Pesquisa vetorial e RAG no BigQuery para iniciantes

Conectar modelos de linguagem grandes aos dados da empresa é fundamental para criar aplicativos inteligentes, mas a movimentação de dados entre sistemas apresenta complexidade e riscos de segurança. Este curso baseado em texto mostra como gerar incorporações, executar pesquisas vetoriais e implementar a geração aumentada de recuperação (RAG) diretamente no BigQuery. Você fará a transição da correspondência de palavras-chave tradicional para a pesquisa semântica, aprendendo a aproveitar os recursos de aprendizado de máquina usando fluxos de trabalho SQL familiares. Ao entender os conceitos fundamentais de espaços vetoriais e padrões de consulta práticos, você poderá enriquecer seu data warehouse com recursos modernos de IA. O que você aprenderá: compreender os conceitos principais de incorporações de vetores e pesquisa semântica; gerar incorporações do texto usando funções SQL no BigQuery; configurar índices de vetor para otimizar o desempenho de pesquisa em grandes conjuntos de dados; criar pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) para basear modelos de IA em seus dados; aplicar engenharia de prompt básica Pratique escrever consultas SQL limpas para fluxos de trabalho modernos de IA e pesquisa semântica. O curso começa com terminologia essencial, explicando o que são incorporações e como os bancos de dados vetoriais funcionam conceitualmente. A partir daí, você lerá implementações SQL passo a passo, aprenderá a criar índices, executar pesquisas de similaridade e arquitetar um fluxo de trabalho RAG completo. Este curso foi projetado para analistas de dados, administradores de banco de dados e desenvolvedores de software que desejam integrar recursos de pesquisa de IA em seu armazém de dados existente. Nenhum conhecimento prévio de machine learning é necessário, embora uma familiaridade básica com SQL seja útil. Comece a ler agora para dominar a pesquisa semântica e o RAG no BigQuery.