This course equips you with strategies to harness the power of Google Cloud’s Gemini for agentic AI development. You will explore the fundamentals of agentic AI and advanced prompting techniques such as role-based prompting and chain-of-thought (CoT) prompting.
The course covers prompt instruction refinement and chaining methods for enhancing reasoning capabilities. Additionally, you will learn to implement feedback loops specifically for code generation tasks.
For the final project, you will design a Legal Intelligence AI System, applying learned techniques to solve real-world legal challenges.
- Introducción a la IA Agéntica con Gemini y Google Cloud Platform
Explora conceptos de IA agéntica utilizando modelos de Gemini y Google Cloud Platform, abarcando requisitos previos, configuración del entorno y características clave para un razonamiento efectivo de LLM.
- Solicitud Basada en Roles
Explica la teoría de usar roles o personas para controlar el tono, estilo y experiencia del LLM.
- Implementación de Solicitud Basada en Roles con Vertex AI Gemini
Aprende a crear personas empresariales expertas para Vertex AI Gemini, guiando al modelo con solicitudes basadas en roles para producir respuestas de IA especializadas, de alta calidad y específicas del dominio.
- Prompts de Cadena de Pensamiento y ReACT
Explica los marcos conceptuales para Cadena de Pensamiento (CoT) para razonamiento guiado y ReAct (Razonar+Actuar) para permitir que los agentes planifiquen y tomen acciones.
- Implementación de Prompts de Cadena de Pensamiento y ReACT con Vertex AI Gemini
Aprende a construir agentes de razonamiento iterativo con prompts de Cadena de Pensamiento y ReACT usando Vertex AI Gemini para resolver de manera sistemática problemas de negocios complejos y de múltiples pasos.
- Refinamiento de Instrucciones de Solicitud
Explica la teoría de refinar sistemáticamente las instrucciones de solicitud modificando componentes como Rol, Tarea, Contexto, Ejemplos y Formato de Salida.
- Implementación de Refinamiento de Solicitud con Vertex AI Gemini
Aprende a refinar y optimizar las solicitudes de IA usando Vertex AI Gemini, aplicando métricas de calidad sistemáticas como claridad, especificidad, completitud y estructura.
- Encadenamiento de Solicitudes para Razonamiento Agéntico
Explica el marco conceptual para construir flujos de trabajo de IA de múltiples pasos vinculando la salida de una solicitud con la entrada de la siguiente, y la importancia de la validación.
- Implementación de Encadenamiento de Solicitudes con Vertex AI Gemini
Aprende a implementar el encadenamiento de solicitudes con Vertex AI Gemini para el razonamiento agéntico: construir flujos de trabajo secuenciales, gestionar el contexto, manejar errores y asegurar la calidad en tareas de múltiples pasos.
- Bucles de Retroalimentación de LLM
Explica el marco conceptual para construir sistemas auto-mejorables donde un agente utiliza la retroalimentación de sus propias acciones para refinar iterativamente su salida.
- Implementación de Bucles de Retroalimentación de LLM con Vertex AI Gemini
Aprende a implementar bucles de retroalimentación automatizados para generación de código usando Vertex AI Gemini, cubriendo auto-validaciones, reintentos inteligentes, puertas de calidad y monitoreo de producción.
- Proyecto: Sistema de IA para Inteligencia Legal
Aprende técnicas de solicitud para construir un agente que pueda producir informes de inteligencia empresarial consistentes con controles de calidad incorporados y trazas de razonamiento transparentes que los analistas puedan revisar.
