AI-3019 Build AI Apps with Azure Database for PostgreSQL

AI-3019 ist ein Microsoft Applied Skills-Lernpfad an der Schnittstelle zwischen PostgreSQL-Datenbank und KI-Anwendungen. Azure Database for PostgreSQL Flexible Server unterstützt seit 2023 die pgvector-Extension für Vector Embeddings — das macht es zur idealen Datenbank für RAG-basierte KI-Apps. Block Azure Database for PostgreSQL Übersicht: Flexible Server (modern, Microsoft-empfohlen) vs. Single Server (Legacy, deprecated 2025), Pricing-Tiers (Burstable für Dev, General Purpose für Standard-Workloads, Memory Optimized für Analytics/Caching), Storage-Optionen (Premium SSD v2 für High-Performance), High Availability (Zone-Redundant), Backup (Geo-Redundant). Block pgvector-Extension: Installation (CREATE EXTENSION vector), Vector-Datatype (z. B. vector(1536) für OpenAI ada-002-Embeddings), Vector-Operations (Cosine Distance <=> / L2 Distance <-> / Inner Product <#>), Index-Types (IVFFlat für approximative Search bei großen Datenmengen, HNSW als modernere und schnellere Alternative), Performance-Tuning (lists-Parameter für IVFFlat, m und ef_construction für HNSW). Block Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipeline: Daten-Ingestion (Documents in Chunks aufteilen, typisch 500-1000 Tokens pro Chunk mit Overlap), Embedding-Generierung mit Azure OpenAI text-embedding-3-Modellen oder text-embedding-ada-002, Embeddings in PostgreSQL speichern, User-Query → Embedding → Vector Similarity Search → Top-K Chunks → LLM-Prompt mit Context → Antwort. Block Azure AI Integration: Azure OpenAI Service für GPT-4o/GPT-4/Embedding-Modelle, Authentication mit Managed Identity (kein API Key in Code!), Azure AI Search als Alternative zu pgvector (wenn Sie mehr Search-Features brauchen — Hybrid Search mit BM25 + Vector). Block Hybrid Search-Strategien: pgvector für Vector Search + PostgreSQL Full-Text Search (tsvector) für Keyword Search, Reciprocal Rank Fusion (RRF) für Kombination der Ergebnisse, semantic Re-ranking mit Cross-Encodern. Block Python-Integration: psycopg2 oder asyncpg als PostgreSQL-Driver, OpenAI Python SDK oder Azure OpenAI SDK, LangChain mit PostgreSQL VectorStore, LlamaIndex als Alternative. Block .NET-Integration: Npgsql als PostgreSQL-Driver für .NET, Semantic Kernel-Integration mit PostgreSQL-Connector. Block Security und Best Practices: Connection mit Managed Identity statt User/Password, Network Security (Private Endpoint für Azure Database, VNet-Integration), Audit Logs, Encryption at Rest und in Transit, Customer Managed Keys mit Azure Key Vault.