Xây dựng AI Copilots với Cosmos DB cho MongoDB và Azure OpenAI

Hợp nhất trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng hiện đại là chìa khóa để cung cấp trải nghiệm người dùng. Xây dựng một AI copilot tùy chỉnh cho phép các ứng dụng của bạn hiểu ngữ cảnh, tìm kiếm các tập dữ liệu phức tạp, và cung cấp các phản ứng tự nhiên, giống con người. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các bước cơ bản của việc thiết kế và triển khai một AI copilot. Bạn sẽ học cách tận dụng vCore-based Cosmos DB cho MongoDB để lưu trữ và truy vấn các vector nhúng chiều cao cùng với dữ liệu ứng dụng của bạn, và kết nối nó với Azure OpenAI để tạo ra các phản hồi nhận thức ngữ cảnh. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của cơ sở dữ liệu vector, nhúng, và các mô hình Thế hệ tìm kiếm tăng cường (RAG) - Cấu hình một vCore-based Cosmos DB cho cơ sở dữ liệu MongoDB để lưu trữ ứng dụng và dữ kiện vector - Tạo vector nhúng bằng cách sử dụng mô hình Azure OpenAI để biểu diễn thông tin văn bản - Tìm kiếm theo vectơ tương tự để lấy ngữ cảnh liên quan từ cơ sở dữ liệu - Tạo một đường ống có cấu trúc để đưa dữ liệu thu hồi vào các mô hình ngôn ngữ lớn - Thực hiện bộ nhớ đối thoại để duy trì ngữ cảnh qua các tương tác đa lượt Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ sở dữ liệu thiết yếu và cơ chế tìm kiếm vectơ. Từ đó, bạn sẽ khám phá các giải thích và ví dụ mã viết để chứng minh cách hấp thụ dữ liệu, tạo ra các lồng ghép, thực hiện truy vấn ngữ nghĩa, và dàn dựng toàn bộ luồng công việc của copilot. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, người đam mê cơ sở dữ liệu và chuyên gia công nghệ mới vào tích hợp AI. Không cần kinh nghiệm trước với trí tuệ nhân tạo hoặc cơ sở dữ liệu vector. Bắt đầu đọc hôm nay để học cách xây dựng các ứng dụng thông minh, nhận thức ngữ cảnh từ đầu.