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Building Reliable Conversational Agents with Genie - Portuguese BR

Este curso ensina como projetar, construir e manter um Genie Space do Databricks, uma interface de linguagem natural que permite que usuários de negócios façam perguntas sobre dados controlados e recebam respostas baseadas em SQL sem precisar escrever código.


Você aprenderá como o Genie se encaixa na família de produtos de IA/BI do Databricks e como ele traduz a linguagem natural em consultas SQL confiáveis. O curso se concentra no que é necessário para criar um Genie Space que forneça resultados precisos, consistentes e confiáveis.


Você seguirá um fluxo de trabalho completo, do início ao fim, desde a compreensão dos dados de origem e a definição de parâmetros de referência até a configuração e o aprimoramento de um Genie Space usando o conjunto completo de ferramentas de curadoria do Knowledge Store. Isso inclui metadados, sinônimos, correspondência de prompts, lógica SQL, consultas de exemplo e instruções de texto.


Você também aprenderá a compartilhar Genie Spaces com usuários de negócios por meio do Databricks One, compreenderá como a governança do Unity Catalog é aplicada automaticamente e utilizará o monitoramento e o feedback dos usuários para melhorar continuamente a qualidade ao longo do tempo.


Ao final do curso, você será capaz de criar e gerenciar um Genie Space pronto para produção que ofereça análises conversacionais em escala, governadas e no modelo de autoatendimento. 


Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides para as palestras. Você pode acessar os cadernos das palestras no ambiente de laboratório Vocareum.

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

O conteúdo deste curso foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades, conhecimentos e capacidades:

• Conhecimento geral do espaço de trabalho do Databricks — Você sabe navegar pela interface do usuário do espaço de trabalho, conectar recursos de computação e executar notebooks.

• Conhecimento dos conceitos do Unity Catalog — Você compreende catálogos, esquemas e tabelas no Unity Catalog. Experiência prévia com permissões, tags ou máscaras de coluna é útil, mas não obrigatória.

• Proficiência intermediária em SQL - Você sabe ler e escrever consultas SQL, incluindo SELECT, JOIN, GROUP BY e funções de agregação.

• Acesso a um espaço de trabalho do Databricks com o direito de uso do Databricks SQL e permissão CAN USE em um SQL Warehouse sem servidor.

Outline

Genie Spaces

• Demonstração: Configuração do Bakehouse e Exploração de Dados

• Demonstração: Criação e Exploração de um Espaço Genie

• Demonstração: Adição de Benchmarks ao Genie

• Laboratório: Criação de um Espaço Genie para RH

• Curadoria de um Espaço Genie Eficaz

• Demonstração: Adição de Metadados ao Repositório de Conhecimento

• Demonstração: Adição de Lógica SQL e Instruções ao Repositório de Conhecimento

• Demonstração: Compartilhamento e a Experiência do Usuário Final com o Genie

• Demonstração: Monitoramento de Conversas no Genie

• Resumo e Próximos Passos

• Laboratório: Aprimoramento do Repositório de Conhecimento para o Espaço Genie de RH

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Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Learning

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Upcoming Public Classes

Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Portuguese BR

Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e outros profissionais de dados que desejam criar aplicações de IA generativa usando os frameworks mais recentes e populares e os recursos do Databricks.

Observação: a Databricks Academy está migrando para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides nas aulas. Você pode acessar os notebooks das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

A seguir, descrevemos cada um dos quatro módulos de quatro horas incluídos neste curso.

Building RAG Agents with Agent Bricks: este curso oferece treinamento prático para criar agentes de recuperação usando o Databricks Agent Bricks. Os participantes aprenderão a explorar e consultar Knowledge Assistants, analisar documentos não estruturados convertendo-os em dados estruturados usando AI Functions, dividir texto em partes (chunks) para recuperação semântica, criar índices de Vector Search e criar Knowledge Assistants prontos para produção com suporte de várias fontes de conhecimento.

Building Agentic Applications on Databricks: este curso ensina os alunos a criar aplicações agênticas de nível de produção no Databricks. Os alunos aprendem a criar ferramentas de agente governadas usando Unity Catalog e MCP, criar sistemas de agente único e multiagente com o OpenAI Agents SDK e aproveitar o Agent Bricks e o Genie para casos de uso de knowledge assistant orquestrados com um agente supervisor. O curso abrange toda a progressão, desde a prototipagem de ferramentas até a implantação em produção, com experiência prática usando o rastreamento (tracing) do MLflow para observar a execução do agente.

Agent Evaluation on Databricks: este curso ensina os alunos a avaliar sistematicamente agentes de IA usando o framework de avaliação do MLflow, abordando os desafios exclusivos dos sistemas de IA não determinísticos com os quais os testes de software tradicionais não conseguem lidar. Os alunos aprendem a implementar várias abordagens de avaliação, incluindo juízes integrados (built-in judges) para critérios comuns, como correção e segurança, juízes baseados em diretrizes para requisitos específicos de negócios e juízes personalizados para necessidades especializadas. O curso abrange tanto a avaliação offline usando conjuntos de dados (datasets) selecionados quanto o monitoramento de produção online, com experiência prática usando os recursos de rastreamento (tracing) do MLflow para entender os padrões de execução do agente e coletar feedback humano de diferentes tipos de partes interessadas. Por meio de demonstrações e laboratórios práticos, os alunos desenvolvem habilidades na criação de fluxos de trabalho de avaliação que impulsionam melhorias contínuas de qualidade ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de agentes de IA.

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks: este curso aborda o ciclo de vida completo para implantar e monitorar agentes de IA generativa no Databricks. Os participantes aprenderão a implantar agentes como Databricks Apps usando Declarative Automation Bundles (DABs), integrar ferramentas por meio do Model Context Protocol (MCP), instrumentar agentes com o MLflow Tracing e avaliar a qualidade em produção usando scorers, juízes multi-turno e avaliação online. Por meio de demos e laboratórios práticos, os participantes ganharão experiência prática na criação, observação e monitoramento de agentes de IA de nível de produção na plataforma Databricks.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid
16h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.