Векторный поиск и RAG в BigQuery для начинающих

Подключение больших языковых моделей к данным предприятия является ключом к созданию интеллектуальных приложений, но перемещение данных между системами создает сложности и риски безопасности. В этом текстовом курсе вы узнаете, как создавать вставки, выполнять векторный поиск и реализовывать генерацию дополненного извлечения (RAG) непосредственно в BigQuery. Вы перейдете от традиционного соответствия ключевых слов к семантическому поиску, изучая, как использовать возможности машинного обучения с помощью знакомых рабочих процессов SQL. Понимая основные понятия векторных пространств и практические шаблоны запросов, вы сможете обогатить свой хранилище данных современными возможностями искусственного интеллекта. Что вы узнаете: основные понятия вложений векторов и семантического поиска; создание вложения текста с помощью функций SQL в BigQuery; настройка векторных индексов для оптимизации поиска в больших наборах данных; создать конвейеры дополненного генерирования для закрепления моделей ИИ в данных. Практика написания чистых SQL-запросов для современных рабочих процессов ИИ и семанического поиска. Курс начинается с основных терминов, объясняющих, что такое вложения и как концептуально работают векторные базы данных. Далее вы пошагово ознакомитесь с реализациями SQL, научитесь создавать индексы, выполнять поиск по сходству и создавать полный рабочий процесс RAG. Этот курс предназначен для аналитиков данных, администраторов баз данных и разработчиков программного обеспечения, которые хотят интегрировать функции поиска ИИ в свое существующее хранилище данных. Не требуется предварительного опыта машинного обучения, хотя полезно базовое знание SQL. Начните читать, чтобы освоить семантический поиск и RAG в BigQuery.