Truy cập ngày 1 tháng 1 năm 2012.  Vector Search and RAG with BigQuery: A Practical Guide

Trí tuệ nhân tạo hiện đại dựa trên việc kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với dữ liệu riêng của tổ chức của bạn. BigQuery giúp tích hợp mạnh mẽ này dễ dàng sử dụng các kỹ năng SQL mà bạn đã sở hữu. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ học cách xây dựng hệ thống Thế hệ Tìm kiếm Tăng cường (RAG) và thực hiện tìm kiếm vectơ trực tiếp trong kho dữ liệu của bạn. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm AI cơ bản đến thực hiện các truy vấn SQL thực tế tạo ra các embedding và lấy dữ liệu tương tự về ngữ nghĩa. Qua những lời giải thích rõ ràng, bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm cơ bản của vector embeddings, semantic search, và kiến trúc RAG. 2. Tạo và lưu trữ vector trực tiếp bên trong BigQuery bằng SQL. 3. Thực hiện các truy vấn tìm kiếm vectơ hiệu quả để tìm kiểm tra thông tin liên quan ngữ nghĩa. 4. Kết nối ngữ cảnh dữ liệu thu hồi với các mô hình ngôn ngữ lớn cho các phản hồi RAG chính xác. 5. Apply prompt kỹ thuật cơ bản để định dạng ngữ cảnh lấy lại cho hiệu suất mô hình tối ưu. 6. Thực hành viết các truy vấn SQL sạch, hiện đại cho các nhiệm vụ dữ liệu AI. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản, giới thiệu cách máy tính thể hiện ý nghĩa thông qua vectơ. Từ đó, bạn sẽ tiến hành qua các bài học văn bản có cấu trúc với các đoạn mã, học cách cấu hình chỉ mục tìm kiếm vector và xây dựng một đường ống RAG hoàn toàn hoạt động. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển và quản trị viên cơ sở dữ kiện mới đến AI và cơ sở data vector, không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để giải phóng sức mạnh của tìm kiếm ngữ nghĩa trong kho dữ liệu của bạn.