Desenvolvimento de IA com o Azure Cosmos DB para NoSQL e Pesquisa Vetorial

Os aplicativos de IA modernos exigem bancos de dados robustos e escaláveis, capazes de lidar com dados vetoriais de alta dimensão, juntamente com cargas de trabalho transacionais tradicionais. Este curso baseado em texto orienta você na utilização do Azure Cosmos DB para NoSQL como backbone de seus aplicativos inteligentes. Você fará a transição de entender os conceitos básicos do NoSQL para projetar e implementar pipelines avançados de geração aumentada de recuperação (RAG), permitindo recursos de pesquisa semântica diretamente dentro do seu banco de dados. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais do NoSQL e como o Azure Cosmos DB armazena dados estruturados e semiestruturados. - Configurar indexação vetorial e recursos de pesquisa no Azure Cosmos DB para contêineres NoSQL. - Crie sistemas de recuperação semântica que conectem modelos de linguagem grandes com suas incorporações de vetores armazenados. - Otimize o desempenho da consulta e as políticas de índice projetadas especificamente para dados vetoriais de alta dimensão. - Aplique as melhores práticas para estruturar dados em pipelines RAG para garantir respostas rápidas e relevantes de IA. O curso começa com terminologia essencial e fundamentos de banco de dados antes de passar para explicações escritas passo a passo sobre configuração de vetores, otimização de consultas e padrões de integração de IA do mundo real. Projetado para desenvolvedores de software e entusiastas de dados que são novos para integrações de bancos de dados de IA, este curso não requer experiência prévia com bancos vetoriais. Comece a ler hoje mesmo para desbloquear o poder da pesquisa orientada por IA em seus aplicativos de banco de dados.