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Plan du cours

Introduction à Agent Builder et RAG

  • Vue d'ensemble des capacités d'Agent Builder
  • Fondamentaux de RAG et moments d'utilisation appropriés
  • Cas d'utilisation et histoires de succès

Mise en place de l'environnement

  • Configuration de l'espace de travail Vertex AI
  • Connexion aux moteurs de recherche et aux entrepôts de vecteurs
  • Travaux pratiques : préparation de l'environnement

Conception de flux de travail d'agents ancrés

  • Définition des objectifs des agents et des flux de conversation
  • Cartographie des sources de données vers des stratégies de récupération
  • Travaux pratiques : construction d'un flux de conversation

Implémentation des pipelines RAG

  • Indexation des documents et des embeddings
  • Patterns de retrieveur et de ré-ordonnancement (re-ranker)
  • 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 des sources de données d'entreprise

Tests, évaluation et itération

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

Déploiement, surveillance et maintenance

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Audience cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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