Criação de soluções de pesquisa RAG e vetorial no BigQuery

Aproveitando o poder de modelos de linguagem grandes requer baseá-los em seus próprios dados corporativos. Este curso baseado em texto orienta você no uso do BigQuery para criar sistemas robustos de geração aumentada de recuperação (RAG) que minimizam as alucinações de IA e fornecem resultados precisos e sensíveis ao contexto. Você fará a transição de entender o armazenamento básico de dados para implementar pipelines de pesquisa semântica avançados. Ao aprender a gerar incorporações e executar consultas de pesquisa vetorial, você obterá as habilidades necessárias para conectar seus dados a modelos de IA generativos modernos. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de incorporações de vetores e similaridade semântica; gerar incorporações do texto diretamente no BigQuery usando recursos de aprendizado de máquina integrados; configurar e executar consultas de pesquisa de vetor para recuperar contexto altamente relevante; criar um fluxo de trabalho RAG completo que combina dados recuperados com Aplicar as melhores práticas para estruturar dados e avaliar a precisão da recuperação. O curso começa com definições básicas de bancos de dados vetoriais e pesquisa semântica antes de mergulhar em implementações práticas baseadas em SQL. Você progredirá através de explicações escritas passo a passo que abrangem a geração de incorporação, indexação de vetores e integração de pipeline. Este curso foi projetado para analistas de dados, administradores de banco de dados e aspirantes a desenvolvedores de IA que são novos em bancos de dados vetoriais e querem aproveitar seu conhecimento existente de SQL. Nenhuma experiência prévia em machine learning é necessária. Comece a ler hoje para desbloquear o potencial da pesquisa semântica e RAG dentro do seu data warehouse.