Kursus ini mengeksplorasi solusi Retrieval-Augmented Generation (RAG) di BigQuery untuk memitigasi halusinasi AI. Kursus ini akan memperkenalkan alur kerja RAG yang mencakup pembuatan embedding, penelusuran ruang vektor, dan pembuatan jawaban yang lebih baik. Kursus ini akan menjelaskan alasan konseptual di balik langkah-langkah ini dan implementasi praktisnya dengan BigQuery. Di akhir kursus, peserta akan dapat membangun pipeline RAG menggunakan BigQuery dan model AI generatif seperti Gemini dan model embedding untuk menangani kasus penggunaan halusinasi AI mereka sendiri.
Membuat Sematan, Pencarian Vektor, & RAG dengan BigQuery
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Stufe Fortgeschritten
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Was Sie lernen werden
Membuat embedding menggunakan model embedding dengan BigQuery.
Melakukan penelusuran vektor di BigQuery dan memahami prosesnya.
Membuat pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) dengan BigQuery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Generative AI
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Kursus ini mengeksplorasi solusi Retrieval-Augmented Generation (RAG) di BigQuery untuk memitigasi halusinasi AI. Kursus ini akan memperkenalkan alur kerja RAG yang mencakup pembuatan embedding, penelusuran ruang vektor, dan pembuatan jawaban yang lebih baik. Kursus ini akan menjelaskan alasan konseptual di balik langkah-langkah ini dan implementasi praktisnya dengan BigQuery. Di akhir kursus, peserta akan dapat membangun pipeline RAG menggunakan BigQuery dan model AI generatif seperti Gemini dan model embedding untuk menangani kasus penggunaan halusinasi AI mereka sendiri.
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