KI-Agenten bewegen sich von Demos in die Produktion und brauchen mehr als nur ein Modell. Sie brauchen Echtzeitdaten, schnelle Antworten und strenge Grenzen, was sie lesen, schreiben und worauf sie reagieren können. Auf dem Agentic Data Summit am 9. Dezember zeigt die Sitzung Guardrails, Not Guesswork, wie man den Agentenzugriff mit der Agentic Data Plane absichert. Sie sehen auch, wie Streaming, SQL und Agenten auf einer Plattform laufen, und erhalten einen Einblick, wohin sich die Agentic Data Plane als nächstes entwickelt. Es ist kostenlos, virtuell und für Ingenieure konzipiert, die KI-Agenten in die Produktion bringen.
Wir können einem LLM durch unsere Prompts erschöpfende Informationen liefern, aber es kann trotzdem scheitern, sie richtig zu nutzen. Wenn die benötigte Information irgendwo in der Mitte eines langen Prompts sitzt, wird diese Art von Fehler noch wahrscheinlicher. Wir nennen das den 'Lost in the Middle'-Effekt oder einen LLM-Blindspot. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, wir geben einem KI-basierten Codierungsassistenten eine lange Sammlung von Projektdokumenten. Ein bestimmter Absatz erklärt, dass Audit-Logs für 37 Tage aufbewahrt werden müssen. Der Codierungsassistent schreibt jedoch eine Bereinigungsfunktion, die sie nach 30 Tagen löscht.
Eine Studie namens 'Lost in the Middle', veröffentlicht in 2023 und publiziert 2024, untersuchte dieses Verhalten und fand heraus, dass die Leistung oft am Anfang und am Ende am stärksten war. Die Leistung in der Mitte war jedoch schwächer. Dies erzeugt eine U-förmige Genauigkeitskurve. Wenn die Information am Anfang steht, zeigen die LLMs eine höhere Genauigkeit, die typischerweise mit dem Primacy-Effekt verbunden ist. Wenn die Information am Ende steht, zeigt das LLM...
Quelle: ByteByteGo · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing