Comment exploiter vos données PostgreSQL pour construire des applications d’IA générative performantes ? Les développeurs qui souhaitent intégrer la recherche vectorielle et le RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans leurs applications se heurtent souvent à la complexité de l’architecture : choix des embeddings. Configuration de pgvector, orchestration avec Azure OpenAI. Sans une approche structurée, les résultats restent imprécis et les performances insuffisantes. C’est précisément l’objectif de cette formation Azure PostgreSQL IA.
La formation AI-3019 vous apprend à développer des applications d’IA générative en utilisant Azure Database pour PostgreSQL comme socle de données vectorielles. En une journée intensive, vous configurez pgvector pour le stockage et la recherche d’embeddings. Vous implémentez un pipeline RAG complet avec Azure OpenAI et vous construisez une application capable de générer des réponses contextualisées à partir de vos propres données. Ce cours officiel Microsoft, animé par des formateurs MCT chez ITTA à Genève ou Lausanne. Vous donne les compétences pratiques pour intégrer l’IA générative dans vos projets PostgreSQL existants.
Module 1 : Démarrer avec l’IA générative dans Azure Database pour PostgreSQL
Module 2 : Activer la recherche sémantique dans Azure Database pour PostgreSQL
Module 3 : Intégrer AI Services pour enrichir vos applications avec des fonctionnalités intelligentes dans Azure Database pour PostgreSQL
Module 4 : Créer des applications RAG avec Azure Database pour PostgreSQL
Module 5 : Implémenter des agents IA génératifs avec Azure Database pour PostgreSQL
Module 6 : Développer des solutions PostgreSQL dans Visual Studio Code avec l’extension PostgreSQL et GitHub Copilot
PostgreSQL est l’une des bases de données les plus utilisées au monde. Et l’extension pgvector en fait un choix pertinent pour le stockage de vecteurs d’embeddings. Plutot que de multiplier les systèmes avec une base vectorielle dédiée. Vous pouvez centraliser vos données relationnelles et vectorielles dans un seul environnement managé sur Azure. Cette approche simplifie l’architecture, réduit les coûts opérationnels et facilité la maintenance.
La formation AI-3019 vous montre comment tirer parti de cette combinaison pour construire des applications d’IA générative robustes. Vous apprenez à transformer vos données existantes en embeddings. À les stocker dans PostgreSQL via pgvector et à les exploiter dans un pipeline RAG connecté à Azure OpenAI. Cette approche vous permet de générer des réponses pertinentes et contextualisées, ancrées dans vos propres données métier.
Le pattern RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine la puissance des modèles de langage avec la précision de vos données propriétaires. Au lieu de s’appuyer uniquement sur les connaissances générales du modèle. Le RAG récupère d’abord les informations pertinentes dans votre base de données avant de générer une réponse. Cela réduit considérablement les hallucinations et garantit des réponses fiables.
Durant la formation, vous implémentez chaque étape du pipeline RAG. Vous commencez par la génération d’embeddings via les modèles Azure OpenAI. Puis vous configurez pgvector pour stocker ces vecteurs et effectuer des recherches par similarité cosinus. Vous construisez ensuite l’orchestration qui connecte la requete utilisateur, la recherche vectorielle et la génération de réponse. Les labs cloud fournis par Microsoft vous permettent de pratiquer sur une infrastructure Azure réelle.
L’extension pgvector transforme PostgreSQL en base de données vectorielle performante. Elle prend en charge le stockage de vecteurs de haute dimension, les index IVFFlat et HNSW pour accélérer les recherches. Et les opérateurs de distance (cosinus, euclidienne, produit scalaire). Cette extension s’intègre naturellement dans l’écosystème PostgreSQL. Ce qui signifie que vous pouvez combiner recherche vectorielle et requetes SQL classiques dans une meme transaction.
La formation vous guide dans la configuration optimale de pgvector sur Azure Database pour PostgreSQL. Vous apprenez à choisir la dimension de vos vecteurs. À créer les index appropriés selon votre volume de données et à écrire des requetes de recherche par similarité efficaces. Vous découvrez également comment gérer la mise à jour incrémentale des embeddings lorsque vos données source évoluent.
Les applications d’IA générative basées sur PostgreSQL et RAG couvrent de nombreux cas d’usage en entreprise. Vous pouvez construire des assistants conversationnels capables de répondre à des questions sur votre documentation interne, des systèmes de recommandation intelligents. Des outils de recherche sémantique dans vos catalogues produits ou encore des agents capables d’analyser des contrats ou des rapports techniques.
Pendant les exercices pratiques, vous développez une application complète qui ingère des documents. Génère leurs embeddings, les stocke dans PostgreSQL et permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel. Cette expérience hands-on vous donne les bases pour adapter l’architecture à vos propres projets dès votre retour en entreprise.
ITTA, Microsoft Learning Partner en Suisse romande. Propose cette formation dans ses centres de Genève et Lausanne, ainsi qu’en classe virtuelle. Les formateurs certifiés MCT vous accompagnent dans les exercices pratiques sur les labs cloud Azure. Le support de cours officiel Microsoft (MOC) est inclus. Des connaissances de base en PostgreSQL et en développement sont recommandées pour tirer pleinement profit de cette journée.
Faut-il connaitre PostgreSQL pour suivre cette formation ?
Des connaissances de base en SQL et PostgreSQL sont recommandées. Vous devez etre à l’aise avec les requetes SQL courantes et comprendre les concepts fondamentaux des bases de données relationnelles.
Quels langages de programmation sont utilisés durant la formation ?
Les exercices pratiques utilisent principalement Python pour l’interaction avec Azure OpenAI et PostgreSQL. Une familiarité avec Python ou un langage similaire est conseillée.
Quelle est la différence entre pgvector et une base vectorielle dédiée ?
Pgvector vous permet de gérer données relationnelles et vectorielles dans un seul système, ce qui simplifie l’architecture. Les bases vectorielles dédiées offrent des performances supérieures à très grande échelle. Mais pgvector convient parfaitement pour la majorité des cas d’usage en entreprise.
Cette formation couvre-t-elle Azure OpenAI en détail ?
La formation se concentre sur l’intégration d’Azure OpenAI dans le pipeline RAG avec PostgreSQL. Vous apprenez à appeler les API d’embeddings et de complétion. Mais le cours ne couvre pas l’administration complète du service Azure OpenAI.
Les labs pratiques sont-ils réalisés sur un environnement Azure réel ?
Oui, vous travaillez sur des environnements cloud Azure provisionnés pour la formation. Vous configurez et testez chaque composant sur une infrastructure réelle, ce qui vous prépare directement à l’implémentation en production.
Puis-je appliquer ces compétences à un PostgreSQL on-premise ?
L’extension pgvector fonctionne aussi bien sur Azure Database pour PostgreSQL que sur une instance on-premise. Les concepts et techniques appris durant la formation sont transférables, bien que certaines fonctionnalités de gestion soient spécifiques à Azure.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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