ИИ-агенты переходят от демонстраций к производству, и им нужно больше, чем просто модель. Им нужны данные в реальном времени, быстрые ответы и строгие ограничения на то, что они могут читать, писать и на что могут воздействовать. На саммите Agentic Data Summit 9 декабря сессия Guardrails, Not Guesswork покажет, как заблокировать доступ агентов с помощью Agentic Data Plane. Вы также увидите, как стриминг, SQL и агенты работают на одной платформе, и получите представление о том, куда движется Agentic Data Plane. Это бесплатно, виртуально и создано для инженеров, внедряющих ИИ-агентов в производство.
Мы можем предоставить LLM исчерпывающую информацию через наши промпты, но он все равно может не использовать ее должным образом. Когда необходимая информация находится где-то в середине длинного промпта, такой сбой становится еще более вероятным. Мы называем это эффектом «потерянный в середине» или слепым пятном LLM. Например, представьте, что мы даем ИИ-ассистенту кодирования длинную коллекцию проектных документов. Один конкретный абзац объясняет, что журналы аудита должны храниться в течение 37 дней. Однако ассистент кодирования пишет функцию очистки, которая удаляет их через 30 дней.
Исследование под названием «Lost in the Middle», выпущенное в 2023 году и опубликованное в 2024, изучило это поведение и обнаружило, что производительность часто была самой высокой в начале и конце. Однако производительность в середине была слабее. Это создает U-образную кривую точности. Если информация находится в начале, LLM показывают более высокую точность, обычно связанную с эффектом первичности. Если информация находится в конце, LLM...
Источник: ByteByteGo · Сводку подготовил HeadlinesBriefing