Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinaƧƵes da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaƧo vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prĆ”tica delas com o BigQuery. AtĆ© o fim do curso, serĆ” possĆvel criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, alĆ©m 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

Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery

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niveau AvancƩes
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2 heures à compléter
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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.
CompƩtences que vous acquerrez
- CatƩgorie : Embeddings
- CatƩgorie : Retrieval-Augmented Generation
Outils que vous dƩcouvrirez
- CatƩgorie : Google Gemini
- CatƩgorie : AI Workflows
- CatƩgorie : Generative AI
- CatƩgorie : Vector Databases
- CatƩgorie : Gemini
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EnseignƩ en Portugais (BrƩsil)
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