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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