Создание RAG и векторного поиска с помощью BigQuery

Большие языковые модели невероятно мощны, но они часто борются с галлюцинациями и не имеют доступа к вашим личным данным. Интеграция данных предприятия с искусственным интеллектом требует надежного, масштабируемого решения для хранилища данных. В этом текстовом курсе вы узнаете, как создавать рабочие процессы семантического поиска и дополненного генерирования запросов (RAG) непосредственно в BigQuery. Вы узнаете, как превратить неструктурированный текст в векторные вложения и извлечь соответствующий контекст, не перемещая данные из аналитической среды. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций векторных вложений, семантического поиска и архитектур RAG. - Создание текстовых вложений с помощью встроенных функций машинного обучения BigQuery. - Выполнять эффективный векторный поиск для быстрого определения местоположения высоко релевантных точек данных. - Реализация шаблонов RAG для заземления больших языковых моделей с собственными наборами данных. - Свести к минимуму галлюцинации ИИ путем разработки точных конвейеров поиска контекста. - Применять современные передовые методы управления векторными данными и базовое оперативное проектирование. Это текстовое руководство начинается с основных терминов, касающихся баз данных и искусственного интеллекта, а затем описывает практические векторные операции на основе SQL. Этот курс разработан специально для начинающих, и для его прохождения не требуется предыдущего опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между аналитическими данными и генеративным ИИ.