Búsqueda Vectorial y RAG en BigQuery para Principiantes

Conectar modelos de lenguaje grandes a tus datos empresariales es clave para construir aplicaciones inteligentes, pero mover datos entre sistemas introduce complejidad y riesgos de seguridad. Este curso basado en texto te muestra cómo generar embeddings, ejecutar búsquedas vectoriales e implementar Generación Aumentada por Recuperación (RAG) directamente dentro de BigQuery. Pasarás de la coincidencia tradicional de palabras clave a la búsqueda semántica, aprendiendo a aprovechar las capacidades de aprendizaje automático utilizando flujos de trabajo SQL familiares. Al comprender los conceptos fundamentales de los espacios vectoriales y los patrones de consulta prácticos, podrás enriquecer tu data warehouse con capacidades de IA modernas. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos centrales de los embeddings vectoriales y la búsqueda semántica; * Generar embeddings de texto utilizando funciones SQL dentro de BigQuery; * Configurar índices vectoriales para optimizar el rendimiento de la búsqueda en grandes conjuntos de datos; * Construir pipelines de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para basar modelos de IA en tus datos; * Aplicar principios básicos de ingeniería de prompts para formatear el contexto recuperado; * Practicar la escritura de consultas SQL limpias para flujos de trabajo modernos de IA y búsqueda semántica. El curso comienza con terminología esencial, explicando qué son los embeddings y cómo funcionan conceptualmente las bases de datos vectoriales. A partir de ahí, leerás implementaciones SQL paso a paso, aprendiendo a crear índices, ejecutar búsquedas de similitud y diseñar un flujo de trabajo RAG completo. Este curso está diseñado para analistas de datos, administradores de bases de datos y desarrolladores de software que desean integrar funciones de búsqueda de IA en su data warehouse existente. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque una familiaridad básica con SQL es útil. Comienza a leer ahora para dominar la búsqueda semántica y RAG dentro de BigQuery.