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Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery

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Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery

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Instructeur : Google Cloud Training

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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

  • CatĆ©gorie : Embeddings
  • CatĆ©gorie : Retrieval-Augmented Generation

Outils que vous dƩcouvrirez

  • CatĆ©gorie : Google Gemini
  • CatĆ©gorie : AI Workflows
  • CatĆ©gorie : Generative AI
  • CatĆ©gorie : Vector Databases
  • CatĆ©gorie : Gemini

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1 devoir

EnseignƩ en Portugais (BrƩsil)

91%

of learners achieved a positive career outcome

DƩcouvrez comment les employƩs des entreprises prestigieuses maƮtrisent des compƩtences recherchƩes

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a un module dans ce cours

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 prÔtica delas com o BigQuery. Até o fim do curso, serÔ 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.

Inclus

6 vidƩos1 lecture1 devoir1 ƩlƩment d'application

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