Explore AI-powered search technologies, tools, and applications in this course. Learn semantic search utilizing vector embeddings, hybrid search combining semantic and keyword approaches, and retrieval-augmented generation (RAG) minimizing AI hallucinations as a grounded AI agent. Gain practical experience with Vertex AI Vector Search to build your intelligent search engine.
Vector Search and Embeddings
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.4
(18 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Explain vector search processes and key technologies.
Construct semantic search using vector embeddings with Vertex AI Vector Search.
Explore grounded agents and retrieval-augmented generation (RAG) to mitigate AI hallucinations.
Create a hybrid search engine with Vertex AI Vector Search.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Semantic Web
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Google Cloud Platform
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
This course introduces Vertex AI Vector Search and describes how it can be used to build a search application with large language model (LLM) APIs for embeddings. The course consists of conceptual lessons on vector search and text embeddings, practical demos on how to build vector search on Vertex AI, and a hands-on lab.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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Avis des étudiants
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MT
5
Révisé le 8 juin 2024
Very interesting course on Vector Search and Embeddings!
DC
4
Révisé le 8 juin 2024
The labs have a lot of waiting for services to spin up (but it gives you time to read and understand more I suppose)
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