Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Agent Builder i RAG

  • Przegląd możliwości Agent Builder
  • Podstawy RAG i kiedy ich używać
  • Przykłady zastosowań i historie sukcesów

Konfiguracja Środowiska

  • Konfiguracja obszaru roboczego Vertex AI
  • Łączenie wyszukiwarek i magazynów wektorów
  • Praktyczne laboratorium: przygotowanie środowiska

Projektowanie Przepływów Pracy Uziemionych Agentów

  • Definiowanie celów agenta i przepływów konwersacji
  • Mapowanie źródeł danych na strategie pobierania
  • Praktyczne laboratorium: budowanie przepływu konwersacji

Implementacja Potoków RAG

  • Indeksowanie dokumentów i osadzeń
  • Wzorce pobierania i ponownego rankingu
  • Praktyczne laboratorium: tworzenie potoku RAG

Integracje i Dane Przedsiębiorstwa

  • Bezpieczne łączniki do systemów wewnętrznych
  • Zarządzanie danymi i kontrola dostępu
  • Praktyczne laboratorium: łączenie źródeł danych przedsiębiorstwa

Testowanie, Ocena i Iteracja

  • Testowanie promptów i metryki oceny
  • Strategie symulacji użytkownika i walidacji
  • Praktyczne laboratorium: ocena i dostrajanie agenta

Wdrożenie, Monitorowanie i Konserwacja

  • Opcje wdrożenia i kwestie skalowania
  • Monitorowanie wydajności, trafności i dryfu
  • Playbooki operacyjne dotyczące aktualizacji i wycofywania

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza z zakresu przetwarzania języka naturalnego
  • Doświadczenie w korzystaniu z usług chmurowych i API
  • Znajomość wyszukiwarek i baz danych wektorowych

Grupa Docelowa

  • Deweloperzy
  • Architekci rozwiązań
  • Menedżerowie produktów
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie