Wyszukiwanie wektorowe i RAG w BigQuery: praktyczny przewodnik

Nowoczesna sztuczna inteligencja opiera się na łączeniu dużych modeli językowych z prywatnymi danymi organizacji. BigQuery umożliwia korzystanie z tej zaawansowanej integracji przy użyciu umiejętności SQL, które już posiadasz. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak budować systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) i wykonywać wyszukiwania wektorowe bezpośrednio w hurtowni danych. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych koncepcji AI do wykonywania praktycznych zapytań SQL, które generują osadzanie i pobierają semantycznie podobne dane. Dzięki jasnym, pisemnym wyjaśnieniom nauczysz się: 1. Zrozum podstawowe pojęcia osadzania wektorów, wyszukiwania semantycznego i architektur RAG. 2. Generuj i przechowuj osadzenia wektorów bezpośrednio w BigQuery za pomocą SQL. 3. Wykonaj skuteczne zapytania wyszukiwania wektorowego, aby znaleźć semantycznie powiązane informacje. 4. Połącz pobrany kontekst danych z dużymi modelami językowymi, aby uzyskać dokładne odpowiedzi RAG. 5. Zastosuj podstawy inżynierii błyskawicznej, aby sformatować pobrany kontekst dla optymalnej wydajności modelu. 6. Ćwicz pisanie czystych, nowoczesnych zapytań SQL dla zadań danych opartych na sztucznej inteligencji. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii, wprowadzając sposób, w jaki komputery reprezentują znaczenie za pomocą wektorów. Następnie przejdziesz przez lekcje tekstu strukturalnego z fragmentami kodu, nauczysz się konfigurować indeksy wyszukiwania wektorowego i zbudować w pełni funkcjonalny potok RAG. Ten program jest przeznaczony dla analityków danych, programistów i administratorów baz danych, którzy są nowicjuszami w zakresie AI i baz wektorowych, bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc wyszukiwania semantycznego w hurtowni danych.