verified 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.

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