This course explores a Retrieval Augmented Generation (RAG) solution in BigQuery to mitigate AI hallucinations. It introduces a RAG workflow that encompasses creating embeddings, searching a vector space, and generating improved answers. The course explains the conceptual reasons behind these steps and their practical implementation with BigQuery. By the end of the course, learners will be able to build a RAG pipeline using BigQuery and generative AI models like Gemini and embedding models to address their own AI hallucination use cases.
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
透過 BigQuery 使用嵌入模型來生成嵌入項目。
在 BigQuery 執行向量搜尋並瞭解程序。
運用 BigQuery 建立 RAG (檢索增強生成) pipeline。
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Google Cloud Platform
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Vector Databases
- Catégorie : Generative AI
Détails à connaître
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1 devoir
Enseigné en Chinois (traditionnel)
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