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Verified Information • Last Updated Mar 2026
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 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.
Duration
4 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
$248
Total Est. Investment
$248
Scholarships and early-bird waivers may apply. Contact admissions for exact institutional fees.
Academic Trajectory
Program Outcome
Graduates of the BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기 program at Google Cloud are equipped with global perspectives, ready to excel in international markets and top-tier career opportunities.