プロンプトエンジニアリングに固執するのをやめよう：AIエージェントにとってデータ準備が鍵
2025-05-16
この記事は、関数を呼び出すAIエージェントの構築において、しばしば見過ごされてきた重要な側面であるデータ準備について深く掘り下げています。著者は、プロンプトエンジニアリングだけでは不十分であると主張し、企業の72％がRAGに頼るのではなく、モデルのファインチューニングを選択していることを強調しています。カスタムデータセットを構築するための詳細なアーキテクチャが提示されており、ツールライブラリの定義、シングルツールとマルチツールの例の生成、ネガティブな例の注入、データ検証とバージョン管理の実装を含みます。データの質の重要性が記事全体を通して強調されています。最終的な目標は、自然な指示を理解し、実行可能な関数に正確にマッピングするSiriのようなAIシステムです。
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