Membangun AI Copilots dengan Cosmos DB untuk MongoDB dan Azure OpenAI

Mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam aplikasi modern adalah kunci untuk memberikan pengalaman pengguna yang menarik. Membuat AI copilot yang disesuaikan memungkinkan aplikasi Anda untuk memahami konteks, mencari data yang kompleks, dan memberikan tanggapan yang alami dan mirip manusia. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui langkah-langkah dasar untuk merancang dan menerapkan AI copilot. Anda akan belajar bagaimana memanfaatkan vCore-based Cosmos DB untuk MongoDB untuk menyimpan dan menanyakan vektor embedding dimensi tinggi bersama data aplikasi Anda, dan menghubungkannya dengan Azure OpenAI untuk menghasilkan respon yang sadar konteks. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep inti dari database vektor, embedding, dan Retrieval-Augmented Generation (RAG) pola - Konfigurasikan vCore-based Cosmos DB untuk MongoDB database untuk menyimpan aplikasi dan data vektor - Buat vektor embedding menggunakan model Azure OpenAI untuk mewakili informasi tekstual - Lakukan pencarian kemiripan vektor untuk mengambil konteks yang sangat relevan dari database Anda - Membuat pipa prompt terstruktur untuk memasukkan data yang diperoleh ke dalam model bahasa besar - Implementasi memori percakapan untuk mempertahankan konteks di seluruh interaksi multi-putaran Kursus ini dimulai dengan terminologi database yang penting dan mekanika pencarian vektor. Dari sana, Anda akan menjelajahi penjelasan tertulis dan contoh kode yang menunjukkan cara mengonsumsi data, menghasilkan embedding, mengeksekusi query semantik, dan mengorganisir seluruh aliran kerja copilot. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, penggemar database, dan profesional teknologi yang baru mengenal integrasi AI. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan kecerdasan buatan atau database vektor yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk belajar bagaimana membangun aplikasi cerdas, sadar konteks dari awal.