Les agents IA passent des démonstrations à la production, et ils ont besoin de plus qu'un modèle. Ils ont besoin de données en temps réel, de réponses rapides et de limites strictes sur ce qu'ils peuvent lire, écrire et sur quoi ils peuvent agir. Au Agentic Data Summit le 9 décembre, la session Guardrails, Not Guesswork montre comment verrouiller l'accès des agents avec le Agentic Data Plane. Vous verrez également comment le streaming, SQL et les agents fonctionnent sur une seule plateforme, et vous aurez un aperçu de la direction que prend le Agentic Data Plane. C'est gratuit, virtuel et conçu pour les ingénieurs qui amènent les agents IA en production.
Nous pouvons fournir à un LLM des informations exhaustives via nos prompts, mais il peut encore échouer à les utiliser correctement. Lorsque l'information requise se trouve quelque part au milieu d'un long prompt, ce type d'échec devient encore plus probable. Nous appelons cela l'effet 'perdu au milieu' ou un angle mort des LLM. Par exemple, imaginez que nous donnions à un assistant de codage basé sur l'IA une longue collection de documents de projet. Un paragraphe spécifique explique que les journaux d'audit doivent être conservés pendant 37 jours. Cependant, l'assistant de codage écrit une fonction de nettoyage qui les supprime après 30 jours.
Une étude nommée 'Lost in the Middle', publiée en 2023 et parue en 2024, a étudié ce comportement et a constaté que la performance était souvent la plus forte près du début et de la fin. Cependant, la performance au milieu était plus faible. Cela produit une courbe de précision en forme de U. Si l'information est près du début, les LLM montrent une précision plus élevée, typiquement associée au biais de primauté. Si l'information est près de la fin, le LLM...
Source: ByteByteGo · Résumé par HeadlinesBriefing