 设计架构、编写高效的查询，并使用安全身份验证与 Python 应用程序集成。
了解如何在 Azure Database for PostgreSQL 中使用 pgvector 扩展实现矢量搜索。 存储嵌入内容、创建矢量索引，并为 AI 应用程序构建语义检索模式。
了解如何使用 pgvector 优化 Azure Database for PostgreSQL 中的矢量搜索性能。 优化配置参数、选择和配置矢量索引、设计高效的数据布局，扩展以处理大量工作负载，并为 AI 应用程序实现连接池。