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Build RAG applications with Azure Database for PostgreSQL: 点评
- 教学 4.0
- 动手 4.5
- 时效 4.0
- 性价比 5.0
- 职业相关 3.5
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查看课程官网点评结论
一个优秀的、短小精悍的动手模块，教你用 Azure PostgreSQL 构建一个真实的 RAG 应用。沙盒练习是其核心价值，所以确保你准备好了 Azure 账户。
决策摘要
4.1/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
有一定 Azure 经验，想快速上手一个 PostgreSQL RAG 项目的开发者。
注意
核心练习需要有效的 Azure 订阅才能进行。
- 教学 4.0
- 动手 4.5
- 时效 4.0
- 性价比 5.0
- 职业相关 3.5
适合谁
有一定 Azure 经验，想快速上手一个 PostgreSQL RAG 项目的开发者。
谁可以跳过
AI 或云计算的纯新手；没有 Azure 账户无法完成核心练习。
优点
- 提供了一个完整的、可运行的 Python RAG 应用代码。
- 动手练习使用真实的 Azure 沙盒环境。
- 清晰解释了如何在 PostgreSQL 中使用 `pgvector`。
- 简要介绍了像 GraphRAG 这样的进阶概念。
缺点
- 核心练习需要有效的 Azure 订阅才能进行。
- 练习用的沙盒环境启动可能很慢。
- 对一些架构选择背后的“为什么”讲得比较简略。
真正的核心部分在“练习 - 使用 PostgreSQL 和 Python 构建 RAG 应用程序”这个单元。但是，它的沙盒环境启动了快十分钟，我差点就把网页关了。还好我没关。跟很多只给代码片段的教程不一样，这个模块给了一整套能跑起来的 Python 脚本，还有一个临时的 Azure 环境让你去实际操作。你不是在“读”RAG，你是在真的动手做一个连接到真实 Postgres 数据库（带 `pgvector` 扩展）的问答应用。我基本上可以把整个脚本复制下来，改一改，就成了一个个人项目的骨架。
模块对 RAG 的基本模式，以及为什么要在数据库里用 `pgvector` 做相似度搜索，解释得还算到位。感觉非常务实，理论部分刚刚好够你理解代码就行。我跟着步骤一步步走，运行设置、灌入样本数据、然后向它提问，整个流程都跑通了。
唯一的抱怨是，它对一些更复杂的环节讲得太快了。最后那部分讲提升准确率和 GraphRAG 的，基本就是个预告片，告诉你存在这些概念，但没有给你另一个沙盒去尝试。我理解，毕竟是个短模块。但我当时真的很希望能再有一个练习讲讲那些高级玩法。不过话说回来，花一个半小时，能从零到在真实的云服务上跑起一个 RAG 应用，已经相当不错了。
最近核实： 2026年8月31日. 我们会定期复查课程信息——详见 评测方法. 价格与开课情况可能变动，请以官网为准。
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