Construcción de Sistemas RAG y Búsqueda Vectorial en BigQuery

Los modelos de lenguaje grandes a menudo alucinan o carecen de acceso a sus datos privados. Para construir aplicaciones de IA confiables, necesita fundamentar sus modelos utilizando sus propios conjuntos de datos estructurados y no estructurados. En este curso de solo texto, aprenderá a aprovechar BigQuery como un potente motor para la búsqueda vectorial y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Al comprender cómo generar embeddings, almacenarlos y consultarlos de manera eficiente, transformará datos sin procesar en contexto altamente relevante para modelos de IA generativa. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de embeddings, espacios vectoriales y búsqueda semántica; * Generar embeddings de texto directamente dentro de BigQuery utilizando funciones SQL modernas; * Realizar búsquedas vectoriales eficientes para localizar contexto relevante que coincida con las consultas del usuario; * Construir un flujo de trabajo RAG completo para suministrar LLMs con datos precisos y en tiempo real; * Aplicar los conceptos básicos de ingeniería de prompts para combinar el contexto recuperado con los prompts del usuario; * Evaluar la calidad de la salida RAG para minimizar las alucinaciones de IA y garantizar la fundamentación. Comenzará con la terminología clave y la arquitectura de las bases de datos vectoriales antes de pasar a operaciones vectoriales prácticas basadas en SQL. A través de explicaciones escritas claras y fragmentos de código paso a paso, progresará desde la generación básica de embeddings hasta un pipeline RAG completamente funcional. Este curso está diseñado para analistas de datos, desarrolladores y entusiastas de la IA que son nuevos en las bases de datos vectoriales y RAG. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque una familiaridad básica con SQL es útil. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder de la búsqueda semántica y los flujos de trabajo de recuperación de IA modernos.