Ricerca Vettoriale e RAG in BigQuery per Principianti

Connettere i modelli linguistici di grandi dimensioni ai tuoi dati aziendali è fondamentale per costruire applicazioni intelligenti, ma lo spostamento dei dati tra i sistemi introduce complessità e rischi per la sicurezza. Questo corso basato su testo ti mostra come generare embeddings, eseguire ricerche vettoriali e implementare la Retrieval-Augmented Generation (RAG) direttamente all'interno di BigQuery. Passerete dalla tradizionale corrispondenza per parole chiave alla ricerca semantica, imparando a sfruttare le capacità di machine learning utilizzando flussi di lavoro SQL familiari. Comprendendo i concetti fondamentali degli spazi vettoriali e i modelli di query pratici, sarete in grado di arricchire il vostro data warehouse con moderne capacità di AI. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali degli embeddings vettoriali e della ricerca semantica; Generare embeddings di testo utilizzando funzioni SQL all'interno di BigQuery; Configurare indici vettoriali per ottimizzare le prestazioni di ricerca su grandi set di dati; Costruire pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per basare i modelli AI sui tuoi dati; Applicare i principi di base del prompt engineering per formattare il contesto recuperato; Esercitarsi a scrivere query SQL pulite per moderni flussi di lavoro AI e di ricerca semantica. Il corso inizia con la terminologia essenziale, spiegando cosa sono gli embeddings e come funzionano concettualmente i database vettoriali. Da lì, leggerai implementazioni SQL passo-passo, imparando a creare indici, eseguire ricerche di similarità e architettare un flusso di lavoro RAG completo. Questo corso è progettato per analisti di dati, amministratori di database e sviluppatori di software che desiderano integrare funzionalità di ricerca AI nel loro data warehouse esistente. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di machine learning, anche se una familiarità di base con SQL è utile. Inizia a leggere ora per padroneggiare la ricerca semantica e RAG all'interno di BigQuery.