Pare de se Obsessar com Engenharia de Prompt: Preparação de Dados é Chave para Agentes de IA

Este artigo mergulha no aspecto crucial, muitas vezes ignorado, da construção de agentes de IA que chamam funções: preparação de dados. O autor argumenta que apenas a engenharia de prompt é insuficiente, destacando que 72% das empresas agora ajustam finamente os modelos em vez de depender de RAG ou construir modelos personalizados do zero. Uma arquitetura detalhada para construir um conjunto de dados personalizado é apresentada, abrangendo a definição de uma biblioteca de ferramentas, a geração de exemplos de ferramenta única e de várias ferramentas, a injeção de exemplos negativos e a implementação de validação de dados e controle de versão. A importância da qualidade dos dados é enfatizada em todo o artigo. O objetivo final é um sistema de IA semelhante ao Siri que compreende instruções naturais e mapeia-as com precisão para funções executáveis.