Dieser Kurs untersucht eine Retrieval Augmented Generation (RAG) Lösung in BigQuery, um KI-Halluzinationen abzuschwächen. Es wird ein RAG-Workflow vorgestellt, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Der Kurs erklärt die konzeptionellen Gründe hinter diesen Schritten und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mit BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini und Einbettungsmodellen zu erstellen, um ihre eigenen KI-Halluzination-Anwendungsfälle zu lösen.
Erstellen von Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery
Erstellen von Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Zwillinge in BigQuery
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Erzeugen Sie Einbettungen mithilfe der Einbettungsmodelle mit BigQuery.
Führen Sie eine Vektorsuche in BigQuery durch und verstehen Sie deren Ablauf.
Erstellen Sie eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) mit BigQuery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Google Cloud-Platform
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In diesem Kurs wird eine RAG-Lösung (Retrieval Augmented Generation) in BigQuery untersucht, um KI-Halluzinationen abzuschwächen. Es wird ein RAG Workflow vorgestellt, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Der Kurs erklärt die konzeptionellen Gründe hinter diesen Schritten und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mit BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini und Einbettungsmodellen zu erstellen, um ihre eigenen Anwendungsfälle von KI-Halluzinationen anzugehen.
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