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Temario del curso

Introducción a Agent Builder y RAG

  • Visión general de las capacidades de Agent Builder
  • Fundamentos de RAG y cuándo utilizarlos
  • Casos de uso e historias de éxito

Configuración del Entorno

  • Configuración del espacio de trabajo de Vertex AI
  • Conexión con búsquedas y almacenes vectoriales
  • Laboratorio práctico: preparación del entorno

Diseño de Flujos de Trabajo de 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 re-clasificador (reranker)
  • 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 escalado
  • Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva (drift)
  • Manuales operativos para actualizaciones y rollbacks

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
  • Experiencia con servicios en la nube y APIs
  • Familiaridad con bases de datos de búsqueda y vectoriales

Público Objetivo

  • Desarrolladores
  • Arquitectos de soluciones
  • Product Managers
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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