Construction de systèmes RAG et de recherche vectorielle dans BigQuery

Alors que les modèles d'IA générative deviennent centraux dans les applications modernes, les ancrer avec vos propres données d'entreprise est crucial pour prévenir les hallucinations. BigQuery offre des capacités puissantes et intégrées pour générer des embeddings et exécuter des recherches vectorielles directement là où résident vos données. Dans ce cours textuel, vous passerez de la compréhension de la gestion de données de base à la mise en œuvre de pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) entièrement fonctionnels. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour stocker des vecteurs de haute dimension, exécuter des requêtes de similarité et connecter des grands modèles de langage à vos ensembles de données structurés. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux des embeddings vectoriels et de la recherche sémantique ; * Générer des embeddings de texte à l'aide de requêtes SQL directement dans BigQuery ; * Configurer et optimiser les index vectoriels pour effectuer des recherches de similarité rapides à grande échelle ; * Construire des architectures RAG robustes pour fournir des données contextuellement pertinentes aux modèles de langage ; * Appliquer des stratégies de découpage et de prétraitement pour préparer le texte brut à la génération d'embeddings ; * Atténuer les hallucinations des modèles en ancrant les réponses des LLM avec des données d'entrepôt vérifiées. Vous commencerez par la terminologie de base des bases de données vectorielles et de la représentation sémantique avant de passer à des implémentations pratiques basées sur SQL. Grâce à des explications structurées et à des exemples de code clairs, vous apprendrez à orchestrer un flux de travail RAG complet, de l'ingestion des données brutes à la sortie générée. Ce cours est conçu pour les analystes de données, les administrateurs de bases de données et les ingénieurs IA en herbe qui débutent dans la recherche vectorielle et le RAG. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise ; une connaissance de base de SQL est tout ce dont vous avez besoin pour commencer. Commencez à lire dès aujourd'hui pour exploiter la puissance de la recherche sémantique dans votre entrepôt de données.