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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