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Dauer 14 Stunden
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
