이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한 실질적인 구현 과정을 살펴봅니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.
BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
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niveau Avancées
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2 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
BigQuery에서 임베딩 모델을 사용해 임베딩을 생성합니다.
BigQuery에서 벡터 검색을 수행하고 프로세스를 이해합니다.
BigQuery로 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 만듭니다.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Google Cloud Platform
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Vector Databases
- Catégorie : Google Gemini
Détails à connaître
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1 devoir
Enseigné en Coréen
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