BigQuery'de RAG ve Vektör Arama Çözümleri Yapmak

Büyük dil modellerinin gücünü kullanmak için onları kendi şirket verilerinize dayandırmanız gerekiyor. Bu metin tabanlı kurs, BigQuery'yi kullanarak yapay zeka halüsinasyonlarını en aza indiren ve kesin, bağlam bilinçli sonuçlar sunan güçlü Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) sistemleri oluşturmanıza yardımcı olur. Temel veri depolama anlayışından gelişmiş anlamsal arama boru hatlarını uygulamaya geçiş yapacaksınız. Gömülü verileri nasıl oluşturacağınızı ve vektör arama sorgularını nasıl çalıştıracağınızı öğrenerek, verilerinizi modern üretken yapay zeka modellerine bağlamak için gereken becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Vektör gömülü ve anlamsal benzerlik temel kavramlarını anlamak; İçerik gömülü metinleri BigQuery içinde doğrudan oluşturmak için dahili makine öğrenme yeteneklerini kullanın; Yüksek derecede ilgili bağlamı elde etmek için vektör arama sorgularını yapılandır ve çalıştırın; Alınan verileri veri tabanı verileriyle birleştiren tam bir RAG çalışma akışını oluşturun. Dil modelleri için uyarılar; Veri yapılandırma ve geri alma doğruluğunu değerlendirmek için en iyi uygulamaları uygulayın. Kurs, pratik SQL tabanlı uygulamalara dalmadan önce vektör veritabanları ve anlamsal aramaların temel tanımlarıyla başlar. Gömülü üretim, vektör indeksleme ve boru hattı entegrasyonunu kapsayan adım adım yazılı açıklamalar yoluyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs veri analistleri, veritabanı yöneticileri ve vektör veritabanlarına yeni başlayan ve mevcut SQL bilgisini kullanmak isteyen umut verici AI geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Veri depolarınızda semantik arama ve RAG potansiyelinin kilidini açmak için bugün okumaya başlayın.