Building RAG Agents with Agent Bricks - French

Ce cours propose une formation pratique pour créer des agents de récupération avec Databricks Agent Bricks. Les participants apprendront à explorer et interroger des Knowledge Assistants, à transformer des documents non structurés en données structurées avec les AI Functions, à découper le texte pour la récupération sémantique, à créer des index AI Search, et à concevoir des Knowledge Assistants prêts pour la production s’appuyant sur plusieurs sources de connaissances.

Remarque : La Databricks Academy est en train de passer à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe au sein de l'environnement Databricks, en abandonnant l'utilisation de présentations de diapositives pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Le contenu a été développé pour des participants possédant les compétences/connaissances/aptitudes suivantes :

• Connaissances de base en SQL pour interroger des tables et utiliser des fonctions intégrées

• Expérience de programmation Python de base

• Familiarité avec l’interface utilisateur de l’espace de travail Databricks (par ex. navigation dans Unity Catalog)

• Compréhension des concepts Unity Catalog, notamment les catalogues, schémas et volumes

• Familiarité avec les concepts fondamentaux des LLM

• Compréhension des données structurées et non structurées

Outline

1. Introduction à RAG et au Knowledge Assistant Agent Bricks

Agent Bricks pour la récupération et l’ingénierie de contexte

Demo: Explorer le Knowledge Assistant

2. Créer des pipelines d’analyse de documents sur Databricks

Stratégies d’analyse de documents et de découpage

Demo: Transformer des PDF en données structurées

3. AI Search et Knowledge Assistants

AI Search sur Databricks

Demo: Découpage de PDF et AI Search

Lab: Créer et gérer un Knowledge Assistant

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Generative AI Engineer

Agent Evaluation on Databricks - French

Ce cours apprend aux étudiants à évaluer systématiquement les agents IA à l’aide du cadre d’évaluation de MLflow, en répondant aux défis propres aux systèmes d’IA non déterministes que les tests logiciels traditionnels ne peuvent pas gérer. Les étudiants apprennent à mettre en œuvre différentes approches d’évaluation, notamment des juges intégrés pour des critères courants tels que l’exactitude et la sécurité, des juges de directives pour des exigences propres à l’entreprise, et des juges personnalisés pour des besoins spécialisés. Le cours couvre à la fois l’évaluation hors ligne à partir d’ensembles de données organisés et le monitoring en ligne en production, avec une expérience pratique des capacités de traçage de MLflow pour comprendre les schémas d’exécution des agents et recueillir les retours humains de différents types de parties prenantes. À travers des démonstrations pratiques et des laboratoires, les étudiants développent des compétences pour créer des workflows d’évaluation qui favorisent l’amélioration continue de la qualité tout au long du cycle de vie de développement des agents IA.

Remarque : Databricks Academy passe à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe dans l’environnement Databricks, et n’utilise plus de diaporamas pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l’environnement de laboratoire Vocareum.

Building Agentic Applications on Databricks - French

Ce cours enseigne aux étudiants comment créer des applications agentiques de niveau production sur Databricks. Les étudiants apprennent à créer des outils d’agent gouvernés avec Unity Catalog et MCP, à construire des systèmes mono-agent et multi-agents avec le OpenAI Agents SDK, et à tirer parti d’Agent Bricks et de Genie pour des cas d’usage de knowledge assistant orchestrés par un agent supervisor. Le cours couvre l’ensemble du parcours, du prototypage d’outils au déploiement en production, avec une pratique du tracing MLflow pour observer l’exécution des agents.

Remarque : La Databricks Academy est en train de passer à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe au sein de l'environnement Databricks, en abandonnant l'utilisation de présentations de diapositives pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Generative AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - French

Ce cours couvre le cycle de vie de bout en bout pour le déploiement et la surveillance d’agents d’IA générative sur Databricks. Les participants apprendront à déployer des agents en tant que Databricks Apps à l’aide de Declarative Automation Bundles (DABs), à intégrer des outils via le Model Context Protocol (MCP), à instrumenter les agents avec MLflow Tracing, et à évaluer la qualité en production à l’aide de scorers, de juges multi-tours et d’une évaluation en ligne. Grâce à des démos et labs pratiques, les participants acquerront une expérience concrète de création, d’observation et de surveillance d’agents IA de niveau production sur la plateforme Databricks.