Xây dựng hệ thống RAG và tìm kiếm vectơ trong BigQuery

Các mô hình ngôn ngữ lớn thường gây ảo giác hoặc thiếu quyền truy cập vào dữ liệu cá nhân của bạn. Để xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy, bạn cần phải đặt nền cho các mô hình của bạn bằng cách sử dụng các tập dữ liệu cấu trúc và không cấu tạo của riêng bạn. Trong khóa học chỉ có văn bản này, bạn sẽ học cách tận dụng BigQuery như một động cơ mạnh mẽ cho tìm kiếm vectơ và Thế hệ lấy lại tăng cường (RAG). Bằng cách hiểu cách tạo ra các embedding, lưu trữ chúng và truy vấn chúng một cách hiệu quả, bạn sẽ chuyển đổi dữ liệu thô thành ngữ cảnh có liên quan cao cho các mô hình AI sinh sản. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cơ bản của việc nhúng, không gian vector và tìm kiếm ngữ nghĩa; Tạo ra các nội dung nhúng trực tiếp trong BigQuery bằng cách sử dụng các hàm SQL hiện đại; Thực hiện tìm kiểm vector hiệu quả để tìm khoảng trống phù hợp với truy vấn người dùng; Tổ chức một quy trình RAG hoàn chỉnh để cung cấp cho LLM với dữ liệu chính xác, thời gian thực; Apply prompt engineering basics to combine retrieved context with user prompts; Đánh giá chất lượng đầu ra RAG để giảm thiểu ảo giác AI và đảm bảo groundedness. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ chính và kiến trúc của cơ sở dữ liệu vector trước khi chuyển sang các thao tác vector dựa trên SQL thực tế. Qua các giải thích rõ ràng và các đoạn mã từng bước, bạn sẽ tiến triển từ việc tạo ra embedding cơ bản đến một đường ống RAG hoàn toàn hoạt động. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển và những người đam mê AI mới đến cơ sở dữ kiện vector và RAG. Không cần kinh nghiệm học máy trước, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với SQL là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa sức mạnh của tìm kiếm ngữ nghĩa và các luồng công việc lấy lại AI hiện đại.