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エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG

Курс от Google Cloud

Продвинутый≈ 1.8 чЯпонский

О курсе

このコースでは、BigQuery で検索拡張生成（RAG）ソリューションを使用して AI ハルシネーションを軽減する方法を説明します。エンベディングの作成、ベクトル空間の検索、改善された回答の生成を含む RAG ワークフローについて解説し、これらの手順の背後にある概念的な理由と、BigQuery を使用した実践的な実装方法についても説明します。このコースを完了すると、BigQuery、Gemini などの生成 AI モデル、エンベディングモデルを使用して RAG パイプラインを構築し、独自の AI ハルシネーションのユースケースに対処できるようになります。

Навыки, которые вы освоите

Embeddings Retrieval-Augmented Generation Google Gemini Vector Databases Generative AI Gemini

Программа курса

1 модулей · 8 учебных материалов

01エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG8 материалов

エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG

RAG を使用する理由Видео エンベディングВидео ベクトル検索Видео RAG の実例Видео 概要Видео

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