К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery

Курс от Google Cloud
Продвинутый≈ 1.8 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.

Навыки, которые вы освоите

Retrieval-Augmented GenerationEmbeddingsGeminiGenerative AIAI WorkflowsGoogle Cloud PlatformGoogle GeminiLarge Language ModelingVector Databases

Программа курса

1 модулей · 9 учебных материалов

01Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery9 материалов
Por qué usar RAGВидеоEmbeddingsВидеоBúsqueda de vectoresВидеоRAG en acciónВидеоResumenВидео

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 1.8 ч

1 модулей

Язык: Испанский

Часть программы вашего университета
Coursera: Empezar a usar Google Cloud y QwiklabsВидео
Lab: Cómo crear una aplicación de RAG con BigQueryВнешний инструмент
Cuestionario del cursoЗадание
LecturaЧтение