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Struttura del corso

Introduzione ad Agent Builder e RAG

  • Panoramica delle funzionalità di Agent Builder
  • Fondamenti di RAG e casi d'uso appropriati
  • Casi d'uso ed esempi di successo

Configurazione dell'ambiente

  • Configurazione dello spazio di lavoro Vertex AI
  • Connessione a motori di ricerca e archivi vettoriali
  • Esercitazione pratica: preparazione dell'ambiente

Progettazione di flussi di lavoro per agenti fondati su dati reali

  • Definizione degli obiettivi dell'agente e dei flussi conversazionali
  • Mappatura delle fonti di dati alle strategie di recupero
  • Esercitazione pratica: costruzione di un flusso conversazionale

Implementazione delle pipeline RAG

  • Pattern del recuperatore (retriever) e del riordinatore (re-ranker)
  • Esercitazione pratica: creazione di una pipeline RAG

Integrazione e dati aziendali

  • Connettori sicuri per i sistemi interni
  • Governance dei dati e controlli di accesso
  • Esercitazione pratica: connessione delle fonti di dati aziendali

Test, valutazione e iterazione

  • Test dei prompt e metriche di valutazione
  • Strategie di simulazione utente e validazione
  • Esercitazione pratica: valutazione e ottimizzazione dell'agente

Distribuzione, monitoraggio e manutenzione

  • Opzioni di distribuzione e considerazioni sulla scalabilità
  • Monitoraggio delle prestazioni, della rilevanza e del drift
  • Procedure operative per aggiornamenti e rollback

Sintesi e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza di base del Natural Language Processing (NLP)
  • Esperienza con servizi cloud e API
  • Confidenza con database di ricerca e vettoriali

Pubblico

  • Sviluppatori
  • Architetti di soluzioni
  • Product manager
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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