Vertex AI Agent Builder 및 RAG로 스마트 에이전트 구축하기 교육 과정
Vertex AI Agent Builder는 생성형 모델과 검색 증강 생성(RAG)을 결합하여 기반이 되는(grounded) 에이전트를 만들 수 있는 노코드/로우코드 환경입니다. 이를 통해 팀은 기업 데이터를 검색과 함께 활용하여 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하는 에이전트를 빠르게 구축할 수 있습니다.
이 강사 주도형 라이브러닝(온라인 또는 현장)은 Vertex AI Agent Builder와 RAG 패턴을 사용하여 스마트 에이전트를 설계, 구성 및 배포하기를 원하는 중급 레벨 실무자들을 대상으로 합니다.
이 훈련 과정을 수료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:
- Agent Builder를 사용하여 기반이 되는 에이전트 워크플로우 설계
- 검색 및 벡터 스토어를 활용하여 RAG 파이프라인 구현
- 검색을 위해 기업 데이터 소스를 안전하게 통합
- 테스트 및 지표를 사용하여 에이전트 동작을 평가하고 개선
커스 커리큘럼 형식
- 대화형 강의 및 토론
- Vertex AI Agent Builder 및 RAG 구성 요소를 활용한 실습 랩
- 에이전트를 구축하고 최적화하는 프로젝트 기반 연습
커스 커리큘럼 맞춤화 옵션
- 이 과정을 위한 맞춤 훈련이 필요하신 경우, 조정을 위해 저희에게 문의해 주세요.
코스 개요
Agent Builder 및 RAG 소개
- Agent Builder 기능 개요
- RAG의 기초 및 적용 시나리오
- 사용 사례 및 성공 사례
환경 설정
- Vertex AI 워크스페이스 구성
- 검색 및 벡터 스토어 연결
- 실습 랩: 환경 준비
기반이 되는(grounded) 에이전트 워크플로우 설계
- 에이전트 목표 및 대화 흐름 정의
- 데이터 소스를 검색 전략에 매핑
- 실습 랩: 대화 흐름 구축
RAG 파이프라인 구현
- 문서 인덱싱 및 임베딩
- 리트리버(검색기) 및 리랭커 패턴
- 실습 랩: RAG 파이프라인 생성
통합 및 기업 데이터
- 내부 시스템에 대한 안전한 커넥터
- 데이터 거버넌스 및 액세스 제어
- 실습 랩: 기업 데이터 소스 연결
테스트, 평가 및 반복 개선
- 프롬프트 테스트 및 평가 지표
- 사용자 시뮬레이션 및 검증 전략
- 실습 랩: 에이전트 평가 및 튜닝
배포, 모니터링 및 유지보수
- 배포 옵션 및 확장성 고려 사항
- 성능, 관련성 및 드래프트(Drift) 모니터링
- 업데이트 및 롤백을 위한 운영 플레이북
요약 및 다음 단계
요건
- 자연어 처리(NLP)에 대한 기초 지식
- 클라우드 서비스 및 API 사용 경험
- 검색 및 벡터 데이터베이스에 대한 숙지
대상 독자층
- 개발자
- 솔루션 아키텍트
- 제품 매니저
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
Vertex AI Agent Builder 및 RAG로 스마트 에이전트 구축하기 교육 과정 - 예약
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예정된 코스
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- Mastra의 관찰 가능성 및 메모리 도구를 활용해 에이전트 성능을 모니터링하고 개선합니다.
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