Este curso estuda uma soluĆ§Ć£o de geraĆ§Ć£o aumentada de recuperaĆ§Ć£o (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinaƧƵes da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criaĆ§Ć£o de embeddings, a pesquisa por um espaƧo vetorial e a geraĆ§Ć£o de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementaĆ§Ć£o prĆ”tica delas com o BigQuery. AtĆ© o fim do curso, serĆ” possĆvel criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, alĆ©m de modelos de embeddings, para lidar com os prĆ³prios casos de uso de alucinaĆ§Ć£o de IA.
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery
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Stufe Fortgeschritten
FĆ¼r Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
2 Stunden zu vervollstƤndigen
Flexibler Zeitplan
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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 (geraĆ§Ć£o aumentada de recuperaĆ§Ć£o) com o BigQuery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: Gemini
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Google Gemini
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĆ¼hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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Felipe M.
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Jennifer J.
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