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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in Agent Builder und RAG

  • Überblick über die Funktionen von Agent Builder
  • RAG-Grundlagen und Anwendungsfälle
  • Gebrauchsfälle und Erfolgsstorys

Eineinrichtung der Umgebung

  • Konfiguration des Vertex AI-Arbeitsbereichs
  • Anbindung von Such- und Vektorspeichern
  • Praktisches Labor: Vorbereitung der Umgebung

Design von fundierten Agenten-Workflows

  • Definition von Agentenzielen und Gesprächsflüssen
  • Zuordnung von Datenquellen zu Suchstrategien
  • Praktisches Labor: Erstellung eines Gesprächsflusses

Implementierung von RAG-Pipelines

  • Indizierung von Dokumenten und Embeddings
  • Muster für Retriever und Re-Ranker
  • Praktisches Labor: Erstellung einer RAG-Pipeline

Integrationen und Unternehmensdaten

  • Sichere Konnektoren zu internen Systemen
  • Datenverwaltung und Zugriffskontrollen
  • Praktisches Labor: Anbindung von Unternehmensdatenquellen

Testen, Bewertung und Iteration

  • Prompt-Tests und Bewertungsmetriken
  • Benutzersimulation und Validierungsstrategien
  • Praktisches Labor: Bewertung und Abstimmung des Agenten

Bereitstellung, Überwachung und Wartung

  • Bereitstellungsoptionen und Skalierungserwägungen
  • Überwachung von Leistung, Relevanz und Drift
  • Operative Playbooks für Updates und Rollbacks

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Erfahrung mit Cloud-Diensten und APIs
  • Vertrautheit mit Such- und Vektordatenbanken

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Lösungsarchitekten
  • Produktmanager

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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