Xây dựng RAG và tìm kiếm vectơ với BigQuery

Mô hình ngôn ngữ lớn có sức mạnh đáng kinh ngạc, nhưng chúng thường phải vật lộn với ảo giác và thiếu khả năng truy cập dữ liệu cá nhân của bạn. Hợp nhất dữ liệu doanh nghiệp của bạn với AI đòi hỏi một giải pháp kho dữ kiện mạnh mẽ, có thể mở rộng. Trong khóa học chỉ có văn bản này, bạn sẽ học cách xây dựng tìm kiếm ngữ nghĩa và các luồng công việc Tạo lập Tìm kiếm (RAG) trực tiếp bên trong BigQuery. Bạn sẽ khám phá cách biến văn bản không cấu trúc thành vector nhúng và lấy lại ngữ cảnh liên quan mà không cần di chuyển dữ liệu ra khỏi môi trường phân tích của bạn. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các khái niệm cơ bản của vector embeddings, semantic search, và kiến trúc RAG. - Tạo nội dung văn bản bằng cách sử dụng các chức năng học máy của BigQuery. - Thực hiện tìm kiếm vector hiệu quả để nhanh chóng tìm các điểm dữ liệu liên quan cao. - Thực hiện các mẫu RAG để xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn với các tập dữ liệu của riêng bạn. - Giảm thiểu ảo giác AI bằng cách thiết kế hệ thống thu hồi ngữ cảnh chính xác. - Ứng dụng các phương pháp tốt nhất hiện đại để quản lý dữ liệu vector và kỹ thuật nhanh cơ bản. Hướng dẫn dựa trên văn bản này bắt đầu với thuật ngữ cơ sở dữ liệu và AI cần thiết trước khi bạn đi qua các thao tác vector dựa vào SQL. Được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để nối kết khoảng cách giữa dữ liệu phân tích và AI sinh học.