Criação de sistemas RAG e pesquisa vetorial no BigQuery

À medida que os modelos de IA generativos se tornam centrais para aplicativos modernos, baseá-los em seus próprios dados corporativos é crucial para evitar alucinações. O BigQuery oferece recursos integrados avançados para gerar incorporações e executar pesquisas vetoriais diretamente onde seus dados estão. Neste curso baseado em texto, você fará a transição da compreensão do armazenamento de dados básico para a implementação de pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) totalmente funcionais. Você ganhará as habilidades para armazenar vetores de alta dimensão, executar consultas de similaridade e conectar modelos de linguagem grandes aos seus conjuntos de dados estruturados. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de incorporações de vetores e pesquisa semântica; gerar incorporações do texto usando consultas SQL diretamente no BigQuery; configurar e otimizar índices de vetor para realizar pesquisas de similaridade rápidas em escala; criar arquiteturas RAG robustas para alimentar dados contextualmente relevantes para modelos de linguagem; aplicar Estratégias de pré-processamento e segmentação para preparar o texto bruto para a geração de incorporação; Mitigação de alucinações do modelo, fundamentando as respostas do LLM com dados de armazém verificados. Você começará com a terminologia central de bancos de dados vetoriais e representação semântica antes de passar para implementações práticas baseadas em SQL. Através de explicações estruturadas e exemplos de código claros, você aprenderá a orquestrar um fluxo de trabalho RAG completo, desde a ingestão de dados brutos até a saída gerada. Este curso é projetado para analistas de dados, administradores de banco de dados e aspirantes a engenheiros de IA que são novos na pesquisa de vetores e RAG. Não é necessária experiência prévia em machine learning; uma familiaridade básica com SQL é tudo o que você precisa para começar. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da pesquisa semântica dentro do seu data warehouse.