Создание решений RAG и векторного поиска в BigQuery

Использование возможностей больших языковых моделей требует их основания на данных вашего предприятия. Этот текстовый курс поможет вам использовать BigQuery для создания надежных систем дополненного генерирования, которые минимизируют ошибки искусственного интеллекта и предоставляют точные результаты с учетом контекста. Вы перейдете от понимания основных хранилищ данных к реализации продвинутых конвейеров семантического поиска. Обучение созданию вложений и выполнению векторных поисковых запросов позволит вам приобрести навыки, необходимые для подключения ваших данных к современным генеративным моделям ИИ. Что вы узнаете: основные понятия вложений векторов и семантического сходства; создание вложения текста непосредственно в BigQuery с помощью встроенных возможностей машинного обучения; настройка и выполнение запросов векторного поиска для получения высокоактуального контекста; создать полный рабочий процесс RAG, который объединяет полученные данные с Применять наилучшие методы для структурирования данных и оценки точности поиска. Курс начинается с основных определений векторных баз данных и семантического поиска, а затем переходит к практическим реализациям на основе SQL. Вы пройдете пошаговые письменные объяснения, которые охватывают генерацию вложений, индексирование векторов и интеграцию конвейера. Этот курс предназначен для аналитиков данных, администраторов баз данных и начинающих разработчиков ИИ, которые не знакомы с векторными базами данных или хотят использовать свои существующие знания SQL. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал семантического поиска и RAG в вашем хранилище данных.