Construction de RAG et de recherche vectorielle avec BigQuery

Les grands modèles linguistiques sont incroyablement puissants, mais ils luttent souvent contre les hallucinations et n'ont pas accès à vos données privées. L'intégration de vos données d'entreprise avec l'IA nécessite une solution d'entrepôt de données robuste et évolutive. Dans ce cours textuel uniquement, vous apprendrez à construire des flux de travail de recherche sémantique et de génération augmentée par récupération (RAG) directement dans BigQuery. Vous découvrirez comment transformer du texte non structuré en embeddings vectoriels et récupérer un contexte pertinent sans déplacer vos données hors de votre environnement d'analyse. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des embeddings vectoriels, de la recherche sémantique et des architectures RAG. - Générer des embeddings de texte à l'aide de fonctions d'apprentissage automatique intégrées à BigQuery. - Effectuer des recherches vectorielles efficaces pour localiser rapidement des points de données hautement pertinents. - Implémenter des modèles RAG pour ancrer les grands modèles linguistiques avec vos propres ensembles de données. - Minimiser les hallucinations de l'IA en concevant des pipelines de récupération de contexte précis. - Appliquer les meilleures pratiques modernes pour la gestion des données vectorielles et l'ingénierie de base des invites. Ce guide textuel commence par la terminologie essentielle des bases de données et de l'IA avant de vous guider à travers des opérations vectorielles pratiques basées sur SQL. Conçu spécifiquement pour les débutants, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en apprentissage automatique. Commencez à lire dès aujourd'hui pour combler le fossé entre vos données analytiques et l'IA générative.