IA Generativa con Azure Database for PostgreSQL

Las aplicaciones modernas requieren capacidades de búsqueda inteligente y generativas integradas directamente en sus almacenes de datos. Este curso te guiará para llevar el poder de los modelos de lenguaje grandes y la búsqueda vectorial a tu base de datos relacional. Pasarás de gestionar datos relacionales tradicionales a construir arquitecturas de bases de datos preparadas para IA. Al comprender cómo almacenar, consultar y utilizar embeddings vectoriales de alta dimensión, desbloquearás capacidades avanzadas como la búsqueda semántica y la generación de IA contextual sin salir de tu entorno de base de datos. Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos centrales de la IA generativa, las bases de datos vectoriales y los embeddings en un contexto relacional. 2. Configurar la extensión pgvector para almacenar e indexar vectores de alta dimensión en Azure Database for PostgreSQL. 3. Generar embeddings vectoriales utilizando modelos de lenguaje modernos y cargarlos en tu base de datos. 4. Consultar datos semánticos de manera eficiente utilizando métricas de distancia como la similitud del coseno. 5. Implementar patrones de generación aumentada por recuperación (RAG) para alimentar el contexto de la base de datos a los LLMs. 6. Aplicar las mejores prácticas para escalar, asegurar y optimizar el rendimiento en aplicaciones de bases de datos impulsadas por IA. El curso comienza con definiciones fundamentales de IA generativa y búsqueda vectorial antes de pasar a la configuración práctica de pgvector. Luego explorarás estrategias de implementación para la generación de embeddings, la consulta semántica y la construcción de flujos de trabajo de recuperación aumentada. Este curso está diseñado para administradores de bases de datos, desarrolladores de software y aficionados a los datos que son nuevos en la IA generativa y desean aprovechar sus conocimientos existentes de PostgreSQL. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático. Empieza a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre las bases de datos relacionales y la IA generativa moderna.