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.
Créer des emboîtements, recherches vectorielles et des RAG
Créer des emboîtements, recherches vectorielles et des RAG
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec 
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niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
1 heure pour terminer
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Générer des embeddings à l'aide de modèles d'embeddings avec BigQuery
Effectuer une recherche vectorielle dans BigQuery et comprendre son fonctionnement
Créer un pipeline de RAG (génération augmentée par récupération) avec BigQuery
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avril 2025
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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 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.
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