Intrati in legatura
 Durata 14 ore

Schița de curs

Introducere în Agent Builder și RAG

  • Prezentarea generală a capabilităților Agent Builder
  • Fundamentele RAG și când să le folosești
  • Cazuri de utilizare și povești de succes

Configurarea mediului

  • Configurarea workspace-ului Vertex AI
  • Conectarea căutării și a vector stores
  • Laborator practic: pregătirea mediului

Proiectarea fluxurilor de lucru pentru agenți bazați pe date concrete

  • Definirea obiectivelor agentului și a fluxurilor de conversație
  • Maparea surselor de date la strategiile de retrieval
  • Laborator practic: construirea unui flux de conversație

Implementarea pipeline-urilor RAG

  • Indexarea documentelor și a embeddings
  • Pattern-uri de retriever și re-ranker
  • Laborator practic: crearea unui pipeline RAG

Integrări și date enterprise

  • Conectori securizați către sisteme interne
  • Guvernanța datelor și controale de acces
  • Laborator practic: conectarea surselor de date enterprise

Testare, evaluare și iterație

  • Testarea prompt-urilor și metrici de evaluare
  • Simularea utilizatorului și strategii de validare
  • Laborator practic: evaluarea și reglarea fină a agentului

Deployment, monitorizare și mentenanță

  • Opțiuni de deployment și considerații de scalare
  • Monitorizarea performanței, relevanței și a drift-ului
  • Playbook-uri operaționale pentru update-uri și rollback

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază despre procesarea limbajului natural
  • Experiență cu servicii cloud și API-uri
  • Familiaritate cu căutarea și bazele de date vectoriale

Public țintă

  • Dezvoltatori
  • Arhitecți de soluții
  • Product manageri

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite