This course explores a Retrieval Augmented Generation (RAG) solution in BigQuery to mitigate AI hallucinations. It introduces a RAG workflow that encompasses creating embeddings, searching a vector space, and generating improved answers. The course explains the conceptual reasons behind these steps and their practical implementation with BigQuery. By the end of the course, learners will be able to build a RAG pipeline using BigQuery and generative AI models like Gemini and embedding models to address their own AI hallucination use cases.
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
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niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 heures pour terminer
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
透過 BigQuery 使用嵌入模型來生成嵌入項目。
在 BigQuery 執行向量搜尋並瞭解程序。
運用 BigQuery 建立 RAG (檢索增強生成) pipeline。
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avril 2025
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這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案，協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間，以及生成更符合需求的答案。另外，這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因，以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後，學員將學會使用 BigQuery，以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型，建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
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6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
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