Construction de solutions de recherche vectorielle et RAG dans BigQuery

Alors que les modèles d'IA générative deviennent centraux dans les applications modernes, il est essentiel de les ancrer dans vos propres données d'entreprise pour éviter les hallucinations. BigQuery offre de puissantes capacités intégrées pour générer des embeddings et effectuer des recherches vectorielles directement là où se trouvent vos données. En terminant ce cours textuel, vous apprendrez à construire un pipeline complet de génération augmentée par la récupération (RAG) à l'aide de BigQuery. Vous passerez de la compréhension des concepts de base des bases de données à la structuration des données pour l'IA, à la génération d'embeddings vectoriels et à l'exécution de recherches sémantiques pour alimenter les grands modèles de langage en contexte. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des embeddings vectoriels, de la recherche sémantique et de l'architecture RAG. - Générer des embeddings de texte directement dans BigQuery à l'aide de fonctions intégrées. - Effectuer des recherches de distance vectorielle efficaces pour trouver un contexte très pertinent. - Concevoir des flux de travail RAG robustes qui ancrent les modèles de langage et atténuent les hallucinations de l'IA. - Appliquer les meilleures pratiques de préparation des données pour garantir des résultats de recherche vectorielle de haute qualité. Vous commencerez par la terminologie clé et les définitions fondamentales avant de passer à des explications écrites des requêtes SQL et des configurations vectorielles. Ce cours est parfait pour les débutants, les analystes de données et les développeurs cherchant à élargir leurs compétences aux bases de données IA, sans aucune expérience préalable en apprentissage automatique requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la recherche sémantique dans votre entrepôt de données.