Costruire Sistemi RAG e Ricerca Vettoriale in BigQuery

Man mano che i modelli di IA generativa diventano centrali per le applicazioni moderne, basarli sui propri dati aziendali è fondamentale per prevenire le allucinazioni. BigQuery offre potenti funzionalità integrate per generare embeddings ed eseguire ricerche vettoriali direttamente dove risiedono i tuoi dati. In questo corso basato su testo, passerai dalla comprensione del data warehousing di base all'implementazione di pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) completamente funzionali. Acquisirai le competenze per archiviare vettori ad alta dimensionalità, eseguire query di similarità e connettere large language models ai tuoi dataset strutturati. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di vector embeddings e semantic search; Generare text embeddings utilizzando query SQL direttamente all'interno di BigQuery; Configurare e ottimizzare gli indici vettoriali per eseguire ricerche di similarità veloci su larga scala; Costruire robuste architetture RAG per fornire dati contestualmente rilevanti ai language models; Applicare strategie di chunking e preprocessing per preparare il testo grezzo per la generazione di embeddings; Mitigare le allucinazioni del modello basando le risposte degli LLM su dati verificati del data warehouse. Inizierai con la terminologia di base dei vector databases e della rappresentazione semantica prima di passare a implementazioni pratiche basate su SQL. Attraverso spiegazioni strutturate ed esempi di codice chiari, imparerai come orchestrare un workflow RAG completo dall'ingestione dei dati grezzi all'output generato. Questo corso è progettato per data analysts, database administrators e aspiranti AI engineers che sono nuovi a vector search e RAG. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning; una familiarità di base con SQL è tutto ciò di cui hai bisogno per iniziare. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere della semantic search all'interno del tuo data warehouse.