Membangun Solusi Pencarian RAG dan Vector di BigQuery

Ketika kecerdasan buatan mengubah cara kita berinteraksi dengan data, menghubungkan model bahasa besar dengan penyimpanan data perusahaan menjadi lebih penting dari sebelumnya. Pelajari cara menjembatani kesenjangan ini dengan menggunakan kekuatan analitik BigQuery. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep inti dari basis data vektor, pencarian semantik, dan Retrieval-Augmented Generation (RAG). Anda akan memahami bagaimana mewakili data tidak terstruktur sebagai vektor embeddings dan mencari mereka secara efisien menggunakan teknik database standar. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar dari vektor embeddings dan kesamaan semantik - Buat dan urus teks yang tertanam langsung di dalam BigQuery - Lakukan pencarian vektor efisien menggunakan query SQL untuk menemukan informasi terkait - Konfigurasi dasar Retrieval-Augmented Generation (RAG) arsitektur untuk tanah AI model - Terapkan praktik terbaik untuk mengoptimalkan kinerja query vektor dan mengelola pipa data Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan teori di balik ruang vektor, kemudian bergerak langkah demi langkah melalui menulis SQL untuk menghasilkan embedding, vektor pencarian, dan menghubungkan konteks yang diperoleh ke model bahasa. Ini dirancang untuk analis data, pengembang, dan insinyur AI bercita-cita yang baru untuk basis data vektor dan ingin jelas, pengenalan berbasis teks untuk arsitektur pencarian modern tanpa pengaturan yang kompleks. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan pencarian semantik dalam data workflow Anda.