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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

Nombre de participants


Prix par participant

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