Erstellen von RAG-Systemen und Vektorsuche in BigQuery

Große Sprachmodelle halluzinieren oft oder haben keinen Zugriff auf Ihre privaten Daten. Um zuverlässige KI-Anwendungen zu erstellen, müssen Sie Ihre Modelle mit Ihren eigenen strukturierten und unstrukturierten Datensätzen untermauern. In diesem reinen Textkurs erfahren Sie, wie Sie BigQuery als leistungsstarke Engine für die Vektorsuche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen. Wenn Sie verstehen, wie Sie Einbettungen erstellen, speichern und effizient abfragen, können Sie Rohdaten in einen hoch relevanten Kontext für generative KI-Modelle umwandeln. Was Sie lernen: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von Einbettungen, Vektorräumen und semantischer Suche; Generieren Sie Texteinbettungen direkt in BigQuery mit modernen SQL-Funktionen; Führen Sie effiziente Vektorsuchen durch, um relevante kontextabhängige Benutzeranfragen zu finden; Erstellen Sie einen vollständigen RAG-Workflow, um LLMs mit genauen Echtzeitdaten zu versorgen; Anwenden von Grundlagen der Prompt-Technologie, um abgerufenen Kontext mit Benutzeranweisungen zu kombinieren; Bewertung der RAG-Ausgabequalität, um KI-Halluzinationen zu minimieren und die Bodenhaftung sicherzustellen. Sie lernen die wichtigsten Begriffe und die Architektur von Vektordatenbanken kennen, bevor Sie sich den praktischen SQL-basierten Vektoroperationen widmen. Durch klare schriftliche Erläuterungen und Schritt-für-Schritt-Code-Snippets entwickeln Sie sich von der einfachen Embedding-Generierung zu einer voll funktionsfähigen RAG-Pipeline. Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Entwickler und KI-Enthusiasten, die noch nicht mit Vektordatenbanken und RAG vertraut sind. Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning sind nicht erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse in SQL sind hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit der semantischen Suche und der modernen KI-Abruf-Workflows zu erschließen.