Build cross-cloud agents with the borderless Lakehouse

摘要

介紹如何利用無邊界湖倉架構與 BigQuery 建立跨雲代理，涵蓋多模態資料處理、AI 函式應用及向量搜尋技術。觀眾可學習具體步驟，掌握將結構化與非結構化資料整合並自動化處理的方法。

Learn how to build cross-cloud agents using a borderless Lakehouse architecture with BigQuery multimodality and AI functions.

這筆內容還沒有取得字幕或內文，這段摘要只根據標題與說明欄產生，可能不夠準確；實際內容請以原站為準。

提到的工具與公司

• BigQuery
• ObjectRef external tables

適合誰看

適合正在規劃跨雲資料架構或需整合 AI 功能的開發人員與資料工程師。

摘要依據

依據

標題與說明欄（還沒有取得字幕或內文）

為什麼排在這裡

人氣

0.82

新鮮

0.97

在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算

相關內容

• Why AI Agents Need a Data Harness, Not Just a Lakehouse影片 ・ AI Native Dev ・ 37 分鐘
• Treat your data pipelines like code, because your agents already do | MotherDuck's Jordan TiganiPodcast ・ Dev Interrupted ・ 45 分鐘
• 🟢 Learn to Build a Airtable Clone with AI! | Beginner Series Ep #16 (B2B, Billing, AI Agents, MCP)影片 ・ Sonny Sangha ・ 2 小時 59 分
• Why the Frontier Ecosystem must be Open — Matei Zaharia and Reynold Xin, DatabricksPodcast ・ Latent Space ・ 1 小時 9 分
• Building retrieval harness for enterprise agents影片 ・ LlamaIndex ・ 1 小時 9 分
• Parallel’s Parag Agrawal: Building a New Web for AI Agents影片 ・ Sequoia Capital ・ 55 分鐘