Costruire applicazioni RAG con Azure Database for PostgreSQL

L'integrazione dell'IA generativa con i dati privati della tua organizzazione è essenziale per costruire sistemi altamente consapevoli del contesto. Questo corso basato su testo ti guida passo dopo passo attraverso il processo di progettazione e implementazione di applicazioni Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizzando Azure Database for PostgreSQL. Passerete dalla comprensione dei concetti di base dei database alla costruzione di pipeline RAG robuste basate su Python. Padroneggiando le estensioni di ricerca vettoriale e i moderni modelli di integrazione dell'IA, sarete in grado di costruire soluzioni di ricerca intelligenti che forniranno risposte accurate e ricche di contesto. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e dei database vettoriali. - Configurare Azure Database for PostgreSQL e abilitare l'estensione pgvector per l'archiviazione di embeddings ad alta dimensionalità. - Sviluppare un'applicazione Python per generare, archiviare e interrogare embeddings vettoriali utilizzando pratiche di sviluppo pulite e moderne. - Implementare query di ricerca semantica e ottimizzare le prestazioni del database utilizzando strategie di indicizzazione avanzate come HNSW. - Esplorare i modelli RAG di nuova generazione, inclusi i concetti di ricerca ibrida e i fondamenti di GraphRAG. Il corso inizia con le definizioni fondamentali di ricerca vettoriale ed embeddings prima di passare alla configurazione pratica del database e all'integrazione con Python. Studierai spiegazioni testuali complete, esaminerai frammenti di codice strutturati e completerai esercizi concettuali scritti progettati per consolidare la tua comprensione dell'architettura moderna dei database AI. Questo corso è pensato per sviluppatori di software, amministratori di database e aspiranti ingegneri AI che sono nuovi ai database vettoriali e ai sistemi RAG. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i modelli AI, sebbene sia raccomandata una familiarità di base con PostgreSQL e Python. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza della ricerca vettoriale nelle tue applicazioni di database.