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Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery

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Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery

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Ce que vous apprendrez

  • 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.

CompƩtences que vous acquerrez

  • CatĆ©gorie : Artificial Intelligence
  • CatĆ©gorie : Google Cloud Platform
  • CatĆ©gorie : Large Language Modeling
  • CatĆ©gorie : Generative AI
  • CatĆ©gorie : Big Data

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avril 2025

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EnseignƩ en Portugais (BrƩsil)

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 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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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 prÔtica delas com o BigQuery. Até o fim do curso, serÔ 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.

Inclus

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