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
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
2 Stunden zu vervollständigen
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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: Google Cloud Platform
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Embeddings
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Vector Databases
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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