Membuat Pencarian RAG dan Vector dengan BigQuery

Model bahasa besar sangat kuat, tapi mereka sering berjuang dengan halusinasi dan kurangnya akses ke data pribadi Anda. Mengintegrasikan data perusahaan dengan AI memerlukan solusi gudang data yang kuat dan dapat disesuaikan. Dalam kursus hanya teks ini, Anda akan belajar untuk membangun pencarian semantik dan Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows langsung di dalam BigQuery. Anda akan menemukan bagaimana mengubah teks tak terstruktur menjadi vektor embeddings dan mengambil konteks yang relevan tanpa memindahkan data Anda keluar dari lingkungan analisis Anda. Apa yang akan Anda pelajari: - Mengerti konsep dasar dari vektor embeddings, pencarian semantik, dan arsitektur RAG. - Membuat teks embeddings menggunakan built-in BigQuery fungsi pembelajaran mesin. - Lakukan pencarian vektor efisien untuk menemukan titik data yang sangat relevan dengan cepat. - Implementasi pola RAG untuk tanah besar model bahasa dengan dataset Anda sendiri. - Mengurangi halusinasi AI dengan mendesain pipa pencarian konteks yang tepat. - Terapkan praktik terbaik modern untuk mengelola data vektor dan rekayasa prompt dasar. Panduan berbasis teks ini dimulai dengan terminologi database dan AI yang penting sebelum memandu Anda melalui operasi vektor berbasis SQL yang praktis. Dirancang khusus untuk pemula, kursus ini tidak memerlukan pengalaman machine learning sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk menjembatani kesenjangan antara data analitis Anda dan AI generatif.