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Temario del curso

Introducción a Agent Builder y RAG

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

Configuración del Entorno

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

Diseño de Flujos de Trabajo de Agentes Fundamentados

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

Implementación de Pipelines de RAG

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

Integraciones y Datos Empresariales

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

Pruebas, Evaluación e Iteración

  • Pruebas de prompts y métricas de evaluación.
  • Estrategias de simulación y validación por parte del usuario.
  • Taller práctico: evaluación y ajuste fino del agente.

Implementación, Monitoreo y Mantenimiento

  • Opciones de implementación y consideraciones de escalabilidad.
  • Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva (drift).
  • Libros de jugada operativos para actualizaciones y reversiones.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

  • Desarrolladores.
  • Arquitectos de soluciones.
  • Gerentes de producto.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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