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Verified Information • Last Updated Mar 2026
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.
Duration
5 Months
Institution
Google Cloud
Format
Online
Eligibility Criteria
school
Academic Foundation
A recognized Bachelor’s degree or high school equivalent required for admission into Google Cloud.
language
Language Proficiency
English proficiency required. IELTS, TOEFL, or standard medium-of-instruction certificates accepted.
Detailed Fees Breakdown
Base Tuition Fee
$274
Total Est. Investment
$274
Scholarships and early-bird waivers may apply. Contact admissions for exact institutional fees.
Academic Trajectory
Program Outcome
Graduates of the Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery program at Google Cloud are equipped with global perspectives, ready to excel in international markets and top-tier career opportunities.