BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기

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BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기

Instructeur : Google Cloud Training

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Ce que vous apprendrez

BigQuery에서 임베딩 모델을 사용해 임베딩을 생성합니다.
BigQuery에서 벡터 검색을 수행하고 프로세스를 이해합니다.
BigQuery로 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 만듭니다.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Big Data
Catégorie : Generative AI

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avril 2025

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이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한 실질적인 구현 과정을 살펴봅니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.

이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 개념적 이유와 BigQuery를 통한 실질적인 구현에 대해 설명합니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

6 vidéosTotal 30 minutes

RAG를 사용해야 하는 이유4 minutesPrévisualiser le module
임베딩7 minutes
벡터 검색6 minutes
RAG 실제 사용 사례3 minutes
요약2 minutes
Coursera: Google Cloud 및 Qwiklabs 시작하기4 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

읽기 자료10 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

과정 퀴즈10 minutes

1 élément d'applicationTotal 60 minutes

실습: BigQuery로 RAG 애플리케이션 만들기60 minutes

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