إنشاء التضمينات والبحث الاتجاهي وRAG باستخدام BigQuery

في هذا المساق، يتم تقديم حل متكامل لإنشاء نظام الاسترجاع المعزز للتوليد (RAG) باستخدام BigQuery، يهدف إلى تقليل الأخطاء والتوليدات الخاطئة في نماذج الذكاء الاصطناعي. يتعلم المشاركون سير العمل المتكامل، الذي يشمل إنشاء التضمينات (embeddings) باستخدام نماذج متخصصة، والبحث في فضاء اتجاهي لإيجاد المعلومات ذات الصلة بدقة أعلى، ومن ثم توليد استجابات محسنة عبر تقنيات الذكاء الاصطناعي. يشرح المساق الأسس المفاهيمية لكل خطوة بالإضافة إلى الطرق الفنية وتطبيقها العملي باستخدام منصة BigQuery. بنهاية الدورة، يصبح المتعلم قادرًا على بناء خط أنابيب RAG متكامل باستخدام أدوات BigQuery ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل Gemini، ويتقن تضمين النماذج لمنع الهلوسات في الذكاء الاصطناعي بما يعزز دقة النتائج وجودة الإجابات.

• إنشاء التضمينات باستخدام النماذج المناسبة عبر BigQuery
• تنفيذ عمليات البحث الاتجاهي داخل BigQuery وفهم خطواته
• بناء خط أنابيب RAG متكامل باستخدام BigQuery

• خبرة تطبيقية سابقة بالمفاهيم الأساسية في المجال
• القدرة على استخدام الأدوات أو الطرق الرئيسية بشكل مستقل