Construction de solutions RAG et de recherche vectorielle dans BigQuery

Alors que l'intelligence artificielle transforme notre façon d'interagir avec les données, connecter les grands modèles linguistiques à votre référentiel de données d'entreprise est plus critique que jamais. Apprenez à combler ce fossé en utilisant la puissance analytique de BigQuery. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux des bases de données vectorielles, de la recherche sémantique et de la génération augmentée par récupération (RAG). Vous comprendrez comment représenter des données non structurées sous forme d'embeddings vectoriels et comment les rechercher efficacement à l'aide de techniques de base de données standard. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des embeddings vectoriels et de la similarité sémantique - Générer et gérer des embeddings de texte directement dans BigQuery - Effectuer des recherches vectorielles efficaces à l'aide de requêtes SQL pour trouver des informations connexes - Configurer des architectures de base de génération augmentée par récupération (RAG) pour ancrer les modèles d'IA - Appliquer les meilleures pratiques pour optimiser les performances des requêtes vectorielles et gérer les pipelines de données Le cours commence par la terminologie essentielle et la théorie derrière les espaces vectoriels, puis passe étape par étape à l'écriture de SQL pour générer des embeddings, rechercher des vecteurs et connecter le contexte récupéré aux modèles linguistiques. Il est conçu pour les analystes de données, les développeurs et les futurs ingénieurs en IA qui débutent avec les bases de données vectorielles et souhaitent une introduction claire et textuelle aux architectures de recherche modernes sans configuration complexe. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la recherche sémantique dans vos flux de données.