コース概要

Agent BuilderとRAGの概要

  • Agent Builderの機能概要
  • RAGの基本と使用タイミング
  • ユースケースと成功事例

環境のセットアップ

  • Vertex AIワークスペースの設定
  • 検索とベクターストアへの接続
  • 実践的なラボ: 環境準備

基盤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
  • データソースを取得戦略にマッピングする
  • 実践的なラボ: 会話フローの構築

RAGパイプラインの実装

  • ドキュメントと埋め込みのインデックス作成
  • リトリーバーと再ランキングパターン
  • 実践的なラボ: RAGパイプラインの作成

統合とエンタープライズデータ

  • 内部システムへのセキュアな接続
  • データガバナンスとアクセス制御
  • 実践的なラボ: エンタープライズデータソースの接続

テスト、評価、反復

  • プロンプトテストと評価メトリクス
  • ユーザーシミュレーションと検証戦略
  • 実践的なラボ: エージェントの評価と調整

展開、監視、メンテナンス

  • 展開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、ドリフトの監視
  • 更新とロールバックのための運用プレイブック

まとめと次回のステップ

要求

  • 自然言語処理の基本的な知識
  • クラウドサービスとAPIの経験
  • 検索とベクターデータベースに精通していること

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
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー