RAG- und Vektorsuche mit BigQuery erstellen

Große Sprachmodelle sind unglaublich leistungsfähig, aber sie kämpfen oft mit Halluzinationen und haben keinen Zugriff auf Ihre privaten Daten. Die Integration Ihrer Unternehmensdaten mit KI erfordert eine robuste, skalierbare Data-Warehouse-Lösung. In diesem reinen Textkurs lernen Sie, wie Sie semantische Such- und Retrieval-Augmented-Generation-Workflows (RAG) direkt in BigQuery erstellen. Sie erfahren, wie Sie unstrukturierten Text in Vektor-Einbettungen umwandeln und relevanten Kontext abrufen können, ohne Ihre Daten aus Ihrer Analyseumgebung zu verschieben. Was Sie lernen: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von Vektor-Einbettungen, semantischer Suche und RAG-Architekturen. - Generieren Sie Texteinbettungen mit integrierten BigQuery-Funktionen für maschinelles Lernen. - Führen Sie effiziente Vektorsuchen durch, um hochrelevante Datenpunkte schnell zu finden. - Implementieren Sie RAG-Muster, um große Sprachmodelle mit Ihren eigenen Datensätzen zu erden. - Minimieren Sie KI-Halluzinationen, indem Sie präzise Kontext-Retrieval-Pipelines entwerfen. - Wenden Sie moderne Best Practices für die Verwaltung von Vektordaten und grundlegendes Prompt Engineering an. Dieser textbasierte Leitfaden beginnt mit der grundlegenden Datenbank- und KI-Terminologie, bevor Sie praktische SQL-basierte Vektoroperationen durchlaufen. Dieser Kurs wurde speziell für Anfänger entwickelt und erfordert keine vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen. Lesen Sie weiter, um die Lücke zwischen Ihren analytischen Daten und generativer KI zu schließen.