(Inggris) The Origins of the RAG in BigQuery

Menghubungkan model bahasa besar ke data perusahaan Anda adalah kunci untuk membangun aplikasi cerdas, tetapi memindahkan data antara sistem memperkenalkan kompleksitas dan risiko keamanan. Kursus berbasis teks ini menunjukkan cara menghasilkan embedding, menjalankan pencarian vektor, dan mengimplementasikan Retrieval-Augmented Generation (RAG) secara langsung di dalam BigQuery. Anda akan berpindah dari pencarian kata kunci tradisional ke pencarian semantik, belajar bagaimana memanfaatkan kemampuan pembelajaran mesin menggunakan aliran kerja SQL yang akrab. Dengan memahami konsep dasar ruang vektor dan pola pertanyaan praktis, Anda akan dapat memperkaya gudang data Anda dengan kemampuan AI modern. Apa yang Anda pelajari: Mengerti konsep inti dari embedding vektor dan pencarian semantik; Menghasilkan embedded teks menggunakan fungsi SQL di dalam BigQuery; Mengkonfigurasi indeks vektor untuk mengoptimalkan kinerja pencarian pada set data besar; Membuat pipa Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk model AI dasar dalam data Anda; Terapkan rekayasa prompt dasar prinsip-prinsip untuk memformat konteks yang diperoleh; Praktik menulis query SQL bersih untuk AI modern dan workflow pencarian semantik. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting, menjelaskan apa yang tertanam dan bagaimana database vektor bekerja secara konseptual. Dari sana, Anda akan membaca langkah demi langkah implementasi SQL, belajar untuk membuat indeks, menjalankan pencarian kesamaan, dan arsitek aliran kerja RAG lengkap. Kursus ini dirancang untuk analis data, administrator database, dan pengembang perangkat lunak yang ingin mengintegrasikan fitur pencarian AI ke gudang data yang ada. Tidak ada latar belakang pembelajaran mesin sebelumnya yang diperlukan, meskipun keakraban dasar dengan SQL berguna. Mulai membaca sekarang untuk menguasai pencarian semantik dan RAG di dalam BigQuery.