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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 y historias de éxito

Configuración del Entorno

  • Configuración del espacio de trabajo de 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
  • Asignación de fuentes de datos a estrategias de recuperación
  • Laboratorio práctico: construcción de un flujo de conversación

Implementación de Pipelines RAG

  • Indexación de documentos y embeddings
  • Patrones de recuperador y reordenador
  • Laboratorio práctico: creación de un pipeline RAG

Integraciones y Datos Empresariales

  • Conectores seguros a 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 de usuarios
  • Laboratorio práctico: evaluación y ajuste del agente

Despliegue, Monitoreo y Mantenimiento

  • Opciones de despliegue y consideraciones de escalabilidad
  • Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva
  • Protocolos operativos para actualizaciones y reversión

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

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