AIエージェントはデモから本番へ移行しており、モデル以上のものを必要としています。リアルタイムデータ、迅速な回答、そして読み取り、書き込み、操作できる内容に対する厳格な制限が必要です。12月9日のAgentic Data Summitでは、Guardrails, Not Guessworkセッションで、Agentic Data Planeを使用してエージェントアクセスをロックダウンする方法を紹介します。また、ストリーミング、SQL、エージェントが1つのプラットフォームでどのように実行されるか、そしてAgentic Data Planeの今後の方向性についてもご覧いただけます。無料、バーチャルで、AIエージェントを本番環境に導入するエンジニア向けに設計されています。
プロンプトを通じてLLMに網羅的な情報を提供できますが、それを適切に使用できない場合があります。必要な情報が長いプロンプトの途中にある場合、この種の失敗はさらに起こりやすくなります。これを「中間で迷子」効果、またはLLMのブラインドスポットと呼びます。例えば、AIベースのコーディングアシスタントにプロジェクトドキュメントの長いコレクションを与えたとします。特定の段落で、監査ログを37日間保持する必要があると説明されています。しかし、コーディングアシスタントは30日後にそれらを削除するクリーンアップ関数を作成します。
「Lost in the Middle」という名前の研究が2023年に発表され、2024年に公開され、この動作を研究したところ、パフォーマンスは多くの場合、最初と最後の近くで最も強力であることがわかりました。しかし、中間のパフォーマンスは弱かったです。これにより、U字型の精度曲線が生成されます。情報が最初の近くにある場合、LLMはより高い精度を示し、これは通常、初頭効果に関連しています。情報が最後の近くにある場合、LLMは...
出典: ByteByteGo · 要約：HeadlinesBriefing