Векторный поиск и решения RAG в BigQuery

По мере того как организации все чаще принимают крупные языковые модели, смягчение галлюцинаций ИИ и обоснование ответов на реальные данные предприятия стало критической проблемой. BigQuery предоставляет мощные возможности для эффективного поиска и встраивания данных без использования сложной внешней инфраструктуры. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия векторных баз данных и семантического поиска, показав, как превратить необработанные данные в полезные знания. Вы узнаете, как создавать вложения, выполнять векторный поиск и соединять эти части для создания надежных конвейеров дополненного генерирования (RAG) непосредственно в хранилище данных. Вы узнаете: основные понятия вложений векторов, семантического поиска и архитектур RAG; как создавать вложения текста и данных с помощью встроенных возможностей машинного обучения BigQuery; как эффективно выполнять векторный поиск для поиска семантичных аналогов в массивах данных; как настраивать конвейеры RAG для обработки больших языков. Примените передовые методы для структурирования данных и оптимизации векторных запросов для обеспечения реальной производительности. Курс начинается с ключевой терминологии, основных понятий и фундаментальных определений векторных пространств, а затем переходит к поэтапному письменному объяснению функций машинного обучения на основе SQL. Вы пройдете путь от написания базовых векторных запросов до структурирования полных рабочих процессов, которые соединяют ваше хранилище данных с генеративными выходами ИИ. Эта программа предназначена для аналитиков данных, разработчиков и начинающих инженеров данных (Data Engineers), которые хотят интегрировать современные возможности поиска с использованием искусственного интеллекта в свои существующие рабочие процессы, не требуя предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу семантического поиска и RAG в вашем хранилище данных.