Deja de obsesionarte con la ingeniería de prompts: la preparación de datos es clave para los agentes de IA
Este artículo profundiza en el aspecto crucial, a menudo pasado por alto, de la construcción de agentes de IA que llaman a funciones: la preparación de datos. El autor argumenta que la ingeniería de prompts por sí sola es insuficiente, destacando que el 72% de las empresas ahora ajustan finamente los modelos en lugar de depender de RAG o construir modelos personalizados desde cero. Se presenta una arquitectura detallada para construir un conjunto de datos personalizado, que abarca la definición de una biblioteca de herramientas, la generación de ejemplos de una sola herramienta y de varias herramientas, la inyección de ejemplos negativos y la implementación de validación de datos y control de versiones. La importancia de la calidad de los datos se enfatiza a lo largo del artículo. El objetivo final es un sistema de IA similar a Siri que comprende instrucciones naturales y las mapea con precisión a funciones ejecutables.
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