Costruire soluzioni di ricerca vettoriale e RAG in BigQuery

Poiché i modelli di IA generativa diventano centrali per le applicazioni moderne, basarli sui dati della tua azienda è essenziale per prevenire le allucinazioni. BigQuery offre potenti funzionalità integrate per generare embedding ed eseguire ricerche vettoriali direttamente dove risiedono i tuoi dati. Completando questo corso basato su testo, imparerai come costruire una pipeline completa di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) utilizzando BigQuery. Passerete dalla comprensione dei concetti di base dei database alla strutturazione dei dati per l'IA, alla generazione di embedding vettoriali e all'esecuzione di ricerche semantiche per fornire contesto ai modelli linguistici di grandi dimensioni. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di embedding vettoriali, ricerca semantica e architettura RAG. - Generare embedding di testo direttamente all'interno di BigQuery utilizzando funzioni integrate. - Eseguire efficienti ricerche di distanza vettoriale per trovare contesti altamente pertinenti. - Progettare robusti flussi di lavoro RAG che basano i modelli linguistici e mitigano le allucinazioni dell'IA. - Applicare le migliori pratiche di preparazione dei dati per garantire risultati di ricerca vettoriale di alta qualità. Inizierai con la terminologia chiave e le definizioni fondamentali prima di passare a spiegazioni scritte di query SQL e configurazioni vettoriali. Questo corso è perfetto per principianti, analisti di dati e sviluppatori che desiderano espandere le proprie competenze nei database AI, senza alcuna esperienza precedente di machine learning richiesta. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza della ricerca semantica nel tuo data warehouse.