Xây dựng hệ thống RAG và tìm kiếm vectơ trong BigQuery

Khi các mô hình AI sinh sản trở thành trung tâm cho các ứng dụng hiện đại, việc đặt chúng với dữ liệu doanh nghiệp của bạn là quan trọng để ngăn chặn ảo giác. BigQuery cung cấp các khả năng tích hợp mạnh mẽ để tạo ra các embedding và chạy tìm kiếm vectơ trực tiếp nơi dữ liệu của bạn sống. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu kho dữ liệu cơ bản đến việc triển khai các đường ống lấy lại-tăng cường (RAG) đầy đủ chức năng. Bạn sẽ có được kỹ năng để lưu trữ các vector chiều cao, thực hiện truy vấn tương tự, và kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với các tập dữ liệu cấu trúc của bạn. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cơ bản của các vector nhúng và tìm kiếm ngữ nghĩa; Tạo các nội dung nhúng văn bản bằng cách sử dụng truy vấn SQL trực tiếp bên trong BigQuery; Cấu hình và tối ưu hóa chỉ số vector để thực hiện tìm kiểm tương tự nhanh chóng theo quy mô; Tăng cường kiến trúc RAG mạnh mẽ để cung cấp dữ liệu có liên quan đến ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ; Apply Chia nhỏ và các chiến lược xử lý trước để chuẩn bị văn bản thô cho việc tạo ra nhúng; Giảm ảo giác mô hình bằng cách đáp ứng LLM với dữ liệu kho xác minh. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi của cơ sở dữ liệu vector và biểu diễn ngữ nghĩa trước khi chuyển sang thực hiện dựa trên SQL thực tế. Thông qua các giải thích cấu trúc và các ví dụ mã rõ ràng, bạn sẽ học cách phối hợp một luồng công việc RAG hoàn chỉnh từ việc hấp thụ dữ liệu thô đến đầu ra được tạo ra. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ kiện, và các kỹ sư AI tham vọng mới đến tìm kiếm vectơ và RAG. Không cần kinh nghiệm học máy trước; một sự quen thuộc cơ bản với SQL là tất cả những gì bạn cần để bắt đầu. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa sức mạnh của tìm kiếm ngữ nghĩa bên trong kho dữ liệu của bạn.