Implementando a geração aumentada de recuperação (RAG) com SQL

Combinar o poder analítico de bancos de dados relacionais com a inteligência de modelos de linguagem grandes é a chave para criar aplicativos de IA de próxima geração. Este curso baseado em texto orienta você através dos fundamentos da geração de recuperação aumentada (RAG) usando SQL. Você fará a transição de escrever consultas de banco de dados padrão para projetar sistemas inteligentes que recuperam o contexto de dados relevante e o alimentam diretamente em modelos de linguagem. Você aprenderá a estruturar tabelas de banco de dados para IA, gerar prompts ricos em contexto e lidar com as saídas do modelo de forma segura e eficaz. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais de RAG e como os bancos de dados relacionais servem como bases de conhecimento; Prepare e estruture o contexto do banco de dados para otimizar o processamento de modelos de linguagem grandes; Escreva consultas SQL para recuperar dados altamente relevantes para a construção de prompts dinâmicos; Implemente conceitos de pesquisa vetorial e incorporação moderna Construa prompts limpos e contextuais que guiam os modelos de IA para respostas precisas; Processe e valide as respostas do modelo para garantir a confiabilidade e a segurança em seus aplicativos. O curso começa com a terminologia essencial e a mecânica central do RAG antes de passar para padrões SQL práticos, fluxos de trabalho de construção de prompts e processamento de respostas. Você trabalhará através de explicações escritas e projetos de consulta passo a passo para solidificar sua compreensão. Este curso é projetado para desenvolvedores de banco de dados, engenheiros de software e iniciantes curiosos sobre a integração de IA que têm uma compreensão básica do SQL. Não é necessária experiência prévia com aprendizado de máquina ou modelagem de IA. Comece a ler hoje para desbloquear o potencial de aplicativos de banco de dados orientados por IA.