Creare soluzioni RAG e di ricerca vettoriale in BigQuery

Sfruttare la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni richiede di basarli sui propri dati aziendali. Questo corso testuale ti guida nell'utilizzo di BigQuery per costruire robusti sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che minimizzano le allucinazioni dell'AI e forniscono risultati precisi e contestualmente pertinenti. Passerete dalla comprensione dell'archiviazione dati di base all'implementazione di pipeline avanzate di ricerca semantica. Imparando a generare embedding ed eseguire query di ricerca vettoriale, acquisirai le competenze necessarie per connettere i tuoi dati ai moderni modelli di AI generativa. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali degli embedding vettoriali e della similarità semantica; Generare embedding di testo direttamente in BigQuery utilizzando le capacità di machine learning integrate; Configurare ed eseguire query di ricerca vettoriale per recuperare contesti altamente pertinenti; Costruire un flusso di lavoro RAG completo che combina i dati recuperati con i prompt per i modelli linguistici; Applicare le migliori pratiche per la strutturazione dei dati e la valutazione dell'accuratezza del recupero. Il corso inizia con le definizioni fondamentali di database vettoriali e ricerca semantica prima di immergersi in implementazioni pratiche basate su SQL. Progredirai attraverso spiegazioni scritte passo-passo che coprono la generazione di embedding, l'indicizzazione vettoriale e l'integrazione delle pipeline. Questo corso è progettato per analisti di dati, amministratori di database e aspiranti sviluppatori AI che sono nuovi ai database vettoriali e desiderano sfruttare le loro conoscenze SQL esistenti. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale della ricerca semantica e del RAG all'interno del tuo data warehouse.