En este curso, se presenta la búsqueda de vectores de Vertex AI y se describe cómo puede usarse para compilar una aplicación de búsqueda con APIs de modelo de lenguaje grande (LLM) para embeddings. Este curso se compone de lecciones conceptuales sobre la búsqueda de vectores y las embeddings de texto, demostraciones prácticas para compilar una búsqueda de vectores en Vertex AI y un lab práctico.
Búsqueda de vectores y embeddings
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Explicar los procesos de búsqueda de vectores y las tecnologías clave
Elaborar búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores con Vertex Search de Vertex AI
Explorar los agentes fundamentados y la generación mejorada por recuperación (RAG) para mitigar las alucinaciones de la IA
Crear un motor de búsqueda híbrido con Vector Search de Vertex AI
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Vector Databases
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Semantic Web
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Google Cloud Platform
Détails à connaître
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1 devoir
Enseigné en Espagnol
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
En este curso, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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