Construcción de Sistemas RAG y Búsqueda Vectorial en BigQuery

A medida que los modelos de IA generativa se vuelven centrales para las aplicaciones modernas, conectarlos con sus propios datos empresariales es crucial para prevenir alucinaciones. BigQuery ofrece potentes capacidades integradas para generar embeddings y ejecutar búsquedas vectoriales directamente donde residen sus datos. En este curso basado en texto, pasará de comprender el almacenamiento de datos básico a implementar canalizaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) completamente funcionales. Adquirirá las habilidades para almacenar vectores de alta dimensionalidad, ejecutar consultas de similitud y conectar modelos de lenguaje grandes a sus conjuntos de datos estructurados. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de los embeddings vectoriales y la búsqueda semántica; * Generar embeddings de texto utilizando consultas SQL directamente dentro de BigQuery; * Configurar y optimizar índices vectoriales para realizar búsquedas de similitud rápidas a escala; * Construir arquitecturas RAG robustas para alimentar datos contextualmente relevantes a los modelos de lenguaje; * Aplicar estrategias de fragmentación y preprocesamiento para preparar texto sin formato para la generación de embeddings; * Mitigar las alucinaciones del modelo conectando las respuestas de LLM con datos verificados del almacén. Comenzará con la terminología central de las bases de datos vectoriales y la representación semántica antes de pasar a implementaciones prácticas basadas en SQL. A través de explicaciones estructuradas y ejemplos de código claros, aprenderá a orquestar un flujo de trabajo RAG completo desde la ingesta de datos sin procesar hasta la salida generada. Este curso está diseñado para analistas de datos, administradores de bases de datos e ingenieros de IA aspirantes que son nuevos en la búsqueda vectorial y RAG. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático; una familiaridad básica con SQL es todo lo que necesita para comenzar. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder de la búsqueda semántica dentro de su almacén de datos.