Векторный поиск и RAG с BigQuery для начинающих

Большие языковые модели часто галлюцинируют или не имеют доступа к вашим частным, корпоративным данным. Используя BigQuery для векторного поиска и генерации дополненного извлечения (RAG), вы можете закрепить свои приложения ИИ на точных данных в реальном времени непосредственно в хранилище данных. Этот курс, который доступен только в текстовом виде, пошагово провождает вас через процесс создания вложений, выполнения семантического векторного поиска и создания надежных конвейеров RAG. Вы перейдете от написания стандартных SQL-запросов к созданию интеллектуальных, контекстно-ориентированных рабочих процессов, которые питают современные системы искусственного интеллекта. Что вы узнаете: - Понять основные понятия векторных вложений, семантического поиска и архитектур RAG. - Создание текстовых вложений с помощью встроенных функций машинного обучения BigQuery. - Настройка и выполнение векторных поисковых запросов для поиска семантически схожих точек данных. - Создание сквозных рабочих процессов RAG для передачи высокоактуального контекста в языковые модели. - Применять передовые методы индексации, оптимизации производительности и смягчения галлюцинаций ИИ. Этот курс начинается с основной терминологии, основных понятий и фундаментальных определений векторных пространств, прежде чем вы пройдете практические реализации SQL векторного поиска и шаблонов интеграции RAG. Он предназначен для аналитиков данных, администраторов баз данных и начинающих инженеров ИИ, которые не знакомы с векторными базами данных или хотят использовать свои существующие знания SQL. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу семантического поиска в вашем хранилище данных.