Kurzusleírás

Bevezetés az Agent Builder és RAG használatába

  • Az Agent Builder képességeinek áttekintése
  • A RAG alapjai és alkalmazási területei
  • Használati esetek és sikertörténetek

A környezet beállítása

  • Vertex AI munkaterület konfigurálása
  • Keresési és vektor tárolók csatlakoztatása
  • Gyakorlati labor: környezet előkészítése

Ügynök munkafolyamatok tervezése

  • Az ügynök céljainak és beszélgetési folyamatainak meghatározása
  • Adatforrások leképezése keresési stratégiákra
  • Gyakorlati labor: beszélgetési folyamat építése

RAG folyamatok implementálása

  • Dokumentumok és beágyazások indexelése
  • Kereső és újrarendező mintázatok
  • Gyakorlati labor: RAG folyamat létrehozása

Integrációk és vállalati adatok

  • Biztonságos csatlakozók belső rendszerekhez
  • Adatirányítás és hozzáférési szabályozások
  • Gyakorlati labor: vállalati adatforrások csatlakoztatása

Tesztelés, értékelés és finomítás

  • Prompt tesztelés és értékelési metrikák
  • Felhasználói szimuláció és érvényesítési stratégiák
  • Gyakorlati labor: az ügynök értékelése és finomítása

Üzembe helyezés, monitorozás és karbantartás

  • Üzembe helyezési lehetőségek és skálázási szempontok
  • Teljesítmény, relevancia és eltérés monitorozása
  • Operatív forgatókönyvek frissítésekhez és visszaállításhoz

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a természetes nyelvfeldolgozás területén
  • Tapasztalat felhőszolgáltatásokkal és API-kkal
  • Ismeret a keresési és vektor adatbázisok területén

Célközönség

  • Fejlesztők
  • Megoldásarchitektusok
  • Termékmenedzserek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák