Cosmos DB for MongoDB और Azure OpenAI के साथ AI Copilots बनाना

आकर्षक उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए आधुनिक अनुप्रयोगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) को एकीकृत करना महत्वपूर्ण है। एक कस्टम AI copilot बनाने से आपके अनुप्रयोगों को संदर्भ को समझने, जटिल डेटासेट को खोजने और प्राकृतिक, मानव जैसी प्रतिक्रियाएं प्रदान करने की अनुमति मिलती है। यह पाठ-आधारित पाठ्यक्रम आपको AI copilot को डिज़ाइन और तैनात करने के मूलभूत चरणों के बारे में मार्गदर्शन करता है। आप सीखेंगे कि अपने एप्लिकेशन डेटा के साथ उच्च-आयामी वेक्टर एम्बेडिंग (vector embeddings) को संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए MongoDB के लिए vCore-आधारित Cosmos DB का लाभ कैसे उठाया जाए, और संदर्भ-जागरूक (context-aware) प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए इसे Azure OpenAI के साथ कैसे जोड़ा जाए। आप क्या सीखेंगे: - वेक्टर डेटाबेस, एम्बेडिंग और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) पैटर्न की मुख्य अवधारणाओं को समझें - एप्लिकेशन और वेक्टर डेटा को संग्रहीत करने के लिए MongoDB डेटाबेस के लिए vCore-आधारित Cosmos DB को कॉन्फ़िगर करें - पाठ्य जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के लिए Azure OpenAI मॉडल का उपयोग करके वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करें - अपने डेटाबेस से अत्यधिक प्रासंगिक संदर्भ पुनर्प्राप्त करने के लिए वेक्टर समानता खोज (vector similarity searches) करें - पुनर्प्राप्त डेटा को बड़े भाषा मॉडल में फ़ीड करने के लिए एक संरचित प्रॉम्प्ट पाइपलाइन बनाएँ - बहु-मोड़ इंटरैक्शन में संदर्भ को बनाए रखने के लिए संवादात्मक मेमोरी (conversational memory) लागू करें पाठ्यक्रम आवश्यक डेटाबेस शब्दावली और वेक्टर खोज की यांत्रिकी के साथ शुरू होता है। वहां से, आप लिखित स्पष्टीकरण और कोड उदाहरणों का पता लगाएंगे जो यह प्रदर्शित करते हैं कि डेटा कैसे ग्रहण किया जाए, एम्बेडिंग कैसे उत्पन्न की जाए, सिमेंटिक क्वेरी कैसे निष्पादित की जाए, और पूरे copilot वर्कफ़्लो को कैसे व्यवस्थित किया जाए। यह पाठ्यक्रम सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटाबेस उत्साही और प्रौद्योगिकी पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI एकीकरण में नए हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता या वेक्टर डेटाबेस के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। खरोंच से बुद्धिमान, संदर्भ-जागरूक अनुप्रयोगों को बनाना सीखने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।