Vertex AI Agent Builder & RAG を活用したスマートエージェントの構築のトレーニングコース
Vertex AI Agent Builder は、生成AIモデルと検索拡張生成 (RAG) を組み合わせることで、正確で文脈を考慮した応答を提供するエージェントを迅速に構築できるノーコード／ローコード環境です。これにより、チームはエンタープライズデータや検索機能を活用した、堅牢なエージェントを開発できます。
本コースは、インストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、Vertex AI Agent Builder と RAG パターンを用いてスマートエージェントを設計、設定、デプロイしたい中級レベルのプラクティショナーを対象としています。
本トレーニング終了後、受講者は以下のことを行うことができるようになります：
- Agent Builder を用いてグラウンデッドなエージェントワークフローを設計する。
- 検索およびベクトルストアを用いた RAG パイプラインを実装する。
- 検索のためにエンタープライズデータソースを安全に統合する。
- テストと指標を用いてエージェントの動作を評価し、反復改善する。
コース形式
- 双方向の講義とディスカッション。
- Vertex AI Agent Builder と RAG コンポーネントを用いたハンズオンラボ。
- エージェントの構築と洗練を行うプロジェクトベースの演習。
コースのカスタマイズオプション
- 本コースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の方は、当社までご連絡ください。
コース概要
Agent Builder と RAG の概要
- Agent Builder の機能紹介
- RAG の基礎知識と適用場面
- ユースケースと成功事例
環境セットアップ
- Vertex AI ワークスペースの設定
- 検索およびベクトルストアの接続
- ハンズオンラボ：環境準備
グラウンデッドなエージェントワークフローの設計
- エージェントの目標と会話フローの定義
- データソースと検索戦略のマッピング
- ハンズオンラボ：会話フローの構築
RAG パイプラインの実装
- ドキュメントとエMBEDDINGS（埋め込み）のインデックス作成
- Retriever（検索器）と Re-ranker（再ランキング）のパターン
- ハンズオンラボ：RAG パイプラインの作成
統合とエンタープライズデータ
- 社内システムへの安全なコネクタ
- データガバナンスとアクセス制御
- ハンズオンラボ：エンタープライズデータソースの接続
テスト、評価、および反復改善
- プロンプトテストと評価指標
- ユーザーシミュレーションと検証戦略
- ハンズオンラボ：エージェントの評価とチューニング
デプロイ、モニタリング、およびメンテナンス
- デプロイオプションとスケーリングの考慮事項
- パフォーマンス、関連性、ドリフトのモニタリング
- 更新とロールバックのための運用プレイブック
まとめと次のステップ
要求
- 自然言語処理（NLP）の基礎知識
- クラウドサービスおよび API の経験
- 検索およびベクトルデータベースの知識
対象者
- 開発者
- ソリューションアーキテクト
- プロダクトマネージャー
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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