Ricerca vettoriale e RAG con BigQuery: Una guida pratica

L'intelligenza artificiale moderna si basa sulla connessione di modelli linguistici di grandi dimensioni con i dati privati della tua organizzazione. BigQuery rende questa potente integrazione accessibile utilizzando le competenze SQL che già possiedi. In questo corso basato su testo, imparerai come costruire sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) ed eseguire ricerche vettoriali direttamente all'interno del tuo data warehouse. Passerete dalla comprensione dei concetti fondamentali dell'AI all'esecuzione di query SQL pratiche che generano embeddings e recuperano dati semanticamente simili. Attraverso spiegazioni chiare e scritte, imparerai a: 1. Comprendere i concetti fondamentali di embeddings vettoriali, ricerca semantica e architetture RAG. 2. Generare e archiviare embeddings vettoriali direttamente all'interno di BigQuery usando SQL. 3. Eseguire query di ricerca vettoriale efficienti per trovare informazioni semanticamente correlate. 4. Connettere il contesto dei dati recuperati a modelli linguistici di grandi dimensioni per risposte RAG accurate. 5. Applicare le basi del prompt engineering per formattare il contesto recuperato per prestazioni ottimali del modello. 6. Esercitarsi a scrivere query SQL pulite e moderne per attività di dati basate sull'AI. Il corso inizia con la terminologia essenziale, introducendo come i computer rappresentano il significato attraverso i vettori. Da lì, progredirai attraverso lezioni di testo strutturate con frammenti di codice, imparando a configurare indici di ricerca vettoriale e a costruire una pipeline RAG completamente funzionale. Questo programma è progettato per analisti di dati, sviluppatori e amministratori di database che sono nuovi all'AI e ai database vettoriali, senza alcuna esperienza precedente di machine learning richiesta. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza della ricerca semantica nel tuo data warehouse.