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Temario del curso

Introducción a Agent Builder y RAG

  • Descripción general de las capacidades de Agent Builder
  • Fundamentos de RAG y cuándo utilizarlos
  • Casos de uso y ejemplos de éxito

Configuración del entorno

  • Configuración del espacio de trabajo de Vertex AI
  • Conexión con almacenes de búsqueda y vectoriales
  • Laboratorio práctico: preparación del entorno

Diseño de flujos de trabajo de agentes fundamentados

  • Definición de objetivos del agente y flujos de conversación
  • Mapeo de fuentes de datos a estrategias de recuperación
  • Laboratorio práctico: construcción de un flujo de conversación

Implementación de pipelines RAG

  • Indexación de documentos y embeddings
  • Patrones de recuperador y reordenador (re-ranker)
  • Laboratorio práctico: creación de un pipeline RAG

Integraciones y datos empresariales

  • Conectores seguros a sistemas internos
  • Gobernanza de datos y controles de acceso
  • Laboratorio práctico: conexión de fuentes de datos empresariales

Pruebas, evaluación e iteración

  • Pruebas de prompts y métricas de evaluación
  • Estrategias de simulación y validación de usuarios
  • Laboratorio práctico: evaluación y ajuste del agente

Despliegue, monitoreo y mantenimiento

  • Opciones de despliegue y consideraciones de escalado
  • Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva
  • Libros de juego operativos para actualizaciones y reversiones

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Experiencia con servicios en la nube y APIs
  • Conocimiento de bases de datos de búsqueda y vectoriales

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Arquitectos de soluciones
  • Responsables de producto
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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