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Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery · LearnSpace
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courseraПрограммирование

Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery

Курс от Google Cloud
Продвинутый≈ 1.8 чФранцузский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.

Навыки, которые вы освоите

Retrieval-Augmented GenerationEmbeddingsGenerative AIGoogle Cloud PlatformGoogle GeminiGeminiAI WorkflowsVector DatabasesData Pipelines

Программа курса

1 модулей · 9 учебных материалов

01Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery9 материалов
Pourquoi le RAG ?ВидеоEmbeddingsВидеоRecherche vectorielleВидеоLe RAG en actionВидеоRésuméВидео

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Обучение на Coursera

≈ 1.8 ч

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