Cosmos DB for MongoDB と Azure OpenAI を使用した AI コパイロットの構築

人工知能を最新のアプリケーションに統合することは、魅力的なユーザー体験を提供するための鍵となります。カスタム AI コパイロットを構築することで、アプリケーションがコンテキストを理解し、複雑なデータセットを検索し、自然で人間のような応答を提供できるようになります。 このテキストベースのコースでは、AI コパイロットの設計とデプロイの基礎的な手順を案内します。vCore ベースの Cosmos DB for MongoDB を活用して高次元のベクトル埋め込みをアプリケーションデータと共に保存およびクエリする方法や、それを Azure OpenAI に接続してコンテキストを認識した応答を生成する方法を学びます。 学ぶ内容: - ベクトルデータベース、埋め込み、および Retrieval-Augmented Generation (RAG) パターンの基本概念を理解する - アプリケーションデータとベクトルデータを保存するための vCore ベースの Cosmos DB for MongoDB データベースを構成する - Azure OpenAI モデルを使用してテキスト情報を表現するベクトル埋め込みを生成する - ベクトル類似性検索を実行して、データベースから関連性の高いコンテキストを取得する - 取得したデータを大規模言語モデルにフィードするための構造化プロンプトパイプラインを構築する - 会話型メモリを実装して、マルチターンなやり取り全体でコンテキストを維持する コースは、不可欠なデータベースの用語とベクトル検索のメカニズムから始まります。そこから、データの取り込み、埋め込みの生成、セマンティッククエリの実行、およびコパイロットワークフロー全体のオーケストレーションを示す、記述された説明とコード例を探索します。 このコースは、AI 統合が初めてのソフトウェア開発者、データベース愛好家、およびテクノロジー専門家向けに設計されています。人工知能やベクトルデータベースに関する事前の経験は必要ありません。 今すぐ読み始めて、インテリジェントでコンテキストを認識するアプリケーションをゼロから構築する方法を学びましょう。