Vectorzoek- en RAG-oplossingen bouwen in BigQuery

Nu generatieve AI-modellen centraal komen te staan in moderne applicaties, is het essentieel om ze te gronden op uw eigen bedrijfsgegevens om hallucinaties te voorkomen. BigQuery biedt krachtige, ingebouwde mogelijkheden om insluitingen te genereren en vectorzoekopdrachten uit te voeren, direct op de locatie waar uw gegevens zich bevinden. In deze tekstgebaseerde cursus leert u hoe u een complete Retrieval-Augmented Generation-pijplijn (RAG) bouwt met BigQuery. Je gaat van het begrijpen van basisconcepten van databases naar het structureren van gegevens voor AI, het genereren van vectorinsluitingen en het uitvoeren van semantische zoekopdrachten om context in grote taalmodellen te voeden. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele concepten van vectorinsluitingen, semantisch zoeken en RAG-architectuur. - Genereer tekstinsluitingen rechtstreeks binnen BigQuery met behulp van ingebouwde functies. - Voer efficiënte vectorafstandszoekopdrachten uit om zeer relevante context te vinden. - Ontwerp robuuste RAG-workflows die taalmodellen gronden en AI-hallucinaties verminderen. - Pas best practices voor gegevensvoorbereiding toe om vectorzoekresultaten van hoge kwaliteit te garanderen. U begint met belangrijke terminologie en fundamentele definities voordat u door schriftelijke uitleg van SQL-query's en vectorconfiguraties gaat. Deze cursus is perfect voor beginners, data-analisten en ontwikkelaars die hun vaardigheden willen uitbreiden naar AI-databases, zonder dat er eerdere ervaring met machine learning nodig is. Begin vandaag nog met lezen om de kracht van semantische zoekopdrachten in uw datawarehouse te ontdekken.