Membangun Pencarian Vektor dan Solusi RAG di BigQuery

Ketika model AI generatif menjadi pusat aplikasi modern, mendasarkan model tersebut dengan data perusahaan Anda sendiri sangat penting untuk mencegah hal-hal yang tidak diinginkan. BigQuery menyediakan kemampuan built-in yang kuat untuk menghasilkan embedding dan menjalankan pencarian vektor langsung di tempat data Anda berada. Dengan menyelesaikan kursus berbasis teks ini, Anda akan belajar bagaimana membangun pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) lengkap menggunakan BigQuery. Anda akan berpindah dari memahami konsep dasar database ke struktur data untuk AI, menghasilkan vektor embedding, dan mengeksekusi pencarian semantik untuk memasukkan konteks ke dalam model bahasa besar. Apa yang akan Anda pelajari: - Mengerti konsep dasar dari vektor embeddings, pencarian semantik, dan arsitektur RAG. - Membuat teks embeddings langsung di dalam BigQuery menggunakan built-in fungsi. - Lakukan pencarian jarak vektor efisien untuk menemukan konteks yang sangat relevan. - Desain workflow RAG yang kuat yang melandasi model bahasa dan memitigasi halusinasi AI. - Terapkan praktik terbaik persiapan data untuk memastikan hasil pencarian vektor berkualitas tinggi. Anda akan mulai dengan terminologi kunci dan definisi dasar sebelum bergerak melalui penjelasan tertulis dari query SQL dan konfigurasi vektor. Kursus ini sangat cocok untuk pemula, analis data, dan pengembang yang ingin memperluas keterampilan mereka ke database AI, tanpa memerlukan pengalaman machine learning sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan pencarian semantik di gudang data Anda.