Création de solutions RAG et de recherche vectorielle dans BigQuery

Exploiter la puissance des grands modèles linguistiques nécessite de les ancrer dans vos propres données d'entreprise. Ce cours textuel vous guide dans l'utilisation de BigQuery pour construire des systèmes robustes de génération augmentée par récupération (RAG) qui minimisent les hallucinations de l'IA et fournissent des résultats précis et conscients du contexte. Vous passerez de la compréhension du stockage de données de base à la mise en œuvre de pipelines de recherche sémantique avancés. En apprenant à générer des embeddings et à exécuter des requêtes de recherche vectorielle, vous acquerrez les compétences nécessaires pour connecter vos données aux modèles d'IA générative modernes. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux des embeddings vectoriels et de la similarité sémantique ; Générer des embeddings de texte directement dans BigQuery en utilisant les capacités intégrées d'apprentissage automatique ; Configurer et exécuter des requêtes de recherche vectorielle pour récupérer un contexte très pertinent ; Construire un workflow RAG complet qui combine les données récupérées avec des invites pour les modèles linguistiques ; Appliquer les meilleures pratiques pour structurer les données et évaluer la précision de la récupération. Le cours commence par les définitions de base des bases de données vectorielles et de la recherche sémantique avant de plonger dans des implémentations pratiques basées sur SQL. Vous progresserez à travers des explications écrites étape par étape qui couvrent la génération d'embeddings, l'indexation vectorielle et l'intégration de pipelines. Ce cours est conçu pour les analystes de données, les administrateurs de bases de données et les développeurs d'IA en herbe qui débutent avec les bases de données vectorielles et souhaitent exploiter leurs connaissances SQL existantes. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le potentiel de la recherche sémantique et du RAG au sein de votre entrepôt de données.