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Azure Cosmos DB에 AI 및 분석 기능 구현

Azure Cosmos DB for NoSQL에서 전체 텍스트, 벡터 및 하이브리드 검색, 검색 튜닝, 검색 증강 생성, 지속형 에이전트 메모리 및 Microsoft Fabric 미러링을 사용한 ETL 없는 운영 분석 등 AI 및 분석 기능을 구축하세요.

중급 · 약 506분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL에서 벡터 검색 최적화

pgvector 구성을 조정하고, 벡터 인덱스를 선택하고, 효율적인 데이터 레이아웃을 디자인하고, 고성능 AI 워크로드를 위해 Azure Database for PostgreSQL의 크기를 조정합니다.

중급 · 약 111분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL에서 생성형 AI 시작

Azure Database for PostgreSQL에서 생성 AI를 사용합니다.

중급 · 약 57분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL에서 유추하기 위해 Azure Machine Learning을 사용합니다.

Azure Database for PostgreSQL에서 추론에 Azure Machine Learning을 사용하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 14분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL에서 의미 체계 검색 사용

Azure Database for PostgreSQL에서 의미 체계 검색을 사용하도록 설정하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 62분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 솔루션 개발

RAG 파이프라인 및 의미 체계 검색을 위한 pgvector를 사용한 벡터 검색을 포함하여 Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 솔루션을 개발하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 294분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 앱 빌드

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 앱을 빌드합니다. (AI-3019)

중급 · 약 410분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 RAG 애플리케이션 빌드

Azure AI 및 벡터(pgvector) 확장을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL에서 검색 강화 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)을 구현하는 방법을 알아보세요. Python 기반 애플리케이션을 빌드하고 GraphRAG와 같은 고급 옵션을 탐색합니다.

중급 · 약 101분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 감정 분석 및 오피니언 마이닝 수행

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 감정 분석 및 오피니언 마이닝을 수행하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 15분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 벡터 검색 구현

의미 체계 검색, 권장 사항 및 RAG 파이프라인에 대한 pgvector 확장을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL에서 벡터 검색을 구현하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 94분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 빌드 및 쿼리

스키마 디자인, SQL 쿼리 및 Python 통합을 포함하여 AZURE Database for PostgreSQL을 AI 애플리케이션의 데이터 기초로 사용하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 89분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 생성 AI 에이전트 구현

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 생성 AI 에이전트를 빌드, 통합 및 평가하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 62분 · 공식 페이지 ↗

Azure Databricks를 사용하여 기계 학습 솔루션 빌드

Azure Databricks는 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 클라우드 규모의 플랫폼입니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 Azure Databricks를 사용하여 대규모 기계 학습 솔루션을 구현할 수 있습니다. (DP-3014)

중급 · 약 538분 · 공식 페이지 ↗

Azure Databricks를 사용하여 생성형 AI 엔지니어링 구현

Azure Databricks를 사용한 생성적 AI(인공 지능) 엔지니어링은 플랫폼의 기능을 사용하여 고급 언어 모델을 탐색, 미세 조정, 평가 및 통합합니다. Apache Spark의 확장성과 Azure Databricks의 협업 환경을 사용하면 복잡한 AI 시스템을 설계할 수 있습니다.

중급 · 약 417분 · 공식 페이지 ↗

Azure Document Intelligence를 사용하여 데이터 추출

Azure Document Intelligence는 OCR 및 딥 러닝을 사용하여 문서에서 텍스트, 키-값 쌍, 테이블 및 구조화된 데이터를 추출합니다. 미리 빌드된 모델을 사용하고, 사용자 지정 모델을 학습하고, 문서 처리 솔루션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 71분 · 공식 페이지 ↗

Azure HorizonDB 시작하기

Azure HorizonDB가 무엇인지, 분리된 컴퓨팅 및 스토리지와 로그형 데이터베이스 아키텍처가 어떻게 작동하는지, 그리고 트랜잭션, AI 및 읽기 확장 워크로드에 이 AI 지원 PostgreSQL 호환 데이터베이스 서비스를 언제 사용해야 하는지 알아봅니다.

입문 · 약 53분 · 공식 페이지 ↗

Azure Kubernetes를 사용하여 AI Copilot 배포

Docker, Azure Container Resource 및 Azure Kubernetes Service를 사용하여 AI 부조종사 앱을 배포하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 39분 · 공식 페이지 ↗

Azure Language MCP 서버를 사용하여 텍스트 분석 에이전트 개발

Azure Language MCP 서버를 사용하여 언어 감지, 엔터티 인식 및 개인 정보 편집과 같은 텍스트 분석 작업을 수행하는 AI 에이전트를 빌드하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 52분 · 공식 페이지 ↗

Azure Language 및 Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 인사이트 추출

Azure Language 및 Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 인사이트를 추출하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 22분 · 공식 페이지 ↗

Azure Machine Learning 모델 배포 및 모니터링

GitHub Actions 및 보호된 환경을 사용하여 모델을 등록, 배포, 모니터링 및 롤백하려면 이 모듈을 선택합니다.

중급 · 약 62분 · 공식 페이지 ↗

Azure Machine Learning에서 변환기 아키텍처 이해 및 대규모 언어 모델 살펴보기

변환기 아키텍처가 필드를 혁신하고 LLM(대규모 언어 모델)을 만드는 데 어떻게 도움이 되었는지를 포함하여 NLP(자연어 처리)의 역사에 대해 알아봅니다. 모델 카탈로그의 기본 모델을 통해 Azure Machine Learning의 LLM을 사용합니다.

중급 · 약 54분 · 공식 페이지 ↗

Azure Managed Redis를 사용하여 AI 솔루션 향상

Azure Managed Redis를 사용하여 캐싱 전략, 데이터 작업, 이벤트 메시징 및 벡터 스토리지를 비롯한 AI 솔루션을 향상시키는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 222분 · 공식 페이지 ↗

Azure Managed Redis를 사용하여 이벤트 메시징 구현

실시간 알림을 위한 pub/sub 및 신뢰할 수 있는 작업 처리를 위한 스트림을 포함하여 Azure Cache for Redis 및 Azure Managed Redis를 사용하여 이벤트 메시징을 구현하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 81분 · 공식 페이지 ↗

Azure Managed Redis에서 데이터 작업 구현

Azure Managed Redis에서 데이터 작업을 구현하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 61분 · 공식 페이지 ↗