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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à Agent Builder et au RAG

  • Aperçu des fonctionnalités d'Agent Builder
  • Fondamentaux du RAG et situations d'utilisation
  • Cas d'usage et témoignages de réussite

Préparation de l'environnement

  • Configuration de l'espace de travail Vertex AI
  • Connexion aux magasins de recherche et de vecteurs
  • Pratique (TP) : préparation de l'environnement

Conception de flux de travail d'agents ancrés

  • Définition des objectifs et des flux de conversation des agents
  • Correspondance entre les sources de données et les stratégies de récupération
  • Pratique (TP) : construction d'un flux de conversation

Mise en œuvre des pipelines RAG

  • Indexation des documents et des intégrations (embeddings)
  • Modèles de récupérateur (retriever) et de réordonnateur (re-ranker)
  • Pratique (TP) : création d'un pipeline RAG

Intégrations et données d'entreprise

  • Connecteurs sécurisés vers les systèmes internes
  • Gouvernance des données et contrôles d'accès
  • Pratique (TP) : connexion aux sources de données d'entreprise

Tests, évaluation et itération

  • Tests de prompts et métriques d'évaluation
  • Stratégies de simulation utilisateur et de validation
  • Pratique (TP) : évaluation et réglage de l'agent

Déploiement, surveillance et maintenance

  • Options de déploiement et considérations relatives à l'échelle
  • Surveillance des performances, de la pertinence et de la dérive
  • Joues opérationnelles pour les mises à jour et les retours arrière

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Public cible

  • Développeurs
  • Architectes de solutions
  • Gestionnaires de produit

Nombre de participants


Prix par participant

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