Создание решений векторного поиска и RAG в BigQuery

По мере того как генеративные модели ИИ становятся центральным элементом современных приложений, их закрепление на собственных данных предприятия имеет решающее значение для предотвращения галлюцинаций. BigQuery предоставляет мощные встроенные возможности для создания вложений и выполнения векторного поиска непосредственно в хранилище данных. В этом текстовом курсе вы узнаете, как создать полный конвейер дополненного генерирования запросов (RAG) с помощью BigQuery. Вы пройдете путь от понимания основных концепций баз данных до структурирования данных для ИИ, генерации векторных вложений и выполнения семантического поиска для ввода контекста в большие языковые модели. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций векторных вложений, семантического поиска и архитектуры RAG. - Создавайте вставки текста непосредственно в BigQuery с помощью встроенных функций. - Выполнять эффективный поиск векторных расстояний для нахождения высоко релевантного контекста. - Разработайте надежные рабочие процессы RAG, которые закрепляют языковые модели и смягчают галлюцинации ИИ. - Применение передовой практики подготовки данных для обеспечения высококачественных результатов векторного поиска. Вы начнете с ключевой терминологии и основных определений, прежде чем перейти к письменным объяснениям SQL-запросов и векторных конфигураций. Этот курс идеально подходит для начинающих, аналитиков данных и разработчиков, которые хотят расширить свои навыки в базах данных ИИ, без предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу семантического поиска в вашем хранилище данных.