프롬프트 엔지니어링에 집착하지 마세요. AI 에이전트의 핵심은 데이터 준비입니다.

이 글은 함수를 호출하는 AI 에이전트를 구축하는 데 있어 종종 간과되는 중요한 측면인 데이터 준비에 대해 심층적으로 다룹니다. 저자는 프롬프트 엔지니어링만으로는 충분하지 않다고 주장하며, 기업의 72%가 RAG에 의존하는 대신 모델 미세 조정을 선택하고 있음을 강조합니다. 사용자 정의 데이터 세트를 구축하기 위한 자세한 아키텍처가 제시되며, 도구 라이브러리 정의, 단일 도구 및 다중 도구 예시 생성, 부정적인 예시 주입, 데이터 유효성 검사 및 버전 관리 구현을 포함합니다. 기사 전반에 걸쳐 데이터 품질의 중요성이 강조됩니다. 최종 목표는 자연어 지시를 이해하고 실행 가능한 함수에 정확하게 매핑하는 Siri와 같은 AI 시스템입니다.