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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione ad Agent Builder e RAG
- Panoramica delle funzionalità di Agent Builder
- Fondamenti del RAG e quando utilizzarlo
- Casi d'uso e storie di successo
Preparazione dell'ambiente
- Configurazione dello spazio di lavoro Vertex AI
- Collegamento di motori di ricerca e archivi vettoriali
- Laboratorio pratico: preparazione dell'ambiente
Progettazione di flussi di lavoro per agenti grounded
- Definizione di obiettivi dell'agente e flussi di conversazione
- Mappatura delle fonti di dati alle strategie di ricerca
- Laboratorio pratico: creazione di un flusso di conversazione
Implementazione delle pipeline RAG
- Indicizzazione di documenti e embedding
- Pattern per recuperatori (retriever) e riordinatori (re-ranker)
- Laboratorio pratico: creazione di una pipeline RAG
Integrazioni e dati aziendali
- Connettori sicuri verso i sistemi interni
- Governance dei dati e controlli di accesso
- Laboratorio pratico: collegamento di fonti di dati aziendali
Test, valutazione e iterazione
- Test dei prompt e metriche di valutazione
- Strategie di simulazione utente e validazione
- Laboratorio pratico: valutazione e tuning dell'agente
Distribuzione, monitoraggio e manutenzione
- Opzioni di distribuzione e considerazioni sul scaling
- Monitoraggio delle prestazioni, della rilevanza e del drift
- Playbook operativi per aggiornamenti e rollback
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Esperienza con servizi cloud e API
- Conoscenza di motori di ricerca e database vettoriali
Target del corso
- Sviluppatori
- Architetti di soluzioni
- Product manager