Tworzenie rozwiązań wyszukiwania wektorowego i RAG w BigQuery

Ponieważ generatywne modele AI stają się centralnym elementem nowoczesnych aplikacji, ich ugruntowanie na własnych danych przedsiębiorstwa jest niezbędne, aby zapobiec halucynacjom. BigQuery oferuje zaawansowane, wbudowane funkcje generowania osadzeń i uruchamiania wyszukiwania wektorowego bezpośrednio w miejscu, w którym znajdują się dane. Ukończenie tego kursu tekstowego pozwoli Ci nauczyć się, jak zbudować kompletny potok Retrieval-Augmented Generation (RAG) przy użyciu BigQuery. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć bazy danych do struktury danych dla AI, generowania osadzeń wektorowych i wykonywania wyszukiwań semantycznych w celu wprowadzenia kontekstu do dużych modeli językowych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia osadzania wektorów, wyszukiwania semantycznego i architektury RAG. - Generuj osadzanie tekstu bezpośrednio w BigQuery za pomocą wbudowanych funkcji. - Wykonuj skuteczne wyszukiwania odległości wektorowych, aby znaleźć wysoce odpowiedni kontekst. - Zaprojektuj solidne przepływy pracy RAG, które uziemniają modele językowe i łagodzą halucynacje AI. - Zastosuj najlepsze praktyki przygotowywania danych, aby zapewnić wysokiej jakości wyniki wyszukiwania wektorowego. Zaczniesz od kluczowej terminologii i podstawowych definicji, zanim przejdziesz przez pisemne wyjaśnienia zapytań SQL i konfiguracji wektorowych. Ten kurs jest idealny dla początkujących, analityków danych i programistów, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w bazach danych AI, bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc wyszukiwania semantycznego w hurtowni danych.