En este curso, se presenta la búsqueda de vectores de Vertex AI y se describe cómo puede usarse para compilar una aplicación de búsqueda con APIs de modelo de lenguaje grande (LLM) para embeddings. Este curso se compone de lecciones conceptuales sobre la búsqueda de vectores y las embeddings de texto, demostraciones prácticas para compilar una búsqueda de vectores en Vertex AI y un lab práctico.
Búsqueda de vectores y embeddings
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explicar los procesos de búsqueda de vectores y las tecnologías clave
Elaborar búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores con Vertex Search de Vertex AI
Explorar los agentes fundamentados y la generación mejorada por recuperación (RAG) para mitigar las alucinaciones de la IA
Crear un motor de búsqueda híbrido con Vector Search de Vertex AI
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Semantic Web
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: Vector Databases
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Unterrichtet in Spanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
En este curso, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
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Felipe M.
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