Create Embeddings, Vector Search, and RAG with BigQuery

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 prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será 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

• Generate embeddings using embedding models with BigQuery
• Perform vector search in BigQuery and understand the process
• Create a RAG pipeline with BigQuery

• Prior hands-on experience with the core concepts covered in this course
• Comfort applying the main tools or methods independently