enthaltenIn diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 1 Stunde
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Einbettungen durch Verwendung entsprechender Modelle mit BigQuery generieren
Vektorsuche in BigQuery durchführen und den Prozess nachvollziehen
RAG-Pipeline mit BigQuery erstellen
Wichtige Details
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April 2025
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.
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