Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery

About this course

Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.

What you will learn

• Gerar embeddings usando os modelos de embeddings e o BigQuery.
• Fazer pesquisa vetorial no BigQuery e entender o processo.
• Criar um pipeline de RAG (geração aumentada de recuperação) com o BigQuery.