Recherche vectorielle et RAG dans BigQuery pour débutants

Connecter des grands modèles linguistiques à vos données d'entreprise est essentiel pour créer des applications intelligentes, mais le déplacement de données entre systèmes introduit de la complexité et des risques de sécurité. Ce cours textuel vous montre comment générer des embeddings, effectuer des recherches vectorielles et implémenter la génération augmentée par récupération (RAG) directement dans BigQuery. Vous passerez de la correspondance de mots-clés traditionnelle à la recherche sémantique, en apprenant à exploiter les capacités d'apprentissage automatique à l'aide de flux de travail SQL familiers. En comprenant les concepts fondamentaux des espaces vectoriels et les modèles de requêtes pratiques, vous serez en mesure d'enrichir votre entrepôt de données avec des capacités d'IA modernes. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts clés des embeddings vectoriels et de la recherche sémantique ; * Générer des embeddings de texte à l'aide de fonctions SQL dans BigQuery ; * Configurer des index vectoriels pour optimiser les performances de recherche sur de grands ensembles de données ; * Créer des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) pour ancrer les modèles d'IA dans vos données ; * Appliquer des principes de base d'ingénierie de prompt pour formater le contexte récupéré ; * Pratiquer l'écriture de requêtes SQL claires pour les flux de travail d'IA modernes et de recherche sémantique. Le cours commence par la terminologie essentielle, expliquant ce que sont les embeddings et comment fonctionnent les bases de données vectorielles conceptuellement. Ensuite, vous lirez des implémentations SQL étape par étape, apprenant à créer des index, à effectuer des recherches de similarité et à architecturer un flux de travail RAG complet. Ce cours est conçu pour les analystes de données, les administrateurs de bases de données et les développeurs de logiciels qui souhaitent intégrer des fonctionnalités de recherche d'IA dans leur entrepôt de données existant. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec SQL soit utile. Commencez à lire dès maintenant pour maîtriser la recherche sémantique et le RAG dans BigQuery.