Создание систем RAG и векторного поиска в BigQuery

Большие языковые модели часто галлюцинируют или не имеют доступа к вашим личным данным. Чтобы создавать надежные приложения ИИ, вам необходимо закрепить свои модели с помощью собственных структурированных и неструктурированных наборов данных. В этом текстовом курсе вы узнаете, как использовать BigQuery в качестве мощного движка для векторного поиска и генерации дополненного извлеченного текста (RAG). Понимая, как генерировать вложения, хранить их и эффективно запрашивать их, вы преобразуете необработанные данные в высокоактуальный контекст для генеративных моделей ИИ. Что вы узнаете: Понимание основных концепций встраивания, векторных пространств и семантического поиска; Создание текстовых встраиваний непосредственно в BigQuery с использованием современных функций SQL; Выполнение эффективного векторного поиска для определения соответствующих контекстных запросов пользователей; Создайте полный рабочий процесс RAG для предоставления LLM точных данных в режиме реального времени; Применять основы инженерии подсказок для сочетания извлеченного контекста с подсказками пользователя; Оценка качества выхода RAG для минимизации галлюцинаций ИИ и обеспечения заземления. Вы начнете с ключевой терминологии и архитектуры векторных баз данных, прежде чем перейти к практическим векторным операциям на основе SQL. С помощью четких письменных объяснений и пошаговых фрагментов кода вы пройдете путь от базового генерирования встраивания до полностью функционального конвейера RAG. Этот курс предназначен для аналитиков данных, разработчиков и энтузиастов искусственного интеллекта, которые впервые знакомятся с векторными базами данных и RAG. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения, хотя полезно базовое знание SQL. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь семантического поиска и современных рабочих процессов поиска с использованием искусственного интеллекта.