بناء أنظمة RAG والبحث المتجه في BigQuery

غالبًا ما تهلوس نماذج اللغات الكبيرة أو تفتقر إلى الوصول إلى بياناتك الخاصة. لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة، تحتاج إلى تأصيل نماذجك باستخدام مجموعات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة الخاصة بك. في هذه الدورة النصية فقط، ستتعلم كيفية الاستفادة من BigQuery محركًا قويًا للبحث المتجه وتوليد الإجابات المعززة بالاسترجاع (RAG). من خلال فهم كيفية إنشائك للتضمينات، وتخزينها، والاستعلام عنها بكفاءة، ستحول البيانات الخام إلى سياق ذي صلة عالية لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. ما ستتعلمه: فهم المفاهيم الأساسية للتضمينات، والفضاءات المتجهية، والبحث الدلالي؛ إنشاء تضمينات نصية مباشرة داخل BigQuery باستخدام وظائف SQL الحديثة؛ إجراء عمليات بحث متجه فعالة لتحديد موقع السياق ذي الصلة المطابق لاستعلامات المستخدم؛ بناء تدفق عمل RAG مكتمل لتزويد LLMs ببيانات دقيقة في الوقت الفعلي؛ تطبيق أساسيات هندسة التوجيه لدمج السياق المسترجع مع توجيهات المستخدم؛ تقييم جودة مخرجات RAG تقليل هلوسة الذكاء الاصطناعي وضمان التأصيل. ستبدأ بالمصطلحات الرئيسية وهنية قواعد البيانات المتجهية قبل الانتقال إلى عمليات المتجهات العملية القائمة على SQL. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة ومقتطفات التعليمات البرمجية خطوة بخطوة، ستتقدم من إنشاء التضمينات الأساسية إلى خط أنابيب RAG يعمل بكامل طاقته. تم تصميم هذه الدورة لمحللي البيانات، والمطورين، ومحبي الذكاء الاصطناعي الجدد على قواعد البيانات المتجهية وRAG. لا يُشترط وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي ب- SQL يعد مفيدًا. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة البحث الدلالي وتدفقات عمل استرجاع الذكاء الاصطناعي الحديثة.