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Plan du cours

Introduction à Agent Builder et RAG

  • Présentation des capacités d'Agent Builder
  • Fondamentaux de RAG et cas d'utilisation pertinents
  • Études de cas et exemples de réussite

Configuration de l'environnement

  • Paramétrage de l'espace de travail Vertex AI
  • Connexion aux moteurs de recherche et bases de données vectorielles
  • Travaux pratiques : préparation de l'environnement

Conception de flux de travail pour agents ancrés

  • Définition des objectifs des agents et des flux conversationnels
  • Association des sources de données aux stratégies de récupération
  • Travaux pratiques : création d'un flux conversationnel

Mise en œuvre de pipelines RAG

  • Indexation des documents et des embeddings
  • Patterns de retrieveur et de ré-ordonnanceur
  • Travaux pratiques : création d'un pipeline RAG

Intégrations et données d'entreprise

  • Connecteurs sécurisés vers les systèmes internes
  • Gouvernance des données et contrôles d'accès
  • Travaux pratiques : connexion aux sources de données d'entreprise

Tests, évaluation et itération

  • Tests des prompts et indicateurs d'évaluation
  • Stratégies de simulation et de validation utilisateur
  • Travaux pratiques : évaluation et réglage de l'agent

Déploiement, surveillance et maintenance

  • Options de déploiement et considérations relatives à l'évolutivité
  • Suivi des performances, de la pertinence et de la dérive
  • Procédures opérationnelles pour les mises à jour et les retours en arrière

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en traitement du langage naturel
  • Expérience avec les services cloud et les API
  • Maîtrise des bases de données de recherche et vectorielles

Public cible

  • Développeurs
  • Architectes de solutions
  • Chefs de produit
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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