Erstellen von Vektorsuche- und RAG-Lösungen in BigQuery

Da generative KI-Modelle für moderne Anwendungen immer wichtiger werden, ist es wichtig, sie mit Ihren eigenen Unternehmensdaten zu verankern, um Halluzinationen zu vermeiden. BigQuery bietet leistungsstarke integrierte Funktionen, mit denen Sie Einbettungen generieren und Vektorsuchen direkt an der Stelle ausführen können, an der sich Ihre Daten befinden. In diesem textbasierten Kurs erfahren Sie, wie Sie mit BigQuery eine vollständige Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline erstellen. Sie werden vom Verständnis grundlegender Datenbankkonzepte zum Strukturieren von Daten für KI, zum Erstellen von Vektoreinbettungen und zum Ausführen semantischer Suchen übergehen, um Kontext in große Sprachmodelle einzugeben. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Vektor-Einbettungen, semantische Suche und RAG-Architektur. - Erstellen Sie Texteinbettungen direkt in BigQuery mit integrierten Funktionen. - Führen Sie effiziente Vektor-Distanz-Suchen durch, um hoch relevanten Kontext zu finden. - Entwerfen Sie robuste RAG-Workflows, die Sprachmodelle erden und AI-Halluzinationen abmildern. - Wenden Sie Best Practices für die Datenaufbereitung an, um qualitativ hochwertige Vektorsuchergebnisse zu gewährleisten. Sie beginnen mit der wichtigsten Terminologie und grundlegenden Definitionen, bevor Sie schriftliche Erklärungen zu SQL-Abfragen und Vektorkonfigurationen durchgehen. Dieser Kurs ist perfekt für Anfänger, Datenanalysten und Entwickler, die ihre Fähigkeiten in KI-Datenbanken erweitern möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen mit maschinellem Lernen erforderlich sind. Lesen Sie weiter, um die Leistungsfähigkeit der semantischen Suche in Ihrem Data Warehouse zu erschließen.