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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Agent Builder y RAG
- Resumen 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 de Vertex AI
- Conexión de almacenes de búsqueda y vectores
- Laboratorio práctico: preparación del entorno
Diseño de flujos de trabajo de agentes fundamentados
- Definición de objetivos del agente y flujos de conversación
- Mapa de fuentes de datos a estrategias de recuperación
- Laboratorio 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)
- Laboratorio práctico: creación de un pipeline de RAG
Integraciones y datos empresariales
- Conectores seguros hacia sistemas internos
- Gobernanza 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 del usuario
- Laboratorio práctico: evaluación y ajuste fino del agente
Despliegue, monitoreo y mantenimiento
- Opciones de despliegue y consideraciones de escalabilidad
- Monitoreo de rendimiento, relevancia y deriva (drift)
- Playbooks operativos para actualizaciones y reversión (rollback)
Resumen y siguientes 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 vectores
Público objetivo
- Desarrolladores
- Arquitectos de soluciones
- Gerentes de producto
