이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한 실질적인 구현 과정을 살펴봅니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.

BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
BigQuery에서 임베딩 모델을 사용해 임베딩을 생성합니다.
BigQuery에서 벡터 검색을 수행하고 프로세스를 이해합니다.
BigQuery로 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 만듭니다.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: Gemini
- Kategorie: Generative AI
Wichtige Details

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Unterrichtet in Koreanisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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