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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