Vektorsuche und RAG mit BigQuery für Einsteiger

Große Sprachmodelle haben oftmals einen halluzinatorischen oder fehlenden Zugriff auf Ihre privaten Unternehmensdaten. Mit BigQuery für die Vektorsuche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Sie Ihre KI-Anwendungen direkt in Ihrem Data Warehouse auf genaue Echtzeitdaten stützen. Dieser reine Textkurs führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Generierung von Einbettungen, der Durchführung semantischer Vektorsuchen und des Aufbaus robuster RAG-Pipelines. Sie werden vom Schreiben von Standard-SQL-Abfragen zum Erstellen intelligenter, kontextsensitiver Daten-Workflows übergehen, die moderne KI-Systeme unterstützen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von Vektoreinbettungen, semantischer Suche und RAG-Architekturen. - Generieren Sie Texteinbettungen mit integrierten BigQuery-Funktionen für maschinelles Lernen. - Konfigurieren und Ausführen von Vektorsuchabfragen, um semantisch ähnliche Datenpunkte zu finden. - Erstellen Sie End-to-End-RAG-Workflows, um hoch relevanten Kontext in Sprachmodelle einzugeben. - Wenden Sie Best Practices für die Indizierung, Leistungsoptimierung und Minderung von KI-Halluzinationen an. Dieser Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie, den Grundkonzepten und den grundlegenden Definitionen von Vektorräumen, bevor Sie durch praktische SQL-Implementierungen von RAG-Integrationsmustern und Vektorsuchen geführt werden. Es richtet sich an Datenanalysten, Datenbankadministratoren und aufstrebende KI-Ingenieure, die noch nicht mit Vektordatenbanken vertraut sind und ihr vorhandenes SQL-Wissen nutzen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Leistungsfähigkeit der semantischen Suche in Ihrem Data Warehouse zu erschließen.