Yeni Başlayanlar İçin BigQuery'de Vektör Araması ve RAG

Büyük dil modellerini kurumsal verilerinize bağlamak, akıllı uygulamalar oluşturmanın anahtarıdır, ancak verileri sistemler arasında taşımak karmaşıklık ve güvenlik riskleri doğurur. Bu metin tabanlı kurs, BigQuery içinde doğrudan yerleştirmeler oluşturmayı, vektör aramaları yapmayı ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) uygulamayı nasıl yapacağınızı gösterir. Geleneksel anahtar kelime eşleştirmeden anlamsal aramaya geçiş yapacak, tanıdık SQL iş akışlarını kullanarak makine öğrenimi yeteneklerinden nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz. Vektör uzaylarının temel kavramlarını ve pratik sorgu kalıplarını anlayarak, veri deponuzu modern yapay zeka yetenekleriyle zenginleştirebileceksiniz. Neler öğreneceksiniz: Vektör yerleştirmeleri ve anlamsal aramanın temel kavramlarını anlayın; BigQuery içinde SQL fonksiyonlarını kullanarak metin yerleştirmeleri oluşturun; Büyük veri kümelerinde arama performansını optimize etmek için vektör indekslerini yapılandırın; Yapay zeka modellerini verilerinize dayandırmak için Retrieval-Augmented Generation (RAG) işlem hatları oluşturun; Alınan bağlamı biçimlendirmek için temel prompt engineering prensiplerini uygulayın; Modern yapay zeka ve anlamsal arama iş akışları için temiz SQL sorguları yazma pratiği yapın. Kurs, yerleştirmelerin ne olduğunu ve vektör veritabanlarının kavramsal olarak nasıl çalıştığını açıklayan temel terminoloji ile başlar. Buradan itibaren, adım adım SQL uygulamalarını okuyacak, indeksler oluşturmayı, benzerlik aramaları yapmayı ve eksiksiz bir RAG iş akışı tasarlamayı öğreneceksiniz. Bu kurs, mevcut veri depolarına yapay zeka arama özelliklerini entegre etmek isteyen veri analistleri, veritabanı yöneticileri ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Temel SQL bilgisi faydalı olsa da, önceden makine öğrenimi geçmişi gerekmemektedir. BigQuery içinde anlamsal arama ve RAG'de ustalaşmak için şimdi okumaya başlayın.