Ce cours explore une solution de Génération augmentée de récupération (RAG) dans BigQuery pour atténuer les hallucinations de l'IA. Il présente un flux de travail RAG qui comprend la création d'embeddings, la recherche d'un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Le cours explique les raisons conceptuelles qui sous-tendent ces étapes et leur mise en œuvre pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les apprenants seront en mesure de construire un pipeline RAG en utilisant BigQuery et des modèles IA génératifs comme Gemini et des modèles d'intégration pour répondre à leurs propres cas d'utilisation d'hallucinations de l'IA.
Créer des emboîtements, des recherches vectorielles et des RAG avec BigQuery
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Créer des emboîtements, des recherches vectorielles et des RAG avec BigQuery
Ce cours fait partie de Spécialisation "Gemini dans 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
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Générer des embeddings en utilisant les modèles génératifs avec BigQuery.
Effectuer une recherche vectorielle dans BigQuery et comprendre son processus.
Créer un pipeline RAG (Génération augmentée de récupération) avec BigQuery.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Embeddings
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Vector Databases
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Gemini dans BigQuery"
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