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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 utilizarlo
  • 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
  • Práctica de laboratorio: preparación del entorno

Diseño de flujos de trabajo de agentes basados en datos

  • Definición de objetivos del agente y flujos de conversación
  • Mapeo de fuentes de datos a estrategias de recuperación
  • Práctica de laboratorio: construcción de un flujo de conversación

Implementación de pipelines de RAG

  • Indexación de documentos y embeddings
  • Patrones de recuperador y reordenador
  • Práctica de laboratorio: creación de un pipeline de RAG

Integraciones y datos empresariales

  • Conectores seguros hacia sistemas internos
  • Gobernanza de datos y controles de acceso
  • Práctica de laboratorio: conexión de fuentes de datos empresariales

Pruebas, evaluación e iteración

  • Pruebas de prompts y métricas de evaluación
  • Estrategias de simulación de usuario y validación
  • Práctica de laboratorio: evaluación y ajuste fino del agente

Implementación, monitoreo y mantenimiento

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de procesamiento de lenguaje natural
  • 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

Número de participantes


Precio por participante

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