Creación de Soluciones de RAG y Búsqueda Vectorial en BigQuery

A medida que la inteligencia artificial transforma la forma en que interactuamos con los datos, conectar modelos de lenguaje grandes con su almacén de datos empresariales es más crítico que nunca. Aprenda a cerrar esta brecha utilizando el poder analítico de BigQuery. Este curso basado en texto lo guiará a través de los conceptos centrales de las bases de datos vectoriales, la búsqueda semántica y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Comprenderá cómo representar datos no estructurados como embeddings vectoriales y buscarlos de manera eficiente utilizando técnicas de bases de datos estándar. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de los embeddings vectoriales y la similitud semántica - Generar y administrar embeddings de texto directamente dentro de BigQuery - Realizar búsquedas vectoriales eficientes utilizando consultas SQL para encontrar información relacionada - Configurar arquitecturas básicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para fundamentar modelos de IA - Aplicar las mejores prácticas para optimizar el rendimiento de las consultas vectoriales y administrar pipelines de datos El curso comienza con la terminología esencial y la teoría detrás de los espacios vectoriales, luego avanza paso a paso a través de la escritura de SQL para generar embeddings, buscar vectores y conectar el contexto recuperado a los modelos de lenguaje. Está diseñado para analistas de datos, desarrolladores e ingenieros de IA aspirantes que son nuevos en las bases de datos vectoriales y desean una introducción clara y basada en texto a las arquitecturas de búsqueda modernas sin una configuración compleja. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder de la búsqueda semántica en sus flujos de trabajo de datos.