Tworzenie systemów RAG i wyszukiwania wektorowego w BigQuery

Duże modele językowe często halucynowały lub nie miały dostępu do prywatnych danych. Aby tworzyć niezawodne aplikacje AI, musisz utworzyć modele przy użyciu własnych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowane zbiory danych. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak wykorzystać BigQuery jako zaawansowany silnik wyszukiwania wektorowego i generowania danych z rozszerzonym pobieraniem (RAG). Zrozumienie sposobu generowania osadzeń, przechowywania ich i skutecznego zapytania ich, przekształci surowe dane w wysoce istotny kontekst dla generatywnych modeli AI. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć osadzania, przestrzeni wektorowych i wyszukiwania semantycznego; Generowanie osadzanie tekstu bezpośrednio w BigQuery za pomocą nowoczesnych funkcji SQL; Wykonuj wydajne wyszukiwanie wektorowe, aby zlokalizować odpowiednie kontekstowe dopasowanie zapytań użytkowników; Zbuduj kompletny przepływ pracy RAG, aby dostarczyć LLM dokładne dane w czasie rzeczywistym; Zastosuj podstawy inżynierii promptowej, aby połączyć pobrany kontekst z monitami użytkownika; Ocenić jakość wyjściową RAG, aby zminimalizować halucynacje AI i zapewnić ugruntowanie. Zaczniesz od kluczowej terminologii i architektury wektorowych baz danych, zanim przejdziesz do praktycznych operacji wektorów opartych na SQL. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i fragmentom kodu krok po kroku przejdziesz od podstawowego generowania osadzania do w pełni funkcjonalnego potoku RAG. Ten kurs jest przeznaczony dla analityków danych, programistów i entuzjastów AI, którzy są nowicjuszami w bazach danych wektorowych i RAG. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość SQL. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc wyszukiwania semantycznego i nowoczesnych przepływów pracy pobierania AI.