Tworzenie systemów RAG i wyszukiwania wektorowego w BigQuery

Ponieważ generatywne modele AI stają się centralnym elementem nowoczesnych aplikacji, ich ugruntowanie na własnych danych przedsiębiorstwa ma kluczowe znaczenie dla zapobiegania halucynacjom. BigQuery oferuje zaawansowane, wbudowane funkcje generowania osadzeń i uruchamiania wyszukiwania wektorowego bezpośrednio w miejscu, w którym znajdują się dane. W tym kursie tekstowym przejdziesz od zrozumienia podstawowej hurtowni danych do wdrożenia w pełni funkcjonalnych potoków Retrieval-Augmented Generation (RAG). Zdobędziesz umiejętności przechowywania wektorów wielowymiarowych, wykonywania zapytań podobieństwa i łączenia dużych modeli językowych ze swoimi ustrukturyzowanymi zestawami danych. Poznasz podstawowe pojęcia osadzania wektorów i wyszukiwania semantycznego; Generowanie osadzonego tekstu za pomocą zapytań SQL bezpośrednio w BigQuery; Konfigurowanie i optymalizowanie indeksów wektorowych w celu szybkiego wyszukiwanie podobieństw na dużą skalę; Budowanie niezawodnych architektur RAG w celu przesyłania danych kontekstowych do modeli językowych; Zastosowanie Strategie przetwarzania wstępnego i przetwarzanego w celu przygotowania surowego tekstu do osadzenia; Zminimalizuj halucynacje modelu, uziemiając odpowiedzi LLM ze zweryfikowanymi danymi magazynowymi. Zaczniesz od podstawowej terminologii baz danych wektorowych i reprezentacji semantycznej, zanim przejdziesz do praktycznych implementacji opartych na SQL. Poprzez uporządkowane wyjaśnienia i jasne przykłady kodu, dowiesz się, jak zorganizować kompletny przepływ pracy RAG od pobierania surowych danych do wygenerowanego wyjścia. Ten kurs jest przeznaczony dla analityków danych, administratorów baz danych i początkujących inżynierów AI, którzy są nowicjuszami w wyszukiwaniu wektorowym i RAG. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym; podstawowa znajomość SQL to wszystko, czego potrzebujesz, aby rozpocząć. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc wyszukiwania semantycznego w hurtowni danych.