Os agentes de IA estão passando de demonstrações para produção, e eles precisam de mais do que um modelo. Eles precisam de dados em tempo real, respostas rápidas e limites rígidos sobre o que podem ler, escrever e agir. Na Agentic Data Summit em 9 de dezembro, a sessão Guardrails, Not Guesswork mostra como bloquear o acesso do agente com o Agentic Data Plane. Você também verá como streaming, SQL e agentes rodam em uma única plataforma, e terá uma visão de para onde o Agentic Data Plane está indo. É gratuito, virtual e construído para engenheiros que levam agentes de IA para produção.
Podemos fornecer a um LLM informações exaustivas através de nossos prompts, mas ele ainda pode falhar em usá-las corretamente. Quando a informação necessária está em algum lugar no meio de um prompt longo, esse tipo de falha se torna ainda mais provável. Chamamos isso de efeito 'perdido no meio' ou um ponto cego do LLM. Por exemplo, imagine que damos a um assistente de codificação baseado em IA uma longa coleção de documentos de projeto. Um parágrafo específico explica que os logs de auditoria devem ser retidos por 37 dias. No entanto, o assistente de codificação escreve uma função de limpeza que os exclui após 30 dias.
Um estudo chamado 'Lost in the Middle', lançado em 2023 e publicado em 2024, estudou esse comportamento e descobriu que o desempenho era frequentemente mais forte perto do início e do fim. No entanto, o desempenho no meio era mais fraco. Isso produz uma curva de precisão em forma de U. Se a informação está perto do início, os LLMs mostram maior precisão, tipicamente associada ao viés de primazia. Se a informação está perto do fim, o LLM...
Fonte: ByteByteGo · Resumido por HeadlinesBriefing