In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.

Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen

Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen

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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
Einbettungen durch Verwendung entsprechender Modelle mit BigQuery generieren
Vektorsuche in BigQuery durchführen und den Prozess nachvollziehen
RAG-Pipeline mit BigQuery erstellen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Embeddings
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Gemini
- Kategorie: Vector Databases
Wichtige Details

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1 Aufgabe
Unterrichtet in Deutsch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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