IA Generativa con Azure Database for PostgreSQL

Le applicazioni moderne richiedono funzionalità di ricerca intelligente e generativa direttamente integrate con i loro archivi di dati. Questo corso ti guida nell'introduzione della potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni e della ricerca vettoriale nel tuo database relazionale. Passerete dalla gestione dei dati relazionali tradizionali alla costruzione di architetture di database pronte per l'IA. Comprendendo come archiviare, interrogare e utilizzare gli embedding vettoriali ad alta dimensione, sbloccherai capacità avanzate come la ricerca semantica e la generazione di IA contestuale senza lasciare il tuo ambiente di database. Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali dell'IA generativa, dei database vettoriali e degli embedding all'interno di un contesto relazionale. 2. Configurare l'estensione pgvector per archiviare e indicizzare vettori ad alta dimensione in Azure Database for PostgreSQL. 3. Generare embedding vettoriali utilizzando modelli linguistici moderni e caricarli nel tuo database. 4. Interrogare i dati semantici in modo efficiente utilizzando metriche di distanza come la similarità del coseno. 5. Implementare pattern di generazione aumentata del recupero (RAG) per fornire contesto del database agli LLM. 6. Applicare le migliori pratiche per la scalabilità, la sicurezza e le prestazioni nelle applicazioni di database basate sull'IA. Il corso inizia con definizioni fondamentali di IA generativa e ricerca vettoriale prima di passare alla configurazione pratica di pgvector. Esplorerai quindi strategie di implementazione per la generazione di embedding, l'interrogazione semantica e la costruzione di flussi di lavoro aumentati dal recupero. Questo corso è progettato per amministratori di database, sviluppatori di software e appassionati di dati che sono nuovi all'IA generativa e desiderano sfruttare le loro conoscenze esistenti di PostgreSQL. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra i database relazionali e la moderna IA generativa.