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. 이러한 통합을 통해 개발 프로세스가 간소화되고 AI 기능을 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있습니다.
간단한 함수 호출을 사용하여 SQL 쿼리에서 자연어 처리, 텍스트 분석, 생성형 AI 언어 모델과 같은 Azure AI 서비스에 액세스할 수 있습니다. 이 확장을 사용하면 Azure AI 및 Machine Learning의 강력한 기능을 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스를 벗어나지 않고도 애플리케이션에 고급 분석 및 인사이트를 추가할 수 있습니다.
이 확장을 사용하면 Azure OpenAI, Azure AI 서비스 및 Azure Machine Learning을 데이터베이스에 쉽게 통합할 수 있습니다. 전반적으로 azure_ai 확장은 애플리케이션에 생성형 AI 기능을 추가하려는 개발자를 위한 획기적인 제품입니다. 풍부한 기능과 Azure AI 및 Machine Learning Services와의 원활한 통합을 통해 개발 프로세스를 간소화하고 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 직접 고급 AI 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.
azure_ai 확장이란?
azure_ai 확장은 Azure AI와 Machine Learning Services를 통합하여 PostgreSQL 데이터베이스의 기능을 향상할 수 있는 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. azure_ai 확장을 사용하면 생성형 AI 기능을 데이터베이스에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 확장을 사용하면 기존 정보를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이러한 도구에는 모든 PostgreSQL 데이터베이스에 원활하게 통합될 수 있는 스키마 컬렉션, UDF(사용자 정의 함수) 및 복합 형식이 포함됩니다. Azure AI 서비스의 강력한 기능을 사용하면 고급 분석, 기계 학습 및 기타 AI 기반 기능의 이점을 활용하여 더 깊은 인사이트를 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. azure_ai 확장인 PostgreSQL을 사용하면 완전히 새로운 수준의 기능과 성능을 활용할 수 있습니다. 확장은 세 가지 기본 서비스 통합을 제공합니다.
Azure AI 서비스
확장을 사용하면 데이터베이스가 다양한 Azure AI 서비스를 호출하여 텍스트 요약, 번역, 엔터티 추출 등 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있습니다. 이러한 서비스는 개발 프로세스를 간소화하여 AI 기능을 애플리케이션에 더 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.
Azure OpenAI
Azure OpenAI Service 통합을 사용하면 데이터베이스에서 직접 Azure OpenAI API를 호출하여 벡터 포함을 생성할 수 있습니다. vector 확장과 결합하면 생성된 포함을 PostgreSQL 데이터베이스에 직접 저장할 수 있습니다. 이러한 포함을 통해 의미 체계 검색, 권장 사항, 이상 탐지와 같은 강력한 기능을 사용할 수 있습니다.
Azure Machine Learning
확장을 사용하면 Azure Machine Learning에 연결하여 유추를 수행할 수 있습니다. 학습된 기계 학습 모델을 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 기반으로 예측을 하거나 출력을 생성할 수 있습니다.
azure_ai 확장 사용
azure_ai 확장을 사용하려면 먼저 이를 허용하고 데이터베이스와 함께 설치해야 합니다.
- 허용 목록 구성:
SHOW azure.extensions;를 실행하여 허용 목록에 확장을 추가합니다. - 설치: 대상 데이터베이스에 연결하고 다음 명령을 실행하여 확장을 설치합니다.
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS azure_ai;
스키마 만들기
확장이 설치되면 데이터베이스 내에 4개의 스키마가 만들어집니다.
| 스키마 | 설명 |
|---|---|
azure_ai |
확장과 상호 작용하기 위한 구성 테이블 및 함수가 포함되어 있습니다. |
azure_cognitive |
Azure Cognitive Services와 관련된 함수 및 복합 형식이 포함되어 있습니다. |
azure_ml |
Azure Machine Learning 유추와 관련된 함수가 포함되어 있습니다. |
azure_openai |
Azure OpenAI와 관련된 함수가 포함되어 있습니다. |
확장 구성
확장은 확장 설정을 구성하고 관리하는 데 중요한 azure_ai.settings 테이블을 만듭니다. 이 테이블은 데이터베이스에 통합하는 Azure AI 서비스와 관련된 엔드포인트 및 주요 설정을 안전하게 호스팅합니다. 확장을 구성하려면 인증에 필요한 엔드포인트와 API 키를 제공합니다.
설정 값:
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, 다음 명령을 사용하여 Azure OpenAI 엔드포인트를 설정하고 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}');설정 검색:
azure_ai.get_setting()함수를 사용하면 이전에set_setting()을 사용하여 설정한 값을 검색할 수 있습니다.- 보려는 설정의 키를 지정하면 함수가 관련 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. 주의해서 처리해야 합니다. Azure Key Vault를 사용하여 키를 관리하고 회전하는 것이 가장 좋습니다.
확장에서 사용하는 서비스 키를 관리해야 하는 사용자에게는 데이터베이스에서 azure_ai_settings_manager 역할이 필요합니다. 이 역할이 필요한 Functions에는 azure_ai.set_setting() 및 azure_ai.get_setting()이 포함됩니다.
azure_ai 확장은 어떻게 작동하나요?
다음은 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 내에서 azure_ai 확장을 사용하는 것이 얼마나 쉬운지 보여 주는 간단한 예입니다.
포함 생성: SQL에서 인라인으로 UDF(사용자 정의 함수)를 호출하여 포함을 만들 수 있습니다. 예시:
SELECT azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', 'Learn about building intelligent applications with azure_ai extension and vector');언어 서비스: 감정 분석이 필요하나요? 이는 SQL의 UDF 호출만큼 간단합니다.
SELECT a.* FROM azure_cognitive.analyze_sentiment('The GenAI session was awesome', 'en') a;추가 기능: 테이블에 벡터 열을 추가하고, HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱스를 만들고, 의미 체계 검색을 수행할 수 있습니다. 이 모든 작업은
azure_ai확장을 통해 지원됩니다.