Los agentes de IA están pasando de demostraciones a producción, y necesitan más que un modelo. Necesitan datos en tiempo real, respuestas rápidas y límites estrictos sobre lo que pueden leer, escribir y actuar. En la Agentic Data Summit el 9 de diciembre, la sesión Guardrails, Not Guesswork muestra cómo bloquear el acceso de los agentes con el Agentic Data Plane. También verá cómo el streaming, SQL y los agentes se ejecutan en una sola plataforma, y obtendrá una vista de hacia dónde se dirige el Agentic Data Plane. Es gratis, virtual y diseñado para ingenieros que llevan agentes de IA a producción.
Podemos proporcionar a un LLM información exhaustiva a través de nuestros prompts, pero aún puede fallar en usarla correctamente. Cuando la información requerida se encuentra en algún lugar en medio de un prompt largo, este tipo de falla se vuelve aún más probable. Lo llamamos el efecto 'perdido en el medio' o un punto ciego de LLM. Por ejemplo, imagine que le damos a un asistente de codificación basado en IA una larga colección de documentos de proyecto. Un párrafo específico explica que los registros de auditoría deben conservarse durante 37 días. Sin embargo, el asistente de codificación escribe una función de limpieza que los elimina después de 30 días.
Un estudio llamado 'Lost in the Middle', lanzado en 2023 y publicado en 2024, estudió este comportamiento y encontró que el rendimiento era a menudo más fuerte cerca del principio y el final. Sin embargo, el rendimiento en el medio era más débil. Esto produce una curva de precisión en forma de U. Si la información está cerca del principio, los LLM muestran mayor precisión, típicamente asociada con el sesgo de primacía. Si la información está cerca del final, el LLM...
Fuente: ByteByteGo · Resumido por HeadlinesBriefing