Costruire sistemi RAG e ricerca vettoriale in BigQuery

I Large language models spesso allucinano o non hanno accesso ai tuoi dati privati. Per costruire applicazioni AI affidabili, devi basare i tuoi modelli sui tuoi set di dati strutturati e non strutturati. In questo corso solo testuale, imparerai come sfruttare BigQuery come un potente motore per la ricerca vettoriale e la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). Comprendendo come generare embeddings, archiviarli e interrogarli in modo efficiente, trasformerai i dati grezzi in un contesto altamente rilevante per i modelli di generative AI. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di embeddings, spazi vettoriali e semantic search; Generare text embeddings direttamente all'interno di BigQuery utilizzando moderne funzioni SQL; Eseguire efficienti vector searches per localizzare il contesto rilevante che corrisponde alle query dell'utente; Costruire un flusso di lavoro RAG completo per fornire agli LLMs dati accurati e in tempo reale; Applicare le basi del prompt engineering per combinare il contesto recuperato con i prompt dell'utente; Valutare la qualità dell'output RAG per minimizzare le AI hallucinations e garantire la groundedness. Inizierai con la terminologia chiave e l'architettura dei vector databases prima di passare alle operazioni vettoriali pratiche basate su SQL. Attraverso chiare spiegazioni scritte e snippet di codice passo-passo, progredirai dalla generazione di embeddings di base a una RAG pipeline completamente funzionale. Questo corso è progettato per data analysts, developers e AI enthusiasts che sono nuovi ai vector databases e al RAG. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di machine learning, sebbene una familiarità di base con SQL sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza della semantic search e dei moderni AI retrieval workflows.