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Temario del curso
Introducción a Agent Builder y RAG
- Visión general de las capacidades de Agent Builder
- Fundamentos de RAG y cuándo utilizarlos
- Casos de uso y relatos de éxito
Configuración del Entorno
- Configuración del espacio de trabajo de Vertex AI
- Conexión con almacenes vectoriales y de búsqueda
- Laboratorio práctico: preparación del entorno
Diseño de Flujos de Trabajo de Agentes Fundamentados
- Definición de los objetivos del agente y los flujos de conversación
- Mapeo 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 (retriever) y reordenador (re-ranker)
- 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 de usuario y validación
- Laboratorio práctico: evaluación y ajuste del agente
Despliegue, Monitoreo y Mantenimiento
- Opciones de despliegue y consideraciones sobre escalabilidad
- Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva (drift)
- Manual de procedimientos operativo para actualizaciones y retrocesos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Experiencia con servicios en la nube y APIs
- Familiaridad con bases de datos de búsqueda y vectoriales
Público Objetivo
- Desarrolladores
- Arquitectos de soluciones
- Gerentes de producto
14 Horas