Criar aplicativos RAG com o Banco de Dados do Azure para PostgreSQL

Integrar a IA generativa com os dados privados da sua organização é essencial para criar sistemas altamente sensíveis ao contexto. Este curso baseado em texto orienta você passo a passo pelo processo de criação e implementação de aplicativos de geração aumentada de recuperação (RAG) usando o Banco de Dados do Azure para PostgreSQL. Você fará a transição de entender os conceitos básicos de banco de dados para construir pipelines RAG robustos baseados em Python. Ao dominar as extensões de pesquisa vetorial e os padrões modernos de integração de IA, você estará equipado para criar soluções de pesquisa inteligentes que forneçam respostas precisas e ricas em contexto. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental da Geração de Recuperação Aumentada (RAG) e bancos de dados vetoriais. - Configure o Banco de Dados do Azure para PostgreSQL e ative a extensão pgvector para armazenar incorporações de alta dimensão. - Desenvolva um aplicativo Python para gerar, armazenar e consultar incorporações de vetores usando práticas de desenvolvimento limpas e modernas. - Implemente consultas de pesquisa semântica e otimize o desempenho do banco de dados usando estratégias avançadas de indexação, como HNSW. - Explore os padrões RAG de próxima geração, incluindo conceitos de pesquisa híbrida e os fundamentos do GraphRAG. O curso começa com definições básicas de pesquisa vetorial e incorporações antes de passar para a configuração prática do banco de dados e a integração do Python. Você estudará explicações de texto abrangentes, revisará trechos de código estruturados e completará exercícios conceituais escritos projetados para solidificar sua compreensão da arquitetura moderna do banco de dados de IA. Este curso é construído para desenvolvedores de software, administradores de banco de dados e aspirantes a engenheiros de IA que são novos em bancos de dados vetoriais e sistemas RAG. Não é necessária experiência prévia com modelos de IA, embora seja recomendada uma familiaridade básica com PostgreSQL e Python. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da pesquisa vetorial em seus aplicativos de banco de dados.