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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à Agent Builder et au RAG
- Aperçu des capacités d'Agent Builder
- Fondamentaux du RAG et cas d'usage
- Cas d'usage et histoires de succès
Préparation de l'environnement
- Configuration de l'espace de travail Vertex AI
- Connexion des magasins de recherche et de vecteurs
- Travail pratique : préparation de l'environnement
Conception de flux de travail pour agents ancrés
- Définition des objectifs de l'agent et des flux de conversation
- Cartographie des sources de données vers les stratégies de récupération
- Travail pratique : création d'un flux de conversation
Mise en œuvre de pipelines RAG
- Indexation des documents et des embeddings
- Modèles de récupérateur et de réordonnateur (re-ranker)
- Travail pratique : création d'un pipeline RAG
Intégrations et données d'entreprise
- Connecteurs sécurisés vers les systèmes internes
- Gouvernance des données et contrôles d'accès
- Travail pratique : connexion de sources de données d'entreprise
Tests, évaluation et itération
- Test des prompts et métriques d'évaluation
- Stratégies de simulation et de validation utilisateur
- Travail pratique : évaluation et réglage de l'agent
Déploiement, supervision et maintenance
- Options de déploiement et considérations relatives à l'échelle
- Supervision des performances, de la pertinence et de la dérive
- Playbooks opérationnels pour les mises à jour et les retours arrière (rollback)
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base du traitement du langage naturel
- Expérience des services cloud et des API
- Familiarité avec les bases de données de recherche et de vecteurs
Public cible
- Développeurs
- Architectes solutions
- Product managers