Programa del Curso

Introducción a Agent Builder y RAG

  • Visión general de las capacidades de Agent Builder
  • Fundamentos de RAG y cuándo usarlos
  • Casos de uso e historias de éxito

Configuración del Entorno

  • Configurando el espacio de trabajo de Vertex AI
  • Conectando tiendas de búsqueda y vectores
  • Laboratorio práctico: preparación del entorno

Diseño de Flujos de Trabajo con Agentes Fundamentados

  • Definición de objetivos de agentes 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 embebidos
  • Patrones de recuperadores y re-rankers
  • 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

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

Implementación, Monitoreo y Mantenimiento

  • Opciones de implementación y consideraciones de escalabilidad
  • Monitoreo de rendimiento, relevancia y deriva
  • Guías operativas para actualizaciones y rollback

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de procesamiento de lenguaje natural
  • Experiencia con servicios en la nube y APIs
  • Familiaridad con bases de datos de búsqueda y vectoriales

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (1)

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