Hören Sie auf, sich auf Prompt Engineering zu konzentrieren: Datenvorbereitung ist der Schlüssel für KI-Agenten

Dieser Artikel befasst sich mit dem entscheidenden, oft übersehenen Aspekt beim Aufbau von KI-Agenten, die Funktionen aufrufen: der Datenvorbereitung. Der Autor argumentiert, dass Prompt Engineering allein nicht ausreicht und hebt hervor, dass 72 % der Unternehmen jetzt Modelle feintunen, anstatt sich auf RAG zu verlassen oder benutzerdefinierte Modelle von Grund auf neu zu erstellen. Es wird eine detaillierte Architektur für den Aufbau eines benutzerdefinierten Datensatzes vorgestellt, die die Definition einer Werkzeugbibliothek, die Generierung von Beispielen mit einem und mehreren Werkzeugen, das Einbringen negativer Beispiele und die Implementierung von Datenvalidierung und Versionskontrolle umfasst. Die Bedeutung der Datenqualität wird im gesamten Artikel betont. Das endgültige Ziel ist ein Siri-ähnliches KI-System, das natürliche Anweisungen versteht und diese präzise auf ausführbare Funktionen abbildet.