Membangun Sistem RAG dan Pencarian Vektor di BigQuery

Model bahasa besar seringkali halusinasi atau tidak memiliki akses ke data pribadi Anda. Untuk membangun aplikasi AI yang dapat diandalkan, Anda harus membangun model Anda menggunakan dataset struktural dan non-struktural Anda sendiri. Dalam kursus hanya teks ini, Anda akan belajar bagaimana memanfaatkan BigQuery sebagai mesin yang kuat untuk pencarian vektor dan Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dengan memahami cara menghasilkan embedding, menyimpannya, dan melakukan query dengan efisien, Anda akan mengubah data mentah menjadi konteks yang sangat relevan untuk model AI generatif. Apa yang akan Anda pelajari: Mengerti konsep dasar dari embedding, ruang vektor, dan pencarian semantik; Membuat embedded teks langsung di dalam BigQuery menggunakan fungsi SQL modern; Melakukan pencarian vektor yang efisien untuk menemukan konteks yang relevan yang sesuai dengan query pengguna; Membentuk aliran kerja RAG lengkap untuk menyediakan LLM dengan data yang akurat dan real-time; Terapkan dasar-dasar rekayasa prompt untuk menggabungkan konteks yang diperoleh dengan prompt pengguna; Evaluasi kualitas output RAG untuk meminimalkan halusinasi AI dan memastikan groundedness. Anda akan mulai dengan terminologi kunci dan arsitektur database vektor sebelum pindah ke operasi vektor berbasis SQL yang praktis. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan potongan kode langkah demi langkah, Anda akan berkembang dari generasi embedding dasar ke pipa RAG yang berfungsi sepenuhnya. Kursus ini dirancang untuk analis data, pengembang, dan penggemar AI yang baru mengenal database vektor dan RAG. Tidak ada pengalaman sebelumnya dalam pembelajaran mesin yang diperlukan, meskipun keakraban dasar dengan SQL berguna. Mulailah membaca hari ini untuk membuka kekuatan pencarian semantik dan aliran kerja pencarian AI modern.