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BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기

이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한...

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About This Course

이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한 실질적인 구현 과정을 살펴봅니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.

Topics Covered

Frequently Asked Questions

How much does BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기 cost?

BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기 costs $49. Check the course page for current pricing and available discounts.

Who teaches BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기?

BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기 is taught by Google Cloud, Google Cloud.

What skill level is BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기 for?

This course is designed for all levels learners.

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DurationSelf-paced
LevelAll Levels
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