Kursus ini mengeksplorasi solusi Retrieval-Augmented Generation (RAG) di BigQuery untuk memitigasi halusinasi AI. Kursus ini akan memperkenalkan alur kerja RAG yang mencakup pembuatan embedding, penelusuran ruang vektor, dan pembuatan jawaban yang lebih baik. Kursus ini akan menjelaskan alasan konseptual di balik langkah-langkah ini dan implementasi praktisnya dengan BigQuery. Di akhir kursus, peserta akan dapat membangun pipeline RAG menggunakan BigQuery dan model AI generatif seperti Gemini dan model embedding untuk menangani kasus penggunaan halusinasi AI mereka sendiri.
Membuat Sematan, Pencarian Vektor, & RAG dengan BigQuery
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Membuat Sematan, Pencarian Vektor, & RAG dengan BigQuery
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Membuat embedding menggunakan model embedding dengan BigQuery.
Melakukan penelusuran vektor di BigQuery dan memahami prosesnya.
Membuat pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) dengan BigQuery.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Embeddings
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Vector Databases
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Google Gemini
Détails à connaître
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Enseigné en Indonésien
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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