Vektorsuche und RAG-Lösungen in BigQuery

Da Unternehmen zunehmend große Sprachmodelle einsetzen, ist es zu einer kritischen Herausforderung geworden, KI-Halluzinationen zu mildern und Antworten auf echte Unternehmensdaten zu gründen. BigQuery bietet leistungsstarke, native Funktionen, mit denen Sie Einbettungen verwalten und Unternehmensdaten effizient durchsuchen können – ohne komplexe externe Infrastruktur. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von Vektordatenbanken und semantischer Suche und zeigt Ihnen, wie Sie Rohdaten in umsetzbares Wissen verwandeln können. Sie lernen, wie Sie Einbettungen generieren, Vektorsuchen ausführen und diese Teile verbinden, um robuste Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Pipelines direkt in Ihrem Data Warehouse zu erstellen. Was Sie lernen: Grundlegende Konzepte von Vektor-Einbettungen, semantischer Suche und RAG-Architekturen verstehen; Text- und Daten-Einsätze mit den integrierten Funktionen für maschinelles Lernen von BigQuery generieren; effiziente Vektorsuchen durchführen, um semantisch ähnliche Daten in riesigen Datensätzen zu finden; RAG Pipelines konfigurieren, um große Datenmengen zu erfassen Anwenden von Best Practices für die Strukturierung von Daten und die Optimierung von Vektorabfragen für die Leistung in der realen Welt. Der Kurs beginnt mit der wichtigsten Terminologie, grundlegenden Konzepten und grundlegendsten Definitionen von Vektorräumen, bevor Schritt für Schritt schriftliche Erklärungen der SQL-basierten Machine-Learning-Funktionen folgen. Sie entwickeln sich vom Schreiben grundlegender Vektorabfragen bis hin zur Strukturierung vollständiger Workflows, die Ihr Data Warehouse mit generativen KI-Ausgaben verbinden. Dieses Programm richtet sich an Datenanalysten, Entwickler und angehende Dateningenieure, die moderne KI-Suchfunktionen in ihre bestehenden Workflows integrieren möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen mit maschinellem Lernen erforderlich sind. Lesen Sie weiter, um die Leistungsfähigkeit der semantischen Suche und RAG in Ihrem Data Warehouse zu erschließen.