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
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
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Gemini
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Vector Databases
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1 devoir
Enseigné en Français
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