Plan du cours

Introduction à Agent Builder et RAG

  • Aperçu des capacités d'Agent Builder
  • Fondements de RAG et quand les utiliser
  • Cas d'utilisation et histoires de succès

Mise en place de l'environnement

  • Configuration de l'espace de travail Vertex AI
  • Connexion des magasins de recherche et de vecteurs
  • Atelier pratique : préparation de l'environnement

Conception de flux de travail d'agents ancrés

  • Définition des objectifs de l'agent et des flux de conversation
  • Mappage des sources de données aux stratégies de récupération
  • Atelier pratique : construction d'un flux de conversation

Mise en œuvre des pipelines RAG

  • Modèles de récupérateurs et de re-rankers
  • Atelier pratique : création d'un pipeline RAG

Intégrations et données d'entreprise

  • Connecteurs sécurisés aux systèmes internes
  • Gouvernance des données et contrôles d'accès
  • Atelier pratique : connexion des sources de données d'entreprise

Test, évaluation et itération

  • Tests de prompts et métriques d'évaluation
  • Simulation utilisateur et stratégies de validation
  • Atelier pratique : évaluation et ajustement de l'agent

Déploiement, surveillance et maintenance

  • Options de déploiement et considérations de mise à l'échelle
  • Surveillance des performances, pertinence et dérive (drift)
  • Livrets d'opérations pour les mises à jour et le retour en arrière

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

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

Public cible

  • Développeurs
  • Architectes de solutions
  • Gestionnaires de produits
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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