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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Agent Builder y RAG
- Resumen de las capacidades de Agent Builder
- Fundamentos de RAG y cuándo utilizarlo
- Casos de uso e historias de éxito
Configuración del entorno
- Configuración del espacio de trabajo de Vertex AI
- Conexión de motores de búsqueda y almacenes de vectores
- Laboratorio práctico: preparación del entorno
Diseño de flujos de trabajo de agentes basados en datos reales
- Definición de objetivos del agente y flujos de conversación
- Mapeo de fuentes de datos a estrategias de recuperación
- Laboratorio práctico: construcción de un flujo de conversación
Implementación de pipelines de RAG
- Indexación de documentos y representaciones (embeddings)
- Patrones de recuperador (retriever) y reranking
- Laboratorio práctico: creación de un pipeline de RAG
Integraciones y datos empresariales
- Conectores seguros a sistemas internos
- Gobernanza de datos y controles de acceso
- Laboratorio práctico: conexión de fuentes de datos empresariales
Pruebas, evaluación e iteración
- Pruebas de indicaciones (prompts) y métricas de evaluación
- Estrategias de simulación de usuario y validación
- Laboratorio práctico: evaluación y ajuste del agente
Implementación, monitoreo y mantenimiento
- Opciones de implementación y consideraciones de escalabilidad
- Monitoreo del rendimiento, relevancia y deriva de datos (drift)
- Guías operativas para actualizaciones y retrocesos (rollback)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de procesamiento de lenguaje natural
- Experiencia con servicios en la nube y APIs
- Familiaridad con motores de búsqueda y bases de datos vectoriales
Público objetivo
- Desarrolladores
- Arquitectos de soluciones
- Gerentes de producto
