Vetores e Aplicações
Vetores são arrays de números reais que representam dados de texto, áudio ou vídeo, permitindo calcular a distância entre vetores, o que é fundamental para tarefas de compreensão semântica. A extensão PG Vector permite armazenar e indexar vetores e metadados em escala, permitindo combinar consultas de vetores com consultas de metadados.
Simplificando a Criação de Embeddings
A extensão Azure AI simplifica a criação de embeddings, permitindo que aplicativos façam chamadas SQL para criar embeddings e realizar buscas semânticas. Além disso, a integração com Azure OpenAI permite a integração de IA em aplicativos, tornando mais fácil a análise de sentimento, resumo de texto e tradução em tempo real.
Integração de Serviços de Linguagem e Inteligência Artificial
A análise de sentimento pode detectar linguagem e classificar texto como positivo, neutro ou negativo em mais de 100 linguagens. A resumo de texto pode resumir texto em várias linguagens e extrair frases importantes. A tradução em tempo real pode traduzir texto em mais de 100 linguagens e inclui recursos adicionais, como filtragem de profanidades.
Integração de Azure Machine Learning com Banco de Dados
A integração de Azure Machine Learning com um banco de dados permite a utilização de modelos de machine learning em tempo real. É possível usar features incorporadas para realizar previsões e definir o tamanho do cluster e habilitar o escalonamento automático para lidar com volumes de tráfego variáveis.
Insights
* A tecnologia de embeddings pode ser utilizada para melhorar a busca em grandes conjuntos de dados.
* A busca semântica é mais eficaz do que a busca tradicional para encontrar dados semelhantes ou relacionados.
* A integração de tecnologias de inteligência artificial pode melhorar a busca e a análise de dados.
Conclusão
A integração de tecnologias de inteligência artificial com bancos de dados como o Postgres pode levar a uma manipulação de dados mais eficiente e complexa. As extensões Azure AI e Azure Local AI permitem criar aplicações de IA mais poderosas e escaláveis em Postgres, simplificando a criação de embeddings e permitindo a integração com o ecossistema de IA da Azure.
Recomendação
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