Menjadi anggota sejak 2026
Mengembangkan Aplikasi GenAI dengan Gemini dan Streamlit
Earned Agu 4, 2026 EDT
Membuat Embedding, Penelusuran Vektor, dan RAG dengan BigQuery
Earned Apr 13, 2026 EDT
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengembangkan Aplikasi GenAI dengan Gemini dan Streamlit untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat teks, menerapkan panggilan fungsi dengan Python SDK dan Gemini API, serta men-deploy aplikasi Streamlit dengan Cloud Run. Anda akan mempelajari berbagai cara memberikan perintah kepada Gemini untuk membuat teks, menggunakan Cloud Shell untuk menguji dan melakukan iterasi pada aplikasi Streamlit, lalu mengemasnya sebagai container Docker yang di-deploy di Cloud Run.
Kursus ini mengeksplorasi solusi Retrieval-Augmented Generation (RAG) di BigQuery untuk memitigasi halusinasi AI. Kursus ini akan memperkenalkan alur kerja RAG yang mencakup pembuatan embedding, penelusuran ruang vektor, dan pembuatan jawaban yang lebih baik. Kursus ini akan menjelaskan alasan konseptual di balik langkah-langkah ini dan implementasi praktisnya dengan BigQuery. Di akhir kursus, peserta akan dapat membangun pipeline RAG menggunakan BigQuery dan model AI generatif seperti Gemini dan model embedding untuk menangani kasus penggunaan halusinasi AI mereka sendiri.