En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
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niveau Avancées
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1 heure à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Generar embeddings con los modelos de embedding utilizando BigQuery
Realizar búsquedas de vectores en BigQuery y comprender su proceso
Crear una canalización de RAG (generación mejorada por recuperación) con BigQuery
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Generative AI
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Récemment mis à jour !
avril 2025
Évaluations
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Enseigné en Espagnol
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.
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