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Temario del curso

Introducción a Agent Builder y RAG

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

Configuración del entorno

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

Diseño de flujos de trabajo de agentes fundamentados

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

Implementación de tuberías (pipelines) RAG

  • Indexación de documentos y embeddings.
  • Patrones de recuperador y re-clasificador.
  • Laboratorio práctico: creación de una tubería RAG.

Integraciones y datos empresariales

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  • Conectores seguros a sistemas internos.
  • Goberzabilidad de datos y controles de acceso.
  • Laboratorio 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.
  • Laboratorio práctico: evaluación y ajuste fino del agente.

Despliegue, monitoreo y mantenimiento

  • Opciones de despliegue y consideraciones sobre escalabilidad.
  • Monitoreo del rendimiento, relevancia y desviaciones (drift).
  • Protocolos operativos para actualizaciones y restauración de versiones anteriores.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
  • Experiencia con servicios en la nube y APIs.
  • Conocimiento de 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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