Construction de systèmes RAG et de recherche vectorielle dans BigQuery

Les grands modèles linguistiques hallucinent souvent ou n'ont pas accès à vos données privées. Pour construire des applications d'IA fiables, vous devez ancrer vos modèles en utilisant vos propres ensembles de données structurés et non structurés. Dans ce cours textuel uniquement, vous apprendrez à exploiter BigQuery comme un moteur puissant pour la recherche vectorielle et la génération augmentée par récupération (RAG). En comprenant comment générer des embeddings, les stocker et les interroger efficacement, vous transformerez des données brutes en un contexte hautement pertinent pour les modèles d'IA générative. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux des embeddings, des espaces vectoriels et de la recherche sémantique ; * Générer des embeddings de texte directement dans BigQuery à l'aide de fonctions SQL modernes ; * Effectuer des recherches vectorielles efficaces pour localiser le contexte pertinent correspondant aux requêtes des utilisateurs ; * Construire un flux de travail RAG complet pour fournir aux LLM des données précises et en temps réel ; * Appliquer les bases de l'ingénierie de prompt pour combiner le contexte récupéré avec les prompts des utilisateurs ; * Évaluer la qualité de la sortie RAG pour minimiser les hallucinations de l'IA et assurer l'ancrage. Vous commencerez par la terminologie clé et l'architecture des bases de données vectorielles avant de passer aux opérations vectorielles pratiques basées sur SQL. Grâce à des explications écrites claires et à des extraits de code étape par étape, vous progresserez de la génération d'embeddings de base à un pipeline RAG entièrement fonctionnel. Ce cours est conçu pour les analystes de données, les développeurs et les passionnés d'IA qui découvrent les bases de données vectorielles et le RAG. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec SQL soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la recherche sémantique et des flux de travail de récupération d'IA modernes.