(Inggris) Situs web resmi (Inggrek) Vektor dan RAG Solutions di BigQuery

Ketika organisasi semakin banyak mengadopsi model bahasa besar, mitigasi halusinasi AI dan mendasarkan respons pada data perusahaan yang sebenarnya menjadi tantangan yang penting. BigQuery menyediakan kemampuan natif yang kuat untuk menangani embedding dan mencari data perusahaan secara efisien tanpa infrastruktur eksternal yang kompleks. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep dasar database vektor dan pencarian semantik, menunjukkan kepada Anda bagaimana mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang dapat diterapkan. Anda akan belajar bagaimana menghasilkan embedding, menjalankan pencarian vektor, dan menghubungkan bagian-bagian ini untuk membangun pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang kuat langsung di dalam gudang data Anda. Apa yang akan Anda pelajari: Mengerti konsep dasar dari embedding vektor, pencarian semantik, dan arsitektur RAG; Memproduksi embedded teks dan data menggunakan kemampuan machine learning built-in BigQuery; Melakukan pencarian vektor yang efisien untuk menemukan data yang serupa secara semantik dalam set data besar; Mengkonfigurasi pipa RAG untuk melandasi bahasa besar Model dengan data perusahaan Anda sendiri; Terapkan praktik terbaik untuk struktur data dan mengoptimalkan query vektor untuk kinerja dunia nyata. Kursus ini dimulai dengan terminologi kunci, konsep dasar, dan definisi dasar ruang vektor sebelum pindah ke penjelasan tertulis langkah demi langkah dari fungsi pembelajaran mesin berbasis SQL. Anda akan berkembang dari menulis pertanyaan vektor dasar untuk struktur aliran kerja penuh yang menghubungkan gudang data Anda ke output AI generatif. Program ini dirancang untuk analis data, pengembang, dan insinyur data yang bercita-cita yang ingin mengintegrasikan kemampuan pencarian AI modern ke dalam aliran kerja yang ada, tanpa pengalaman machine learning sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan pencarian semantik dan RAG dalam gudang data Anda.