BigQuery'de Vektör Arama ve RAG Çözümleri Yapmak

Yaratıcı yapay zeka modelleri modern uygulamaların merkezine yerleştikçe, onları kendi şirket verilerinizle temellendirmek halüsinasyonları önlemek için gereklidir. BigQuery, gömülü verileri oluşturmak ve verilerinizin bulunduğu yerde doğrudan vektör aramalarını yürütmek için güçlü, dahili yetenekler sağlar. Bu metin tabanlı kursu tamamlayarak, BigQuery kullanarak tam bir Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) boru hattını nasıl inşa edeceğinizi öğreneceksiniz. Temel veritabanı kavramlarını anlamaktan, yapay zeka için veri yapılandırmaya, vektör gömülmesini oluşturmaya ve büyük dil modellerine bağlam beslemek için anlamsal aramaları çalıştırmaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Vektör gömülü, anlamlı arama ve RAG mimarisinin temel kavramlarını anlayacaksınız. - BigQuery'de, dahili fonksiyonları kullanarak doğrudan metin gömmelerini oluşturun. - Yüksek derecede ilgili bağlamı bulmak için verimli vektör mesafe aramalarını gerçekleştirin. - Güçlü RAG çalışma akışlarını tasarlayın. Dil modellerini temel alarak ve yapay zeka halüsinasyonlarını azaltarak. - Yüksek kaliteli vektör arama sonuçlarını sağlamak için en iyi veri hazırlama uygulamalarını uygulayın. SQL sorguları ve vektör konfigürasyonlarının yazılı açıklamalarını geçmeden önce anahtar terminoloji ve temel tanımlamalarla başlayacaktır. Bu kurs, becerilerini yapay zeka veritabanlarına genişletmek isteyen yeni başlayanlar, veri analistler ve geliştiriciler için mükemmeldir, önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Veri deposunda anlamsal arama gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.