Векторный поиск и RAG с BigQuery: практическое руководство

Современный искусственный интеллект опирается на соединение больших языковых моделей с частными данными вашей организации. BigQuery делает эту мощную интеграцию доступной для пользователей, уже владеющих SQL. В этом текстовом курсе вы узнаете, как создавать системы поиска-дополненного генерирования (RAG) и выполнять векторный поиск непосредственно в хранилище данных. Вы перейдете от понимания основных концепций ИИ к выполнению практических SQL-запросов, которые генерируют вложения и извлекают семантически похожие данные. Благодаря четким письменным объяснениям вы научитесь: 1. Понять основные концепции векторных вложений, семантического поиска и архитектур RAG. 2. Создавайте и храните вложенные векторы непосредственно в BigQuery с помощью SQL. 3. Выполнять эффективные векторные поисковые запросы для нахождения семантически связанной информации. 4. Подключение контекста извлекаемых данных к крупным языковым моделям для получения точных ответов RAG. 5. Применять основы быстрого проектирования для форматирования извлеченного контекста для оптимальной производительности модели. 6. Практикуем написание чистых, современных SQL-запросов для задач с использованием искусственного интеллекта. Курс начинается с основной терминологии, знакомящей с тем, как компьютеры представляют смысл через векторы. Далее вы пройдете уроки по структурированному тексту с фрагментами кода, научитесь настраивать индексы векторного поиска и создавать полностью функциональный конвейер RAG. Эта программа предназначена для аналитиков данных, разработчиков и администраторов баз данных без предыдущего опыта работы с искусственным интеллектом и векторными базами данных. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу семантического поиска в вашем хранилище данных.