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Verified Information • Last Updated Mar 2026
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.
Duration
6 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
$308
Total Est. Investment
$308
Scholarships and early-bird waivers may apply. Contact admissions for exact institutional fees.
Academic Trajectory
Program Outcome
Graduates of the Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen program at Google Cloud are equipped with global perspectives, ready to excel in international markets and top-tier career opportunities.