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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 y ejemplos de éxito.

Configuración del entorno

  • Configuración del espacio de trabajo de Vertex AI.
  • Conexión con búsquedas y almacenes vectoriales.
  • Taller 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.
  • Taller práctico: construcción de un flujo de conversación.

Implementación de pipelines RAG

  • Indexación de documentos y embeddings.
  • Patrones de retriever y re-ranker.
  • Taller práctico: creación de un pipeline 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.

Despliegue, monitoreo y mantenimiento

  • Opciones de despliegue y consideraciones sobre escalabilidad.
  • Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva (drift).
  • Protocolos 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.

Audiencia objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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