Creación de Soluciones de Búsqueda Vectorial y RAG en BigQuery

A medida que los modelos de IA generativa se vuelven centrales en las aplicaciones modernas, es esencial basarlos en sus propios datos empresariales para prevenir alucinaciones. BigQuery proporciona potentes capacidades integradas para generar embeddings y ejecutar búsquedas vectoriales directamente donde residen sus datos. Al completar este curso basado en texto, aprenderá a construir un pipeline completo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando BigQuery. Pasará de comprender los conceptos básicos de bases de datos a estructurar datos para IA, generar embeddings vectoriales y ejecutar búsquedas semánticas para alimentar de contexto a los modelos de lenguaje grandes. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de los embeddings vectoriales, la búsqueda semántica y la arquitectura RAG. - Generar embeddings de texto directamente dentro de BigQuery utilizando funciones integradas. - Realizar búsquedas eficientes de distancia vectorial para encontrar contexto altamente relevante. - Diseñar flujos de trabajo RAG robustos que fundamenten los modelos de lenguaje y mitiguen las alucinaciones de IA. - Aplicar las mejores prácticas de preparación de datos para garantizar resultados de búsqueda vectorial de alta calidad. Comenzará con la terminología clave y las definiciones fundamentales antes de pasar a explicaciones escritas de consultas SQL y configuraciones vectoriales. Este curso es perfecto para principiantes, analistas de datos y desarrolladores que buscan expandir sus habilidades en bases de datos de IA, sin requerir experiencia previa en machine learning. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder de la búsqueda semántica en su data warehouse.