Làm thế nào để tạo dữ liệu tác nhân AI thành công?
Tác giả gốc: jlwhoo7, Encryption Kol
Bản tổng hợp gốc: zhouzhou, BlockBeats
Lưu ý của biên tập viên:Bài viết này đã được được chia sẻ với các Công cụ và phương pháp giúp cải thiện hiệu suất của các tác nhân AI, tập trung vào việc thu thập và làm sạch dữ liệu. Một số công cụ không cần mã được khuyến nghị, chẳng hạn như các công cụ để chuyển đổi trang web sang định dạng thân thiện với LLM và các công cụ để thu thập dữ liệu Twitter và tóm tắt tài liệu. Các kỹ thuật lưu trữ cũng được giới thiệu, nhấn mạnh rằng việc tổ chức dữ liệu quan trọng hơn kiến trúc phức tạp. Thông qua các công cụ này, người dùng có thể tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả và cung cấp đầu vào chất lượng cao cho việc đào tạo các tác nhân AI.
Sau đây là nội dung gốc (nội dung gốc đã được chỉnh sửa để dễ đọc và dễ hiểu):
Ngày nay chúng ta đang chứng kiến sự ra mắt của nhiều tác nhân AI, 99% trong số đó sẽ biến mất.
Điều gì khiến một dự án thành công trở nên nổi bật? dữ liệu.
Dưới đây là một số công cụ giúp nhân viên AI của bạn trở nên nổi bật.
Dữ liệu tốt = AI tốt .
Hãy nghĩ về nó giống như một nhà khoa học dữ liệu đang xây dựng một quy trình:
Thu thập → Làm sạch → Xác thực → Lưu trữ.
Điều chỉnh các ví dụ và lời nhắc về một vài cảnh quay trước khi tối ưu hóa cơ sở dữ liệu vectơ của bạn.
Tôi sẽ sử dụng hầu hết AI ngày nay Các vấn đề được coi là "lý thuyết xô" của Steven Bartlett - được giải quyết từng bước.
Trước tiên, hãy đặt nền tảng dữ liệu tốt, là nền tảng để xây dựng hệ thống tác nhân AI xuất sắc.
Sau đây là một số dành cho Công cụ tuyệt vời để thu thập và làm sạch dữ liệu:
Trình tạo llms.txt không cần mã: chuyển đổi bất kỳ trang web nào thành văn bản thân thiện với LLM.
Cần tạo LLM thân thiện Giảm giá? Hãy dùng thử các công cụ của JinaAI:
Sử dụng JinaAI để thu thập dữ liệu bất kỳ trang web nào và chuyển đổi nó sang định dạng Markdown thân thiện với LLM.
Chỉ cần thêm tiền tố sau vào URL để có phiên bản thân thiện với LLM:
http://r.jina.ai<URL> ;
Bạn muốn lấy dữ liệu Twitter?
Dùng thử công cụ twitter-scraper-finetune của ai16zdao:
Chỉ cần một lệnh, Bạn có thể thu thập thông tin dữ liệu từ bất kỳ tài khoản Twitter công khai nào.
(Kiểm tra các tweet trước đây của tôi để tìm hiểu cách thực hiện việc này)
Nguồn dữ liệu được đề xuất: elfa ai (hiện đang trong giai đoạn beta kín, bạn có thể gửi tin nhắn riêng tới tethirds để có quyền truy cập)
API của họ cung cấp:
Các tweet được xem nhiều nhất
Thông minh Bộ lọc quạt
$ mới nhất Đề cập
Kiểm tra danh tiếng tài khoản (để lọc thư rác)
Tuyệt vời cho dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao!
Để tóm tắt tài liệu: hãy dùng thử NotebookLM của Google.
Tải lên bất kỳ tệp PDF/TXT nào → để nó tạo ra một vài ví dụ ngắn gọn cho dữ liệu đào tạo của bạn.
Lý tưởng để tạo các từ gợi ý chất lượng cao, ít mẫu từ tài liệu!
Bộ nhớ nhỏ Mẹo:
Nếu bạn sử dụng CognitiveCore của virtuals io, bạn có thể tải trực tiếp tệp đã tạo lên.
Nếu bạn chạy Eliza của ai16zdao, bạn có thể lưu trữ dữ liệu trực tiếp vào bộ lưu trữ vectơ.
Mẹo chuyên nghiệp: Dữ liệu được tổ chức tốt quan trọng hơn kiến trúc cầu kỳ!
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats
Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
