Упростите свой рабочий процесс с ИИ с помощью автоматической генерации встраиваний в BigQuery.

Эмбеддинги имеют решающее значение для понимания ИИ семантики данных в генеративном ИИ и Retrieval-Augmented Generation (RAG). BigQuery представляет автономную генерацию эмбеддингов, упрощая управление этими эмбеддингами. Эта новая функция автоматически поддерживает столбец эмбеддингов в таблице на основе исходного столбца. Ранее инженеры данных сталкивались с громоздкими ручными конвейерами для генерации и синхронизации эмбеддингов. Решение BigQuery включает в себя бесшовную интеграцию с векторными индексами и возможностями векторного поиска. Теперь пользователи могут использовать AI.SEARCH для выполнения ориентированных на данные поисков без настройки эмбеддингов. Функция находится в предварительном просмотре, предлагая метаданные о статусе эмбеддингов для отслеживания прогресса. BigQuery безопасно подключается к моделям Vertex AI для генерации эмбеддингов. Встроенный мониторинг ошибок через представление INFORMATION_SCHEMA jobs помогает в устранении неполадок. Будущие разработки будут сосредоточены на еще более простом создании подключений, добавлении сгенерированных столбцов эмбеддингов в существующие таблицы и поддержке мультимодальных данных. Это усовершенствование направлено на освобождение разработчиков от инфраструктурных сложностей, позволяя им сосредоточиться на создании интеллектуальных приложений. Пользователям рекомендуется изучить официальную документацию BigQuery для настройки управляемых таблиц эмбеддингов.