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GCP200SEARCHAGENTS

Développer la Recherche et les Agents avec des Applications d'IA

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Agent Search et Conversational Agents pour créer des moteurs de recherche et des applications de chat. Vous apprendrez à exploiter Agent Search pour ancrer vos applications basées sur l'IA générative. Vous explorerez ensuite comment intégrer ces moteurs de recherche et applications de chat dans vos propres applications. Enfin, vous apprendrez à utiliser les agents intégrés dans AI Applications dans des flux de travail multi-agents.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Ancrer les sorties des modèles de fondation à l'aide d'Agent Search.
  • Créer une application de chat en langage naturel dans Conversational Agents.
  • Intégrer vos agents dans des flux de travail multi-agents à l'aide de l'Agent Development Kit et d'Agent Platform.
  • Expliquer les rôles et les capacités de Search, Recommendations et Conversational Agents dans l'entreprise.
  • Importer des données structurées et non structurées dans des magasins de données pour les applications de recherche par IA.
  • Concevoir et gérer des playbooks conversationnels à l'aide d'instructions et d'exemples en langage naturel.

Prérequis

  • Connaissance des concepts de base de l'IA générative et connaissances en programmation (Python)

Public cible

  • Clients

Programme de la Formation

5 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Explorer les options d'Agent Platform pour l'IA générative.
  • Identifier le rôle des AI Applications : Recherche, Recommandations et Agents.
  • Examiner les cas d'utilisation pour Agent Search et les Agents.
Sujets abordés
  • →Agent Platform pour l'IA générative
  • →AI Applications : Recherche, Recommandations et Agents
  • →Cas d'utilisation pour Agent Search et les Agents
Objectifs
  • Créer des applications d'IA générative de qualité entreprise avec AI Applications.
  • Choisir le moteur approprié pour une application de recherche ou de conversation.
  • Importer des données dans un magasin de données.
  • Créer et configurer une application de recherche personnalisée.
Sujets abordés
  • →Concepts de base : applications, moteurs et magasins de données
  • →Sources de données et préparation des données
  • →Création d'un magasin de données
  • →Configuration d'Agent Search
  • →Déploiement d'Agent Search
Activités

Lab : Intégrer Agent Search dans votre application

Objectifs
  • Identifier pourquoi l'ancrage est important.
  • Exploiter la génération augmentée par récupération (RAG).
  • Utiliser les options d'ancrage sur Google Cloud.
  • Tester l'ancrage à l'aide d'Agent Studio et du SDK.
Sujets abordés
  • →Pourquoi l'ancrage est-il important ?
  • →Génération augmentée par récupération (RAG)
  • →Options d'ancrage sur Google Cloud
  • →Test de l'ancrage dans Agent Studio
  • →Ancrage à l'aide du SDK d'Agent Platform
Activités

Lab : Ancrer les LLM avec Agent Search

Objectifs
  • Créer des agents conversationnels.
  • Gérer les conversations avec des playbooks.
  • Utiliser des exemples pour améliorer la réponse d'un playbook.
  • Exploiter les outils de magasin de données pour ancrer les réponses de votre playbook.
Sujets abordés
  • →Customer Engagement Suite (CES)
  • →Agents déterministes ou génératifs
  • →Playbooks
  • →Outils de magasin de données
Objectifs
  • Explorer les fonctionnalités et les avantages de l'Agent Development Kit (ADK).
  • Accélérer le développement d'agents avec Agent Garden.
  • Utiliser l'ADK pour créer des applications multi-agents.
  • Exploiter un outil de magasin de données depuis un agent ADK.
Sujets abordés
  • →Applications multi-agents et IA agentique
  • →Introduction à l'Agent Developer Kit (ADK)
  • →Agent Platform Agent Garden
  • →Agent Runtime
  • →Mettre le tout en place avec AI Applications
Activités

Lab : Utiliser l'ADK et plusieurs agents avec AI Applications

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Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

790€ € HT

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