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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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