Azure AI 확장 설명

azure_ai 확장은 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 인스턴스와 다양한 Azure AI 서비스 간의 원활한 통합을 제공하는 Microsoft Postgres 팀에서 만든 강력한 도구입니다. 이 통합은 개발 프로세스를 간소화하고 AI 기능을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다.

간단한 함수 호출을 사용하여 SQL 쿼리에서 자연어 처리, 텍스트 분석 및 생성 AI 언어 모델과 같은 Azure AI 서비스에 액세스할 수 있습니다. 이 확장을 사용하면 Azure AI 및 Machine Learning의 기능을 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스를 종료하지 않고도 애플리케이션에 고급 분석 및 인사이트를 추가할 수 있습니다.

확장을 통해 Azure OpenAI, Azure AI Services 및 Azure Machine Learning을 데이터베이스에 쉽게 통합할 수 있습니다. azure_ai 전반적으로 이 확장은 애플리케이션에 생성 AI 기능을 추가하려는 개발자를 위한 게임 체인저입니다. Azure AI 및 Machine Learning Services와의 풍부한 기능과 원활한 통합을 통해 개발 프로세스를 간소화하고 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 직접 고급 AI 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.

azure_ai 확장이란?

이 확장은 azure_ai Azure AI 및 Machine Learning Services를 통합하여 PostgreSQL 데이터베이스의 기능을 향상시킬 수 있는 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. 확장을 사용하면 azure_ai 생성 AI 기능을 데이터베이스에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 확장을 사용하면 기존 정보를 기반으로 새 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이러한 도구에는 모든 PostgreSQL 데이터베이스에 원활하게 통합할 수 있는 스키마, UDF(사용자 정의 함수) 및 복합 형식의 컬렉션이 포함됩니다. Azure AI Services의 기능을 사용하는 경우 고급 분석, 기계 학습 및 기타 AI 기반 기능을 활용하여 더 심층적인 인사이트를 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 확장인 azure_ai PostgreSQL을 사용하면 완전히 새로운 수준의 기능과 성능을 잠금 해제할 수 있습니다. 확장은 세 가지 기본 서비스 통합을 제공합니다.

Azure AI 서비스

확장을 사용하면 데이터베이스가 다양한 Azure AI Services 를 호출하여 텍스트 요약, 번역 및 엔터티 추출과 같은 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있습니다. 이러한 서비스는 개발 프로세스를 간소화하여 AI 기능을 애플리케이션에 보다 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.

Azure OpenAI

Azure OpenAI 서비스 통합을 사용하면 데이터베이스에서 직접 Azure OpenAI API를 호출하여 벡터 포함을 생성할 수 있습니다. 확장과 vector 결합하면 생성된 embeddings를 PostgreSQL 데이터베이스에 직접 저장할 수 있습니다. 이러한 포함 기능을 사용하면 의미 체계 검색, 권장 사항 및 변칙 검색과 같은 강력한 기능을 사용할 수 있습니다.

Azure Machine Learning (애저 머신 러닝)

확장을 사용하면 Azure Machine Learning 에 연결하여 유추를 수행할 수 있습니다. 학습된 기계 학습 모델을 사용하여 예측하거나 보이지 않는 새로운 데이터를 기반으로 출력을 생성할 수 있습니다.

azure_ai 확장 사용

확장을 사용 azure_ai 하려면 먼저 데이터베이스와 함께 확장을 허용하고 설치해야 합니다.

1. 허용 목록 구성: 를 실행 SHOW azure.extensions;하여 허용 목록에 확장을 추가합니다.
2. 설치: 대상 데이터베이스에 연결하고 다음 명령을 실행하여 확장을 설치합니다.

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS azure_ai;

스키마 만들기

설치되면 확장은 데이터베이스 내에 4개의 스키마를 만듭니다.

확장 구성

확장은 확장 설정을 구성하고 관리하는 데 중요한 테이블을 만듭니다 azure_ai.settings . 이 테이블은 데이터베이스에 통합하는 Azure AI 서비스와 관련된 엔드포인트 및 키 설정을 안전하게 호스트합니다. 확장을 구성하려면 인증에 필요한 엔드포인트 및 API 키를 제공합니다.

1. 값 설정:

   • 이 azure_ai.set_setting() 함수를 사용하면 Azure AI 서비스에 대한 다양한 구성 값을 설정할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 특정 키에 값을 할당할 수 있습니다.
   • 예를 들어 Azure OpenAI 엔드포인트 를 설정하고 다음 명령을 사용하여 해당 구독 키를 제공할 수 있습니다.

   SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.endpoint', '{endpoint}');
   SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.subscription_key', '{api-key}');
   

2. 설정 검색:

   • 함수를 azure_ai.get_setting() 사용하면 이전에 .를 사용하여 설정한 값을 검색 할 수 있습니다 set_setting().
   • 보려는 설정의 키를 지정하고 함수는 연결된 값을 반환합니다.
   • 예를 들어 구성 테이블에 기록된 설정을 확인하려면 다음을 사용합니다.

   SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.endpoint');
   SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.subscription_key');
   

액세스 키 및 보안

Azure AI 액세스 키는 계정의 루트 암호와 유사합니다. 주의하여 처리하는 것이 중요합니다. 가장 좋은 방법은 Azure Key Vault를 사용하여 키를 관리하고 회전하는 것입니다.

확장에서 사용하는 서비스 키를 관리해야 하는 사용자는 데이터베이스의 azure_ai_settings_manager 역할이 필요합니다. 이 역할이 필요한 함수에는 azure_ai.set_setting()와 azure_ai.get_setting()가 포함됩니다.

azure_ai 확장은 어떻게 작동하나요?

다음은 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 내에서 확장을 사용하는 azure_ai 것이 얼마나 쉬운지에 대한 빠른 예입니다.

• 포함 생성: SQL에서 UDF(사용자 정의 함수) 인라인을 호출하여 포함을 만들 수 있습니다. 다음은 그 예입니다.

  SELECT azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', 'Learn about building intelligent applications with azure_ai extension and vector');
  

• 언어 서비스: 감정 분석이 필요하세요? SQL의 UDF 호출처럼 간단합니다.

  SELECT a.* FROM azure_cognitive.analyze_sentiment('The GenAI session was awesome', 'en') a;
  

• 추가 기능: 테이블에 벡터 열을 추가하고, HNSW(계층적 탐색 가능한 Small World) 인덱스를 만들고, 의미 체계 검색을 수행할 수 있습니다. 모두 확장에 azure_ai 의해 구동됩니다.