# Develop AI solutions with Azure Database for PostgreSQL

- 发布方：Microsoft Learn
- 形式：短课程 · en
- 原始资源：[https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-database-postgresql/?WT.mc\_id=api\_CatalogApi](<https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-database-postgresql/?WT.mc_id=api_CatalogApi>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/res\_3xw4enxhgyc9](<https://oplearnx.com/resources/res_3xw4enxhgyc9>)
- 学习主题：人工智能 / 检索增强 RAG；人工智能 / 检索增强 RAG / 知识库与数据准备；人工智能 / 检索增强 RAG / 向量检索与重排
- 内容状态：状态待核验
- 原始发布时间：2026-10-29 01:12
- 本站首次收录：2026-10-30 11:01

## 能学到什么

掌握在 Azure Database for PostgreSQL 上用 pgvector 做向量存储与相似度检索，并把检索模式接入 RAG 流程，同时做性能优化。

- 为 AI 应用设计 Azure Database for PostgreSQL 的表结构与高效 SQL 查询
- 用 Microsoft Entra 认证从 Python 应用安全连接并操作数据库
- 用 pgvector 扩展存储嵌入向量，并用不同距离度量执行相似度搜索
- 搭建向量检索模式，接入 RAG 流程用于语义搜索与推荐
- 调整 PostgreSQL 与 pgvector 配置参数、选择合适的向量索引
- 为高并发 AI 应用设计数据布局、扩展容量并配置连接池

## 适合我吗

- 适合：适合已有 Python 与 SQL 基础、准备在 Azure 上实现向量检索与 RAG 检索层的开发者。
- 需要留意：不适合完全没有数据库和机器学习基础、或想系统学习 RAG 全流程理论的学习者。

## 前置条件与费用

- 知识前置：需要 Python 编程经验、关系数据库与 SQL 基础、Azure 与云计算基本概念，以及嵌入和相似度搜索等机器学习基本概念。
- 软件、账号与硬件：网页只列出知识前置：Python 编程经验、Azure 服务与云计算基本概念、关系数据库与 SQL 基础、嵌入与相似度搜索等机器学习概念；未说明动手练习所需的账号、付费订阅或自备软件环境。
- 内容费用：费用待核验：节选只有学习路径介绍与模块目录，未提供正文或课节内容，网页也未写明费用。
- 实践费用：实践可能产生费用：练习围绕 Azure Database for PostgreSQL 服务，实际动手可能产生 Azure 费用，网页未说明具体资费。
- 转载与修改：按材料分别核对，见本页“来源核验与开课实跑”；仓库许可不自动适用于教材或视频。

## 准备工具

- 浏览器：访问 Microsoft Learn 学习路径与模块页面

## 学习指南

开课检查：提示词由本站整理，尚未按提示词实际完成开课检查。

### 开课提示词

```text
请帮我把「Develop AI solutions with Azure Database for PostgreSQL」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-database-postgresql/?WT.mc_id=api_CatalogApi
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：在 PostgreSQL 中创建表并写入嵌入向量，用 pgvector 执行不同距离度量的相似度查询，再尝试调整索引与配置观察性能变化。
课节（官方顺序）：
1. Build and query with Azure Database for PostgreSQL：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/build-query-azure-database-postgresql/
2. Implement vector search with Azure Database for PostgreSQL：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/implement-vector-search-azure-database-postgresql/
3. Optimize vector search in Azure Database for PostgreSQL：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/optimize-vector-search-azure-database-postgresql/

1. 环境
- 浏览器（访问 Microsoft Learn）
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 官方课程页面：只记录链接 https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-database-postgresql/?WT.mc_id=api_CatalogApi
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
azure-postgresql-ai-solutions/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.md     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    ├── 01-01-build-and-query-with-azure/
    ├── 02-02-implement-vector-search-with-azure/
    └── 03-03-optimize-vector-search-in-azure/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.md，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 按浏览器或在线 notebook 清单检查，不为自检安装本机终端。
  - 打开学习路径页面确认显示“3 Modules”  → 页面列出三个模块及前置要求
  - 打开模块页面确认可正常阅读正文  → 能看到模块的学习单元内容
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
```

### 每课提示词

```text
继续学习「Develop AI solutions with Azure Database for PostgreSQL」。课程目录是 azure-postgresql-ai-solutions/（不知道完整路径就先问我）。
1. 读 progress.md，找到下一课；如果我指定了第几课，就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义，列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我，等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习：exercises/ 里给每道题建一个文件，写上题号和题目原文链接，不写答案；已有文件保留，样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制，不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单，并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我：本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后，帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
```

### 课节（官方顺序）

1. [Build and query with Azure Database for PostgreSQL](<https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/build-query-azure-database-postgresql/>)
2. [Implement vector search with Azure Database for PostgreSQL](<https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/implement-vector-search-azure-database-postgresql/>)
3. [Optimize vector search in Azure Database for PostgreSQL](<https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/optimize-vector-search-azure-database-postgresql/>)

## 指南参考

- [课程主页](<https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-database-postgresql/?WT.mc_id=api_CatalogApi>)

## 来源、许可与验证记录

- **开课提示词未完整验证，需要自备账号或资源**：开课提示词尚未实际运行验证
- 转载与修改 · 课程页面与材料：未找到明确许可。网页仅标注 © Microsoft 2026，未写明内容许可协议 [依据](<https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-database-postgresql/?WT.mc_id=api_CatalogApi>)
- 链接检查：1/1 个可以访问

## 来源与推荐

- 编辑整理收录

---
来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）