En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Generar embeddings con los modelos de embedding utilizando BigQuery
Realizar búsquedas de vectores en BigQuery y comprender su proceso
Crear una canalización de RAG (generación mejorada por recuperación) con BigQuery
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Large Language Modeling
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Gemini
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Vector Databases
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1 devoir
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