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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