Generative AI với Azure Database for PostgreSQL

Các ứng dụng hiện đại yêu cầu khả năng tìm kiếm thông minh và tạo sinh được tích hợp trực tiếp với kho dữ liệu của chúng. Khóa học này hướng dẫn bạn mang sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn và tìm kiếm vector vào cơ sở dữ liệu quan hệ của bạn. Bạn sẽ chuyển đổi từ việc quản lý dữ liệu quan hệ truyền thống sang xây dựng các kiến trúc cơ sở dữ liệu sẵn sàng cho AI. Bằng cách hiểu cách lưu trữ, truy vấn và sử dụng vector embeddings có số chiều cao, bạn sẽ mở khóa các khả năng nâng cao như tìm kiếm ngữ nghĩa và tạo sinh AI theo ngữ cảnh mà không cần rời khỏi môi trường cơ sở dữ liệu của mình. Bạn sẽ học: 1. Hiểu các khái niệm cốt lõi của generative AI, cơ sở dữ liệu vector và embeddings trong ngữ cảnh quan hệ. 2. Cấu hình tiện ích mở rộng pgvector để lưu trữ và lập chỉ mục các vector có số chiều cao trong Azure Database for PostgreSQL. 3. Tạo vector embeddings bằng các mô hình ngôn ngữ hiện đại và tải chúng vào cơ sở dữ liệu của bạn. 4. Truy vấn dữ liệu ngữ nghĩa một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các phép đo khoảng cách như cosine similarity. 5. Triển khai các mẫu retrieval-augmented generation (RAG) để cung cấp ngữ cảnh cơ sở dữ liệu cho LLMs. 6. Áp dụng các phương pháp tốt nhất để mở rộng quy mô, bảo mật và hiệu suất trong các ứng dụng cơ sở dữ liệu do AI điều khiển. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa nền tảng về generative AI và tìm kiếm vector trước khi chuyển sang cấu hình thực tế của pgvector. Sau đó, bạn sẽ khám phá các chiến lược triển khai để tạo embeddings, truy vấn ngữ nghĩa và xây dựng các quy trình làm việc được tăng cường truy xuất. Khóa học này được thiết kế cho các quản trị viên cơ sở dữ liệu, nhà phát triển phần mềm và những người đam mê dữ liệu mới làm quen với generative AI và muốn tận dụng kiến thức PostgreSQL hiện có của họ. Không yêu cầu kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để thu hẹp khoảng cách giữa cơ sở dữ liệu quan hệ và generative AI hiện đại.