Búsqueda Vectorial y RAG con BigQuery para Principiantes

Los modelos de lenguaje grandes a menudo alucinan o carecen de acceso a tus datos privados empresariales. Al aprovechar BigQuery para la búsqueda vectorial y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), puedes basar tus aplicaciones de IA en datos precisos y en tiempo real directamente dentro de tu almacén de datos. Este curso, solo de texto, te guía paso a paso a través del proceso de generación de embeddings, realización de búsquedas vectoriales semánticas y construcción de pipelines RAG robustos. Pasarás de escribir consultas SQL estándar a construir flujos de trabajo de datos inteligentes y conscientes del contexto que impulsan los sistemas de IA modernos. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de los embeddings vectoriales, la búsqueda semántica y las arquitecturas RAG. - Generar embeddings de texto utilizando funciones de aprendizaje automático integradas en BigQuery. - Configurar y ejecutar consultas de búsqueda vectorial para encontrar puntos de datos semánticamente similares. - Construir flujos de trabajo RAG de extremo a extremo para alimentar modelos de lenguaje con contexto altamente relevante. - Aplicar las mejores prácticas para la indexación, optimización del rendimiento y mitigación de las alucinaciones de IA. Este curso comienza con terminología esencial, conceptos básicos y definiciones fundamentales de espacios vectoriales antes de guiarte a través de implementaciones prácticas de SQL de patrones de integración de búsqueda vectorial y RAG. Está diseñado para analistas de datos, administradores de bases de datos e ingenieros de IA aspirantes que son nuevos en las bases de datos vectoriales y desean aprovechar su conocimiento existente de SQL. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el poder de la búsqueda semántica en tu almacén de datos.