Creare soluzioni RAG e di ricerca vettoriale in BigQuery

Mentre l'intelligenza artificiale trasforma il modo in cui interagiamo con i dati, connettere i modelli linguistici di grandi dimensioni al tuo archivio dati aziendale è più critico che mai. Impara come colmare questa lacuna utilizzando la potenza analitica di BigQuery. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali dei database vettoriali, della ricerca semantica e della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). Capirai come rappresentare i dati non strutturati come embeddings vettoriali e cercarli in modo efficiente utilizzando tecniche di database standard. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali degli embeddings vettoriali e della similarità semantica - Generare e gestire embeddings di testo direttamente all'interno di BigQuery - Eseguire ricerche vettoriali efficienti utilizzando query SQL per trovare informazioni correlate - Configurare architetture di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) di base per fondare i modelli AI - Applicare le migliori pratiche per ottimizzare le prestazioni delle query vettoriali e gestire le pipeline di dati Il corso inizia con la terminologia essenziale e la teoria alla base degli spazi vettoriali, quindi procede passo dopo passo attraverso la scrittura di SQL per generare embeddings, cercare vettori e connettere il contesto recuperato ai modelli linguistici. È progettato per analisti di dati, sviluppatori e aspiranti ingegneri AI che sono nuovi ai database vettoriali e desiderano un'introduzione chiara e basata su testo alle moderne architetture di ricerca senza configurazioni complesse. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza della ricerca semantica nei tuoi flussi di lavoro di dati.