Costruire RAG e Ricerca Vettoriale con BigQuery

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono incredibilmente potenti, ma spesso lottano con le allucinazioni e mancano di accesso ai tuoi dati privati. L'integrazione dei tuoi dati aziendali con l'IA richiede una soluzione di data warehouse robusta e scalabile. In questo corso solo testuale, imparerai a costruire flussi di lavoro di ricerca semantica e Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) direttamente all'interno di BigQuery. Scoprirai come trasformare il testo non strutturato in embedding vettoriali e recuperare il contesto pertinente senza spostare i tuoi dati dal tuo ambiente di analisi. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di embedding vettoriali, ricerca semantica e architetture RAG. - Generare embedding di testo utilizzando le funzioni di machine learning integrate di BigQuery. - Eseguire ricerche vettoriali efficienti per individuare rapidamente punti dati altamente pertinenti. - Implementare pattern RAG per basare i modelli linguistici di grandi dimensioni sui tuoi set di dati. - Ridurre al minimo le allucinazioni dell'IA progettando pipeline precise di recupero del contesto. - Applicare le migliori pratiche moderne per la gestione dei dati vettoriali e l'ingegneria di base dei prompt. Questa guida basata su testo inizia con la terminologia essenziale di database e IA prima di guidarti attraverso operazioni vettoriali pratiche basate su SQL. Progettato specificamente per i principianti, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra i tuoi dati analitici e l'IA generativa.