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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Agent Builder y RAG
- Vista general de las capacidades de Agent Builder.
- Fundamentos de RAG y cuándo utilizarlo.
- Casos de uso e historias de éxito.
Configuración del entorno
- Configuración del espacio de trabajo de Vertex AI.
- Conexión de motores de búsqueda y almacenes de vectores.
- Laboratorio práctico: preparación del entorno.
Diseño de flujos de trabajo para agentes fundamentados
- Definición de objetivos del agente y flujos de conversación.
- Mapeo de fuentes de datos a estrategias de recuperación.
- Laboratorio práctico: construcción de un flujo de conversación.
Implementación de pipelines de RAG
- Indexación de documentos y embeddings.
- Patrones de recuperador (retriever) y reordenador (re-ranker).
- Laboratorio práctico: creación de un pipeline de RAG.
Integraciones y datos empresariales
- Conectores seguros a sistemas internos.
- Gobernanza de datos y controles de acceso.
- Laboratorio práctico: conexión de fuentes de datos empresariales.
Pruebas, evaluación e iteración
- Pruebas de prompts y métricas de evaluación.
- Estrategias de simulación de usuario y validación.
- Laboratorio práctico: evaluación y ajuste del agente.
Despliegue, monitoreo y mantenimiento
- Opciones de despliegue y consideraciones de escalabilidad.
- Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva (drift).
- Playbooks operativos para actualizaciones y reversión (rollback).
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Experiencia con servicios en la nube y APIs.
- Conocimiento sobre motores de búsqueda y bases de datos de vectores.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Arquitectos de soluciones.
- Gerentes de producto.
