Construcción de RAG y Búsqueda Vectorial con BigQuery

Los modelos de lenguaje grandes son increíblemente potentes, pero a menudo luchan con las alucinaciones y carecen de acceso a sus datos privados. La integración de sus datos empresariales con IA requiere una solución de almacén de datos robusta y escalable. En este curso de solo texto, aprenderá a construir flujos de trabajo de búsqueda semántica y Generación Aumentada por Recuperación (RAG) directamente dentro de BigQuery. Descubrirá cómo convertir texto no estructurado en incrustaciones vectoriales y recuperar contexto relevante sin mover sus datos fuera de su entorno de análisis. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de las incrustaciones vectoriales, la búsqueda semántica y las arquitecturas RAG. - Generar incrustaciones de texto utilizando funciones de aprendizaje automático integradas en BigQuery. - Realizar búsquedas vectoriales eficientes para localizar rápidamente puntos de datos altamente relevantes. - Implementar patrones RAG para fundamentar modelos de lenguaje grandes con sus propios conjuntos de datos. - Minimizar las alucinaciones de IA diseñando canalizaciones precisas de recuperación de contexto. - Aplicar las mejores prácticas modernas para la gestión de datos vectoriales y la ingeniería básica de indicaciones. Esta guía basada en texto comienza con la terminología esencial de bases de datos e IA antes de guiarle a través de operaciones vectoriales prácticas basadas en SQL. Diseñado específicamente para principiantes, este curso no requiere experiencia previa en aprendizaje automático. Comience a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre sus datos analíticos y la IA generativa.