Costruire un AI Copilot con Cosmos DB e OpenAI

Le applicazioni moderne si affidano sempre più ad assistenti AI intelligenti e consapevoli del contesto per aiutare gli utenti a navigare nei dati e automatizzare le attività. La costruzione di questi sistemi richiede una solida comprensione di come connettere i modelli linguistici di grandi dimensioni con il proprio database. Questo corso solo testuale ti guida attraverso il processo di costruzione del tuo AI copilot. Passerai dalla comprensione dei concetti di base dei database all'integrazione di database vettoriali e all'implementazione della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) per basare il tuo assistente AI su dati del mondo reale. Cosa imparerai: 1. Comprendere i fondamenti dei database vettoriali e della ricerca semantica. 2. Configurare Cosmos DB per MongoDB per archiviare e interrogare gli embedding vettoriali ad alta dimensionalità. 3. Applicare le basi del prompt engineering per guidare il comportamento e le risposte del tuo AI copilot. 4. Implementare i pattern di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) per connettere gli LLM con il tuo database. 5. Costruire un'architettura backend funzionale per un assistente AI consapevole del contesto. 6. Praticare la gestione sicura dei dati e l'ottimizzazione delle query per le applicazioni basate su AI. Il corso inizia con le definizioni essenziali di ricerca vettoriale e progettazione di database, quindi procede passo dopo passo attraverso la configurazione del tuo database, la generazione di embedding e la costruzione della logica centrale del tuo AI copilot. Questa formazione è progettata per sviluppatori software e principianti di database che desiderano entrare nel mondo dell'ingegneria AI, e non è richiesta alcuna esperienza precedente con modelli AI o database vettoriali. Inizia a leggere oggi per costruire il tuo assistente intelligente basato su database.