Создание систем RAG и векторного поиска в BigQuery

По мере того как генеративные модели ИИ становятся центральным элементом современных приложений, их закрепление на собственных данных предприятия имеет решающее значение для предотвращения галлюцинаций. BigQuery предлагает мощные встроенные возможности для создания вложений и выполнения векторного поиска непосредственно в базе данных. В этом текстовом курсе вы пройдете путь от понимания основных понятий хранилища данных до реализации полностью функциональных конвейеров с дополненным генерированием (RAG). Вы приобретете навыки хранения высокомерных векторов, выполнения запросов на сходство и подключения больших языковых моделей к структурированным наборам данных. Вы узнаете: основные понятия вложений векторов и семантического поиска; создание вложения текста с помощью SQL-запросов непосредственно в BigQuery; настройка и оптимизация векторных индексов для быстрого и масштабируемого поиска сходства; создать надежную архитектуру RAG для передачи контекстно-релевантных данных в языковые модели; применять вложение текста в Big Query для поиска в тексте. Смягчение последствий галлюцинаций модели путем обоснования ответов LLM проверенными данными хранилища данных. Вы начнете с основной терминологии векторных баз данных и семантического представления, прежде чем перейти к практическим реализациям на основе SQL. С помощью структурированных объяснений и четких примеров кода вы узнаете, как организовать полный рабочий процесс RAG от сбора необработанных данных до получения выходных данные. Этот курс предназначен для аналитиков данных, администраторов баз данных и начинающих инженеров ИИ, которые впервые используют векторный поиск и RAG. Не требуется предыдущего опыта машинного обучения; все, что вам нужно, это базовое знание SQL. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу семантического поиска внутри вашего хранилища данных.