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使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG
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使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
高级设置 等级
面向相关领域的从业人员而设计
1 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 使用嵌入模型和 BigQuery 生成嵌入。

  • 在 BigQuery 中执行向量搜索并了解其流程。

  • 使用 BigQuery 创建 RAG(检索增强生成)流水线。

要了解的详细信息

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May 2025

作业

1 项作业

授课语言:中文(简体)

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Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有1个模块

本课程探讨 BigQuery 中用于减轻 AI 幻觉的检索增强生成 (RAG) 解决方案。BigQuery 引入了 RAG 工作流,其中涵盖了创建嵌入、搜索向量空间和生成更优质的回答。本课程解释了这些步骤背后的概念原理,以及这些步骤在 BigQuery 中的实际实施过程。学完本课程后,学员将能够使用 BigQuery 和生成式 AI 模型(如 Gemini)以及嵌入模型来构建 RAG 流水线,以解决在具体情况下遇到的 AI 幻觉问题。

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目

位教师

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1,982 门课程3,623,367 名学生

提供方

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