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Schulungsübersicht

Einführung in Agent Builder und RAG

  • Übersicht über die Funktionen von Agent Builder
  • RAG-Grundlagen und Anwendungsfälle
  • Anwendungsszenarien und Erfolgsgeschichten

Einrichtung der Umgebung

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

Entwurf erdgebundener Agent-Workflows

  • Definition der Agent-Ziele und Gesprächsflüsse
  • Zuordnung von Datenquellen zu Retrieval-Strategien
  • Praktische Übung: Aufbau eines Gesprächsflusses

Implementierung von RAG-Pipelines

  • Indizierung von Dokumenten und Embeddings
  • Muster für Retrievers und Re-Ranker
  • Praktische Übung: Erstellung einer RAG-Pipeline

Integrationen und Unternehmensdaten

  • Sichere Konnektoren zu internen Systemen
  • Datenschutz und Zugriffskontrollen
  • Praktische Übung: Anbindung von Unternehmensdatenquellen

Testing, Evaluation und Iteration

  • Prompt-Tests und Evaluationsmetriken
  • User-Simulation und Validierungsstrategien
  • Praktische Übung: Bewertung und Feinabstimmung des Agents

Bereitstellung, Überwachung und Wartung

  • Bereitstellungsoptionen und Skalierungsbetrachtungen
  • Überwachung von Leistung, Relevanz und Drift
  • Operationale Spielpläne für Updates und Rollbacks

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in Natural Language Processing (NLP)
  • Erfahrung mit Cloud-Diensten und APIs
  • Vertrautheit mit Such- und Vektordatenbanken

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Solution Architects (Lösungsarchitekten)
  • Produktmanager
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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