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Get started with generative AI in Azure Database for PostgreSQL: 点评
- 教学 2.0
- 动手 3.0
- 时效 3.5
- 性价比 3.0
- 职业相关 2.0
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这是在 PostgreSQL 数据库内对 `azure_ai` 扩展的一个快速功能演示，而非一门生成式 AI 课程。把它当成一个 30 分钟的交互式产品介绍页面就好。
决策摘要
2.5/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
对 `azure_ai` 扩展的基础语法感到好奇的 DBA 或 PostgreSQL 开发者。
注意
内容极其浅薄；这是一个功能巡演，而不是教你构建任何东西的教程。
- 教学 2.0
- 动手 3.0
- 时效 3.5
- 性价比 3.0
- 职业相关 2.0
适合谁
对 `azure_ai` 扩展的基础语法感到好奇的 DBA 或 PostgreSQL 开发者。
谁可以跳过
任何希望深入理解生成式 AI 或 RAG 概念的人。
优点
- 提供了一个可快速复制粘贴的 `azure_ai` 扩展概览。
- 沙盒环境是预配置好的，节省了设置时间。
- 集中介绍了几个相关的 Azure 模式（AI, Cognitive, ML）。
缺点
- 内容极其浅薄；这是一个功能巡演，而不是教你构建任何东西的教程。
- 在解释中混淆了嵌入模型和生成模型的角色。
- 练习只是运行预先写好的查询，没有解释“为什么”要这么做。
在一个预配置好的沙盒里运行 `SELECT azure_ai.generate_text('What is the capital of France?');` 基本就是全部的动手环节了。你只需复制粘贴几行 SQL，调用 Azure OpenAI 的接口来生成嵌入和文本。仅此而已。这本质上就是一次函数签名的快速浏览。文字部分试图解释背后原理，但细节含混不清，尤其是在嵌入模型和文本生成模型的角色分工上，讲得不太对。给人的感觉是为了完成“我们也有 GenAI 内容”这个指标而写的。
这里完全没提向量索引策略（pgvector 只是提了一嘴）、文本分块或最基础的提示工程。整个模块只是告诉你 `azure_ai.generate_text()` 和 `azure_ai.create_embeddings()` 这两个函数存在。对数据科学家来说没什么用。对一个只需要函数语法的 Postgres 开发者来说，或许能省下十分钟翻官方文档的时间。这更像一份产品简报，不是一堂正经的课。
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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