Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 14 godzin
Plan Szkolenia
Przedsiębiorczy agenci AI w Tencent ADP
- Czym są agenci AI na poziomie przedsiębiorstwa i gdzie dodają wartość
- Możliwości Tencent ADP w zakresie rozwoju agentów, integracji wiedzy i automatyzacji przepływów pracy
- Różnice między rozwiązaniami opartymi na agentach a podstawowymi aplikacjami czatu
- Powszechne przypadki użycia w przedsiębiorstwach i kwestie dotyczące wdrożenia
Projektowanie agentów dla procesów biznesowych
- Definiowanie ról agentów, granic, danych wejściowych i wyjściowych
- Wybór między projektami jednoagentowymi a wieloagentowymi
- Strukturyzowanie promptów, narzędzi i reguł biznesowych
- Planowanie eskalacji, przeglądu przez człowieka i niezawodności
Budowanie RAG i przepływów wiedzy
- Koncepcje RAG dla uzasadniania odpowiedzi i dostępu do wiedzy przedsiębiorstwa
- Przygotowywanie dokumentów, polityk i treści wewnętrznych do odzyskiwania (retrieval)
- Projektowanie przepływów odzyskiwania i wzorców uzasadniania odpowiedzi
- Testowanie i doskonalenie jakości odpowiedzi z czasem
Koordynowanie przepływów pracy i integracji
- Mapowanie procesów biznesowych na przepływy pracy agentów
- Łączenie agentów z interfejsami API, usługami wewnętrznymi i systemami korporacyjnymi
- Obsługa decyzji, zatwierdzeń, ponowień i ścieżek awaryjnych
- Koordynowanie przekazywania zadań między etapami przepływu pracy a specjalistycznymi agentami
Stosowanie operacyjnych mechanizmów bezpieczeństwa
- Mechanizmy bezpieczeństwa dotyczące bezpieczeństwa, prywatności, zgodności i kontroli polityki
- Redukcja ryzyka związanego z niebezpiecznymi danymi wyjściowymi, wstrzykiwaniem promptów i naruszeniem poufnych danych
- Dodawanie punktów kontrolnych zatwierdzenia, śladów audytowych i kontroli dostępu
- Projektowanie bezpiecznych wzorców odpowiedzi dla scenariuszy biznesowych o większym wpływie
Monitorowanie, ocena i ciągłe doskonalenie
- Śledzenie jakości, opóźnień, kosztów i wskaźników sukcesu przepływów pracy
- Testowanie zachowań agentów w realistycznych scenariuszach biznesowych
- Rozwiązywanie typowych problemów z RAG, przepływami pracy i koordynacją
- Tworzenie planu implementacji dla pilotażu i wdrożenia produkcyjnego
Wymagania
- Ogólna znajomość koncepcji AI generatywnej i powszechnych przypadków użycia AI w przedsiębiorstwach
- Doświadczenie w pracy z interfejsami API, aplikacjami webowymi lub platformami chmurowymi
- Podstawowa znajomość programowania, integracji lub projektowania rozwiązań
Grupa docelowa
- Archiowie rozwiązań i liderzy techniczni
- Inżynierowie AI, programiści aplikacji i specjaliści od automatyzacji
- Menedżerowie produktów i zespoły innowacji wspierające inicjatywy AI na poziomie przedsiębiorstwa
