كيف تبني بيانات وكيل الذكاء الاصطناعي الناجح؟

تحرير المحرر: يشارك هذا المقال أدوات وأساليب تساعد في تحسين أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على جمع البيانات وتنظيفها. تم توصية عدة أدوات بدون كود، مثل أدوات تحويل المواقع إلى تنسيقات صديقة لـ LLM وأدوات جمع بيانات Twitter وتلخيص الوثائق. تم تقديم أفكار تخزينية، مع التأكيد على أن تنظيم البيانات أكثر أهمية من التعقيد المعماري. باستخدام هذه الأدوات، يمكن للمستخدمين تنظيم البيانات بكفاءة وتوفير مدخلات عالية الجودة لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي.

** ما يلي هو المحتوى الأصلي (لسهولة القراءة والفهم ، تم تحرير المحتوى الأصلي):* *

رأينا اليوم إطلاق العديد من وكلاء AI ، حيث ستختفي 99٪ منها.

ما الذي يجعل المشاريع الناجحة تبرز؟ البيانات.

هنا بعض الأدوات التي يمكن أن تجعل وكيل AI الخاص بك يبرز.

!

البيانات الجيدة = الذكاء الاصطناعي الجيد.

تخيله كمهندس بيانات يقوم ببناء الأنابيب:

جمع → تنظيف → التحقق → التخزين.

قم بضبط أمثلة العينات القليلة والكلمات المقترحة الخاصة بك قبل تحسين قاعدة بيانات الناقلات.

!

رابط التغريدة المصورة

أنا أعتبر معظم مشاكل الذكاء الاصطناعي الحالية كنظرية دلو ستيفن بارتليت - حلها تدريجياً.

إنشاء أساس بيانات قوي هو أساس بناء قناة وكالة الذكاء الاصطناعي الممتازة.

!

وفيما يلي بعض الأدوات الممتازة لجمع وتنظيف البيانات:

مولد llms.txt بدون كود: قم بتحويل أي موقع إلى نص مناسب لـ LLM.

!

رابط التغريدة المصورة

هل تحتاج إلى إنشاء Markdown ودية لـ LLM؟ جرب أدوات JinaAI:

استخدم JinaAI لزيارة أي موقع وتحويله إلى تنسيق Markdown مناسب لـ LLM.

فقط قم بإضافة البادئة التالية قبل عنوان الويب للحصول على نسخة ودية من LLM:

!

هل ترغب في الحصول على بيانات Twitter؟

جرب أداة ai16ZDAO الخاصة ب twitter-scraper-finetune:

فقط بأمر واحد ، يمكنك جمع بيانات أي حساب Twitter عام.

（انظر التغريدة السابقة لمعرفة طرق التشغيل المحددة）

!

رابط التغريدة المصورة

توصية مصدر البيانات: elfa ai (حاليًا في مرحلة اختبار مغلقة ، يمكنك الحصول على إذن الوصول عن طريق إرسال رسالة خاصة إلى tethrees)

توفر واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بهم:

أكثر التغريدات اهتمامًا

تصفية المعجبين الذكية

أحدث $ يشير إلى المحتوى

فحص سمعة الحساب (يستخدم لتصفية المحتوى غير المرغوب فيه)

مناسب جدا لجودة عالية تدريب الذكاء الاصطناعي البيانات!

!

لتلخيص المستندات: جرب NotebookLM من Google.

تحميل أي ملف PDF/TXT → اجعله يولد أمثلة قليلة من البيانات التدريبية الخاصة بك.

مناسب جدًا لإنشاء كلمات مفتاحية عالية الجودة من العينات القليلة في الوثائق!

!

نصائح تخزينية:

إذا استخدمت CognitiveCore من virtuals io ، يمكنك تحميل الملف المولد مباشرة.

إذا تم تشغيل Eliza من ai16zdao ، فيمكن تخزين البيانات مباشرة في التخزين النائم.

نصيحة مهنية: البيانات المنظمة بشكل جيد أكثر أهمية من الهياكل المبهرة!

!

“الرابط الأصلي”.