Ricerca vettoriale e pipeline RAG in BigQuery

I modelli di IA generativi sono incredibilmente potenti, ma spesso hanno problemi con le allucinazioni e non hanno accesso ai dati aziendali privati.Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di creazione di pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) direttamente all'interno di BigQuery. Inizierai con la terminologia essenziale dei database vettoriali e della ricerca semantica prima di passare a flussi di lavoro pratici basati su SQL. Entro la fine di questo corso, saprai come generare incorporamenti vettoriale, eseguire ricerche di somiglianza e modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando i tuoi dati aziendali. Comprendere i concetti fondamentali di spazi vettoriali, incorporamenti e ricerca semantica. 2. Generare e gestire gli incorporamenti vettoriale direttamente all'interno delle tabelle di BigQuery. 3. Eseguire ricerche vettorial ad alte prestazioni utilizzando le query SQL. 4. Applicare i principi di base dell'ingegneria di prompt ai modelli generativi di IA con contesto recuperato. 6.Valutare la qualità e l'accuratezza dei risultati di ricerca e degli output RAG. Il percorso inizia con le definizioni fondamentali di matematica vettoriale e recupero semantico, seguite da esercitazioni scritte passo-passo che dimostrano come configurare BigQuery per le attività di apprendimento automatico.Poi ti eserciterai nella scrittura di query per generare incorporamenti, eseguire ricerche vettoriali e collegare i dati recuperati a modelli generativi. Questo corso è progettato per analisti di dati, sviluppatori di database e aspiranti ingegneri AI che desiderano creare sistemi RAG utilizzando SQL.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico o database vettoriali complessi, sebbene sia utile una conoscenza di base di SQL. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire la potenza della ricerca semantica e del RAG all'interno del tuo data warehouse.