This course explores a Retrieval Augmented Generation (RAG) solution in BigQuery to mitigate AI hallucinations. It introduces a RAG workflow that encompasses creating embeddings, searching a vector space, and generating improved answers. The course explains the conceptual reasons behind these steps and their practical implementation with BigQuery. By the end of the course, learners will be able to build a RAG pipeline using BigQuery and generative AI models like Gemini and embedding models to address their own AI hallucination use cases.
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
通过 Coursera Plus 提高技能，仅需 239 美元/年（原价 399 美元）。立即节省
您将学到什么
透過 BigQuery 使用嵌入模型來生成嵌入項目。
在 BigQuery 執行向量搜尋並瞭解程序。
運用 BigQuery 建立 RAG (檢索增強生成) pipeline。
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
添加到您的领英档案
作业
1 项作业
授课语言：中文（繁体）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
从 Cloud Computing 浏览更多内容
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
