video
2dn
video2dn
Найти
Сохранить видео с ютуба
Категории
Музыка
Кино и Анимация
Автомобили
Животные
Спорт
Путешествия
Игры
Люди и Блоги
Юмор
Развлечения
Новости и Политика
Howto и Стиль
Diy своими руками
Образование
Наука и Технологии
Некоммерческие Организации
О сайте
Видео ютуба по тегу Generating Sql Queries With Azure Openai
Implement RAG Solution using Python with Azure AI Search Service, Azure Open AI.
Ask Anything in Your Database Using Azure AI RAG ! - | Build Natural Language to SQL App (Part 1)
"AI Interview Assistant using Azure OpenAI | Full Project Demo & Explanation"
"AI Interview Assistant using Azure OpenAI | Full Project Demo & Explanation"
Are LLMs Just a New Kind of Database? #chatgpt #llm #ai #azurecosmosdb
Build a GenAI-Powered Text to SQL Assistant | Full Project Walkthrough
How to build Snowflake AI Agent with UI (n8n workflow)
Build a Natural Language SQL Assistant Using Azure OpenAI and Python
Build Agentic RAG solutions with Azure SQL OpenAI & Data API builder | DEM563
Создайте ИИ-агента, который пишет SQL-запросы для вас (n8n и MCP)
Как создать SQL-агента на основе ИИ с помощью n8n для лёгкого выполнения запросов к базам данных
AZURE OPEN AI AND SQL SERVER
Setting up Azure AI foundry and build your first AI app | Part 1
Как создавать продвинутые системы RAG с помощью SQL, сгенерированного ИИ
RAG with PostgreSQL | Chat with your data
Generating SQL Queries with Azure OpenAI: No Schema Needed! 🔥
Agentic Text-to-SQL From Scratch: Convert Natural Language to SQL Queries | From Scratch.
How To Generate SQL Queries Using Azure OpenAI 🚀💡
Как создать чат-бота с использованием ИИ для SQL | AskYourDatabase
GenAI App - Natural Language to SQL - Azure Open AI & Python Streamlit
Enable natural language search with vectors using Azure AI Search and Azure OpenAI Service.
New AI integration for your SQL databases | RAG, Vector Search, Admin Automation
Complete Generative AI With Azure Cloud Open AI Services Crash Course
Power AI apps and develop rich experiences with Azure SQL Database | BRK166
Chat with SQL and Tabular Databases using LLM Agents (DON'T USE RAG!)
Следующая страница»