Erstellen von RAG-Systemen und Vektorsuche in BigQuery

Da generative KI-Modelle für moderne Anwendungen immer wichtiger werden, ist es entscheidend, sie mit Ihren eigenen Unternehmensdaten zu verankern, um Halluzinationen zu vermeiden. BigQuery bietet leistungsstarke integrierte Funktionen, mit denen Sie Einbettungen generieren und Vektorsuchen direkt an der Stelle ausführen können, an der sich Ihre Daten befinden. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie von einem einfachen Data Warehousing zu voll funktionsfähigen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines übergehen. Sie erwerben die Fähigkeiten, um hochdimensionale Vektoren zu speichern, Ähnlichkeitsabfragen auszuführen und große Sprachmodelle mit Ihren strukturierten Datensätzen zu verbinden. Was Sie lernen: Grundlegende Konzepte von Vektor-Einbettungen und semantischer Suche verstehen; Text-Einsätze mit SQL-Abfragen direkt in BigQuery generieren; Vektorindizes konfigurieren und optimieren, um schnelle Ähnlichkeitssuchen im großen Maßstab durchzuführen; Robuste RAG-Architekturen erstellen, um kontextrelevante Daten in Sprachmodelle einzugeben; Strategien zur Aufteilung und Vorverarbeitung, um Rohtext für die Embedding-Generierung vorzubereiten; Verringern Sie Modellhalluzinationen, indem Sie LLM-Antworten mit verifizierten Warehouse-Daten gründen. Sie beginnen mit der Kernterminologie von Vektordatenbanken und semantischer Darstellung, bevor Sie zu praktischen SQL-basierten Implementierungen übergehen. Durch strukturierte Erläuterungen und klare Codebeispiele lernen Sie, wie Sie einen kompletten RAG-Workflow von der Rohdateneingabe bis zur generierten Ausgabe orchestrieren. Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Datenbankadministratoren und angehende KI-Ingenieure, die sich noch nicht mit Vektorsuche und RAG auskennen. Es sind keine vorherigen Erfahrungen mit Machine Learning erforderlich. Grundlegende Kenntnisse von SQL sind alles, was Sie für den Einstieg benötigen. Lesen Sie noch heute weiter, um die Leistungsfähigkeit der semantischen Suche in Ihrem Data Warehouse zu erschließen.