Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec 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
Générer des embeddings à l'aide de modèles d'embeddings avec BigQuery
Effectuer une recherche vectorielle dans BigQuery et comprendre son fonctionnement
Créer un pipeline de RAG (génération augmentée par récupération) avec BigQuery
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Gemini
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Vector Databases
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Französisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozent
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