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Schulungsübersicht
Einführung in Agent Builder und RAG
- Überblick über die Fähigkeiten von Agent Builder
- Grundlagen von RAG und Anwendungsfälle
- Use Cases und Erfolgsgeschichten
Einrichtung der Umgebung
- Konfiguration des Vertex AI-Arbeitsbereichs
- Anbindung von Such- und Vektorspeichern
- Praxisübung: Vorbereitung der Umgebung
Gestaltung fundamentierter Agenten-Workflows
- Definition der Agentenziele und Gesprächsflüsse
- Zuordnung von Datenquellen zu Retrieval-Strategien
- Praxisübung: Aufbau eines Gesprächsflusses
Implementierung von RAG-Pipelines
- Indizierung von Dokumenten und Embeddings
- Muster für Retriever und Re-Ranker
- Praxisübung: Erstellung einer RAG-Pipeline
Integrationen und Unternehmensdaten
- Sichere Konnektoren zu internen Systemen
- Datengovernance und Zugriffskontrollen
- Praxisübung: Anbindung von Unternehmensdatenquellen
Tests, Evaluation und Iteration
- Prompt-Tests und Evaluationsmetriken
- User-Simulationen und Validierungsstrategien
- Praxisübung: Evaluierung und Feinabstimmung des Agenten
Bereitstellung, Überwachung und Wartung
- Bereitstellungsoptionen und Skalierbarkeit
- Überwachung von Leistung, Relevanz und Drift
- Operationale Playbooks für Updates und Rollbacks
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)
- Erfahrung mit Cloud-Diensten und APIs
- Vertrautheit mit Such- und Vektordatenbanken
Zielgruppe
- Entwickler:innen
- Solution-Architekt:innen
- Produktmanager:innen
14 Stunden