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Plan du cours
Introduction à Agent Builder et RAG
- Aperçu des capacités d’Agent Builder
- Fondamentaux de RAG et moments opportuns pour les utiliser
- Cas d’usage et réussites
Préparation de l’environnement
- Configuration de l’espace de travail Vertex AI
- Connexion aux moteurs de recherche et aux bases vectorielles
- Travaux pratiques : préparation de l’environnement
Conception de workflows d’agents fiables
- Définition des objectifs de l’agent et des flux conversationnels
- Cartographie des sources de données vers les stratégies de récupération
- Travaux pratiques : construction d’un flux conversationnel
Mise en œuvre des pipelines RAG
- Indexation des documents et des embeddings
- Patterns de retrieveur et de réordonnanceur
- 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 indicateurs d’évaluation
- Stratégies de simulation utilisateur et de validation
- Travaux pratiques : évaluation et ajustement 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
- Procédures opérationnelles pour les mises à jour et les retours en arrière
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en traitement du langage naturel (NLP)
- Expérience avec les services cloud et les API
- Maîtrise des bases de recherche et vectorielles
Public cible
- Développeurs
- Architectes solution
- Chefs de produit
14 Heures