Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery
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Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Gerar embeddings usando os modelos de embeddings e o BigQuery.
Fazer pesquisa vetorial no BigQuery e entender o processo.
Criar um pipeline de RAG (geração aumentada de recuperação) com o BigQuery.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Embeddings
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Gemini
- Catégorie : Vector Databases
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1 devoir
Enseigné en Portugais (Brésil)
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Statut : Essai gratuit
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