การสร้าง AI Copilots ด้วย Cosmos DB for MongoDB และ Azure OpenAI

การผสานรวมปัญญาประดิษฐ์เข้ากับแอปพลิเคชันสมัยใหม่เป็นกุญแจสำคัญในการมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่น่าสนใจ การสร้าง AI copilot แบบกำหนดเองช่วยให้แอปพลิเคชันของคุณเข้าใจบริบท ค้นหาชุดข้อมูลที่ซับซ้อน และให้คำตอบที่เป็นธรรมชาติเหมือนมนุษย์ หลักสูตรในรูปแบบข้อความนี้จะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนพื้นฐานในการออกแบบและปรับใช้ AI copilot คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จาก Cosmos DB for MongoDB แบบ vCore เพื่อจัดเก็บและสืบค้นเวกเตอร์เอ็มเบดดิ้งที่มีมิติสูงควบคู่ไปกับข้อมูลแอปพลิเคชันของคุณ และเชื่อมต่อกับ Azure OpenAI เพื่อสร้างคำตอบที่ตระหนักรู้บริบท สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดหลักของฐานข้อมูลเวกเตอร์ เอ็มเบดดิ้ง และรูปแบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) - กำหนดค่าฐานข้อมูล Cosmos DB for MongoDB แบบ vCore สำหรับจัดเก็บข้อมูลแอปพลิเคชันและข้อมูลเวกเตอร์ - สร้างเวกเตอร์เอ็มเบดดิ้งโดยใช้โมเดล Azure OpenAI เพื่อแทนข้อมูลที่เป็นข้อความ - ดำเนินการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์เพื่อดึงบริบทที่เกี่ยวข้องสูงจากฐานข้อมูลของคุณ - สร้างไปป์ไลน์พรอมต์ที่มีโครงสร้างเพื่อป้อนข้อมูลที่ดึงมาลงในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ - ใช้งานหน่วยความจำการสนทนาเพื่อรักษาบริบทในการโต้ตอบหลายรอบ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์พื้นฐานของฐานข้อมูลและกลไกของการค้นหาเวกเตอร์ จากนั้นคุณจะได้สำรวจคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรและตัวอย่างโค้ดที่สาธิตวิธีนำเข้าข้อมูล สร้างเอ็มเบดดิ้ง ดำเนินการคิวריเชิงความหมาย และประสานการทำงานของ copilot ทั้งหมด หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้ที่ชื่นชอบฐานข้อมูล และมืออาชีพด้านเทคโนโลยีที่ยังใหม่ต่อการผสานรวม AI โดยไม่ต้องมีประสบการณ์เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์หรือฐานข้อมูลเวกเตอร์มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อเรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่ตระหนักรู้บริบทตั้งแต่เริ่มต้น