01
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率
本課程會說明 Gemini in BigQuery，這是一套由 AI 輔助的功能，可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解，以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室，協助資料從業人員提升工作效率，並加速開發 pipeline。
Gemini in BigQuery 學習路徑
本學習路徑提供 Gemini in BigQuery 的完整使用指南，協助您加速完成 AI/機器學習專案。您會獲得實務經驗，包括定義 Gemini 的功能、透過深入分析探索資料，以及在 Gemini 的協助下有效率地開發程式碼。您也會逐步瞭解如何使用 AI/機器學習模型執行預測和生成工作，並在 BigQuery 中運用 Gemini 模型建構完整的解決方案。掌握生成嵌入、執行向量搜尋，以及建構檢索增強生成 (RAG) 管道的技巧。完成這個學習路徑後，您將具備將 Gemini 整合至 BigQuery 工作流程的技能，打造強大的資料導向應用程式。
02
在 BigQuery 使用 Gemini 模型
本課程將示範如何在 BigQuery 運用 AI/機器學行模型，以執行生成式 AI 任務。透過涉及顧客關係管理的應用實例，您將瞭解運用 Gemini 模型解決業務問題的工作流程。為了便於理解，本課程還提供了採用 SQL 查詢和 Python 筆記本的程式設計解決方案，指導您逐步操作。
03
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案，協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間，以及生成更符合需求的答案。另外，這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因，以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後，學員將學會使用 BigQuery，以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型，建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
04
運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋
完成運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列技能：使用 Gemini in BigQuery 生成 SQL 程式碼並偵錯、執行情緒分析、 總結文字重點並找出關鍵字、生成嵌入項目、建立檢索增強生成 (RAG) pipeline， 以及導入多模態向量搜尋。 技能徽章是 Google Cloud 獨家核發的數位徽章， 用於肯定您對 Google Cloud 產品和服務的精通程度。 獲得技能徽章代表您已通過測驗，能在互動式實作環境應用相關知識。 完成這個技能徽章課程，以及挑戰實驗室的結業評量之後， 即可取得數位徽章並與他人分享。