Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery
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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
Gerar embeddings usando os modelos de embeddings e o BigQuery.
Fazer pesquisa vetorial no BigQuery e entender o processo.
Criar um pipeline de RAG (geração aumentada de recuperação) com o BigQuery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Embeddings
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Gemini
- Kategorie: Generative AI
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozent
von
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