Construcción de Soluciones RAG y Búsqueda Vectorial en BigQuery

Aprovechar el poder de los modelos de lenguaje grandes requiere basarlos en sus propios datos empresariales. Este curso basado en texto lo guía a través del uso de BigQuery para construir sistemas robustos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que minimizan las alucinaciones de IA y entregan resultados precisos y conscientes del contexto. Pasará de comprender el almacenamiento básico de datos a implementar pipelines avanzados de búsqueda semántica. Al aprender a generar embeddings y ejecutar consultas de búsqueda vectorial, obtendrá las habilidades necesarias para conectar sus datos con modelos modernos de IA generativa. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de los embeddings vectoriales y la similitud semántica; * Generar embeddings de texto directamente en BigQuery utilizando capacidades de aprendizaje automático integradas; * Configurar y ejecutar consultas de búsqueda vectorial para recuperar contexto altamente relevante; * Construir un flujo de trabajo RAG completo que combine datos recuperados con prompts para modelos de lenguaje; * Aplicar las mejores prácticas para estructurar datos y evaluar la precisión de la recuperación. El curso comienza con definiciones centrales de bases de datos vectoriales y búsqueda semántica antes de sumergirse en implementaciones prácticas basadas en SQL. Progresará a través de explicaciones escritas paso a paso que cubren la generación de embeddings, la indexación vectorial y la integración de pipelines. Este curso está diseñado para analistas de datos, administradores de bases de datos y aspirantes a desarrolladores de IA que son nuevos en las bases de datos vectoriales y desean aprovechar su conocimiento existente de SQL. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de la búsqueda semántica y RAG dentro de su data warehouse.