Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
Créer des emboîtements, recherches vectorielles et des RAG
Créer des emboîtements, recherches vectorielles et des RAG
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 1 Stunde
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Générer des embeddings à l'aide de modèles d'embeddings avec BigQuery
Effectuer une recherche vectorielle dans BigQuery et comprendre son fonctionnement
Créer un pipeline de RAG (génération augmentée par récupération) avec BigQuery
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April 2025
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
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