Creación de agentes inteligentes con Vertex AI Agent Builder y RAG

Introducción a Agent Builder y RAG

• Descripción general de las capacidades de Agent Builder.
• Fundamentos de RAG y cuándo utilizarlos.
• Casos de uso y ejemplos de éxito.

Configuración del entorno

• Configuración del espacio de trabajo en Vertex AI.
• Conexión de almacenes de búsqueda y vectoriales.
• Laboratorio práctico: preparación del entorno.

Diseño de flujos de trabajo para agentes fundamentados

• Definición de objetivos del agente y flujos de conversación.
• Mapeo de fuentes de datos a estrategias de recuperación.
• Laboratorio práctico: construcción de un flujo conversacional.

Implementación de pipelines RAG

• Indexación de documentos y embeddings.
• Patrones de recuperador (retriever) y reordenador (re-ranker).
• Laboratorio práctico: creación de un pipeline 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 prompts y métricas de evaluación.
• Estrategias de simulación de usuarios y validación.
• Laboratorio práctico: evaluación y ajuste del agente.

Despliegue, monitoreo y mantenimiento

• Opciones de despliegue y consideraciones sobre la escalabilidad.
• Monitoreo del rendimiento, la relevancia y la deriva (drift).
• Manuales operativos para actualizaciones y restauración.

Resumen y próximos pasos