This course explores a Retrieval Augmented Generation (RAG) solution in BigQuery to mitigate AI hallucinations. It introduces a RAG workflow that encompasses creating embeddings, searching a vector space, and generating improved answers. The course explains the conceptual reasons behind these steps and their practical implementation with BigQuery. By the end of the course, learners will be able to build a RAG pipeline using BigQuery and generative AI models like Gemini and embedding models to address their own AI hallucination use cases.
Create Embeddings, Vector Search, and RAG with BigQuery
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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Gemini in BigQuery
Dozent: Google Cloud Training
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 2 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden
Generate embeddings using the embedding models with BigQuery.
Perform vector search in BigQuery and understand its process.
Create a RAG (Retrieval Augmented Generation) pipeline with BigQuery.
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Februar 2025
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
This course explores a Retrieval Augmented Generation (RAG) solution in BigQuery to mitigate AI hallucinations. It introduces a RAG workflow that encompasses creating embeddings, searching a vector space, and generating improved answers. The course explains the conceptual reasons behind these steps and their practical implementation with BigQuery. By the end of the course, learners will be able to build a RAG pipeline using BigQuery and generative AI models like Gemini and embedding models to address their own AI hallucination use cases.
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