In diesem Kurs wird die Vertex AI-Vektorsuche vorgestellt und beschrieben, wie sie beim Erstellen einer Suchanwendung mit Large Language Model-APIs (LLM) für Einbettungen genutzt werden kann. Der Kurs besteht aus konzeptionellen Lektionen über Vektorsuche und Texteinbettungen, interaktiven Demos zum Erstellen einer Vektorsuche in Vertex AI und einem praxisorientierten Lab.
Vektorsuche und Einbettungen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Prozesse und wichtige Technologien im Zusammenhang mit der Vektorsuche erklären
Semantische Suchanfragen unter Verwendung von Vektoreinbettungen mit der Vektorsuche in Vertex AI erstellen
Fundierte Agenten und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Minimieren von KI-Halluzinationen kennenlernen
Hybridsuchmaschine mit der Vektorsuche in Vertex AI erstellen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Semantic Web
- Kategorie: Embeddings
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Deutsch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In diesem Kurs lernen Sie KI-basierte Suchtechnologien, Tools und Anwendungen kennen. Er umfasst folgende Themen: die semantische Suche mithilfe von Vektoreinbettungen, die Hybridsuche, bei der semantische und stichwortbezogene Ansätze kombiniert werden, und Retrieval-Augmented Generation (RAG), die KI-Halluzinationen durch einen fundierten KI-Agenten minimiert. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit der Vektorsuche in Vertex AI zum Entwickeln einer intelligenten Suchmaschine.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
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