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Duración 14 horas
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 e historias de éxito
Configuración del entorno
- Configuración del espacio de trabajo de Vertex AI
- Conexión de almacenes de búsqueda y vectores
- Práctica de laboratorio: preparación del entorno
Diseño de flujos de trabajo de agentes basados en datos reales
- Definición de objetivos del agente y flujos de conversación
- Mapeo de fuentes de datos a estrategias de recuperación
- Práctica de laboratorio: construcción de un flujo de conversación
Implementación de pipelines de RAG
- Indexación de documentos y embeddings
- Patrones de recuperador (retriever) y rerankers
- Práctica de laboratorio: creación de un pipeline de RAG
Integraciones y datos empresariales
- Conectores seguros hacia sistemas internos
- Gobernanza de datos y controles de acceso
- Práctica de laboratorio: conexión de fuentes de datos empresariales
Pruebas, evaluación e iteración
- Pruebas de prompts y métricas de evaluación
- Estrategias de simulación y validación de usuarios
- Práctica de laboratorio: evaluación y ajuste del agente
Despliegue, monitoreo y mantenimiento
- Opciones de despliegue y consideraciones de escalabilidad
- Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva
- Playbooks operativos para actualizaciones y reversión
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de procesamiento de lenguaje natural
- Experiencia con servicios en la nube y APIs
- Familiaridad con bases de datos de búsqueda y vectores
Público objetivo
- Desarrolladores
- Arquitectos de soluciones
- Gerentes de producto
