Tworzenie aplikacji RAG za pomocą usługi Azure Database for PostgreSQL

Integracja generatywnej sztucznej inteligencji z prywatnymi danymi organizacji jest niezbędna do budowania systemów o wysokiej świadomości kontekstowej. Ten kurs tekstowy krok po kroku przeprowadzi Cię przez proces projektowania i wdrażania aplikacji RAG (Retrieval-Augmented Generation) przy użyciu usługi Azure Database for PostgreSQL. Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowych pojęć bazy danych do budowania solidnych, opartych na Pythonie potoków RAG. Opanowanie rozszerzeń wyszukiwania wektorowego i nowoczesnych wzorców integracji AI pozwoli Ci budować inteligentne rozwiązania wyszukiwawcze, które dostarczają dokładnych, bogatych w kontekst odpowiedzi. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę Retrieval-Augmented Generation (RAG) i baz danych wektorowych. - Skonfiguruj bazę danych Azure dla PostgreSQL i włącz rozszerzenie pgvector do przechowywania osadzeń wielowymiarowych. - Opracuj aplikację Python do generowania, przechowywania i zapytania o osadzanie wektorów przy użyciu czystych, nowoczesnych praktyk programistycznych. - Wdrażaj semantyczne zapytania wyszukiwania i optymalizuj wydajność bazy danych przy użyciu zaawansowanych strategii indeksowania, takich jak HNSW. - Poznaj wzorce RAG nowej generacji, w tym koncepcje wyszukiwania hybrydowego i podstawy GraphRAG. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji wyszukiwania wektorowego i osadzania przed przejściem do praktycznej konfiguracji bazy danych i integracji Pythona. Będziesz studiować kompleksowe wyjaśnienia tekstowe, przeglądać uporządkowane fragmenty kodu i wykonywać pisemne ćwiczenia koncepcyjne mające na celu utrwalenie zrozumienia nowoczesnej architektury baz danych AI. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, administratorów baz danych i początkujących inżynierów AI, którzy są nowicjuszami w bazach wektorowych i systemach RAG. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z modelami AI, chociaż zalecana jest podstawowa znajomość PostgreSQL i Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc wyszukiwania wektorowego w aplikacjach bazy danych.