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Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery

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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.

Syllabus

  • Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
    • 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.

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