BigQuery'de RAG Sistemleri ve Vektör Araması Oluşturma

Büyük dil modelleri genellikle halüsinasyon görür veya özel verilerinize erişemez. Güvenilir yapay zeka uygulamaları oluşturmak için modellerinizi kendi yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümelerinizi kullanarak temellendirmeniz gerekir. Bu yalnızca metin tabanlı kursta, BigQuery'yi vektör araması ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) için güçlü bir motor olarak nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Gömme (embeddings) oluşturmayı, bunları depolamayı ve verimli bir şekilde sorgulamayı anlayarak, ham verileri üretken yapay zeka modelleri için son derece alakalı bir bağlama dönüştüreceksiniz. Neler öğreneceksiniz: Gömme (embeddings), vektör uzayları ve anlamsal aramanın temel kavramlarını anlayın; Modern SQL fonksiyonlarını kullanarak doğrudan BigQuery içinde metin gömmeleri oluşturun; Kullanıcı sorgularıyla eşleşen ilgili bağlamı bulmak için verimli vektör aramaları gerçekleştirin; LLM'lere doğru, gerçek zamanlı veri sağlamak için eksiksiz bir RAG iş akışı oluşturun; Geri alınan bağlamı kullanıcı istemleriyle birleştirmek için temel prompt engineering tekniklerini uygulayın; Yapay zeka halüsinasyonlarını en aza indirmek ve temellendirmeyi sağlamak için RAG çıktı kalitesini değerlendirin. Pratik SQL tabanlı vektör işlemlerine geçmeden önce temel terminoloji ve vektör veritabanlarının mimarisi ile başlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve adım adım kod parçacıkları aracılığıyla, temel gömme (embedding) oluşturmadan tam işlevsel bir RAG pipeline'ına kadar ilerleyeceksiniz. Bu kurs, vektör veritabanları ve RAG konusunda yeni olan veri analistleri, geliştiriciler ve yapay zeka meraklıları için tasarlanmıştır. Temel SQL bilgisi yardımcı olsa da, önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmemektedir. Anlamsal aramanın ve modern yapay zeka alma iş akışlarının gücünü açığa çıkarmak için bugün okumaya başlayın.