In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
Instructeur : Google Cloud Training
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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
Einbettungen durch Verwendung entsprechender Modelle mit BigQuery generieren
Vektorsuche in BigQuery durchführen und den Prozess nachvollziehen
RAG-Pipeline mit BigQuery erstellen
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Embeddings
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Gemini
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Vector Databases
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