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Schulungsübersicht

Einführung in Agent Builder und RAG

  • Überblick über die Fähigkeiten von Agent Builder
  • RAG-Grundlagen und Anwendungsfälle
  • Anwendungsbeispiele und Erfolgsgeschichten

Einrichtung der Umgebung

  • Konfiguration des Vertex AI-Workspaces
  • Anbindung von Such- und Vektorspeichern
  • Praxis-Label: Vorbereitung der Umgebung

Design fundierter Agent-Workflows

  • Definition von Agentenzielen und Gesprächsflüssen
  • Zuordnung von Datenquellen zu Abrufstrategien
  • Praxis-Label: Erstellung eines Gesprächsflusses

Implementierung von RAG-Pipelines

  • Indizierung von Dokumenten und Embeddings
  • Muster für Retrievers und Rerankers
  • Praxis-Label: Erstellung einer RAG-Pipeline

Integrationen und Unternehmensdaten

  • Sichere Connectors zu internen Systemen
  • Daten-Governance und Zugriffskontrollen
  • Praxis-Label: Anbindung von Unternehmensdatensicherungen

Testen, Auswertung und Iteration

  • Testing von Prompts und Bewertungsmetriken
  • Benutzersimulation und Validierungsstrategien
  • Praxis-Label: Auswertung und Optimierung des Agenten

Bereitstellung, Überwachung und Wartung

  • Bereitstellungsoptionen und Überlegungen zur Skalierung
  • Überwachung der Leistung, Relevanz und Drift
  • Operative Handbücher für Updates und Rollbacks

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der natürlichen Sprachverarbeitung
  • Erfahrung mit Cloud-Diensten und APIs
  • Vertrautheit mit Such- und Vektordatenbanken

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Lösungsarchitekten
  • Produktmanager
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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