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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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