Xây dựng giải pháp tìm kiếm RAG và Vector trong BigQuery

Sử dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi phải đặt chúng vào dữ liệu doanh nghiệp của bạn. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn sử dụng BigQuery để xây dựng hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) mạnh mẽ, giảm thiểu ảo giác AI và cung cấp kết quả chính xác, nhận thức ngữ cảnh. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu về lưu trữ dữ liệu cơ bản đến việc thực hiện các đường ống tìm kiếm ngữ nghĩa tiên tiến. Bằng cách học cách tạo ra các lồng ghép và thực hiện các truy vấn tìm kiếm vectơ, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để kết nối dữ liệu của bạn với các mô hình AI hiện đại. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cơ bản của các vector nhúng và tương đồng ngữ nghĩa; Tạo các văn bản nhúng trực tiếp trong BigQuery bằng cách sử dụng các khả năng học máy tích hợp; Cấu hình và thực hiện các truy vấn tìm kiếm vector để lấy lại ngữ cảnh có liên quan cao; Tổ chức một quy trình làm việc RAG hoàn chỉnh kết hợp dữ liệu lấy lại với Tìm kiếm các mô hình ngôn ngữ; Apply best practices for structuring data and evaluating retrieval accuracy. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi của cơ sở dữ liệu vector và tìm kiếm ngữ nghĩa trước khi nhảy vào thực hiện dựa trên SQL. Bạn sẽ tiến hành qua các giải thích viết từng bước bao gồm việc tạo ra nhúng, chỉ mục vector và tích hợp đường ống. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ kiện, và các nhà phát triển AI tham vọng mới đến cơ sở data vector và muốn tận dụng kiến thức SQL hiện có của họ. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của tìm kiếm ngữ nghĩa và RAG trong kho dữ liệu của bạn.