En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
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Stufe Fortgeschritten
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Was Sie lernen werden
Generar embeddings con los modelos de embedding utilizando BigQuery
Realizar búsquedas de vectores en BigQuery y comprender su proceso
Crear una canalización de RAG (generación mejorada por recuperación) con BigQuery
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Gemini
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Google Cloud Platform
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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.
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