¿Cómo construir datos exitosos de agente de IA?

Editor’s note: This article shares tools and methods to improve AI agent performance, with a focus on data collection and cleaning. Various no-code tools are recommended, such as tools to convert websites into LLM-friendly formats, and tools for Twitter data capture and document summarization. Storage techniques are also introduced, emphasizing that data organization is more important than complex architecture. With these tools, users can efficiently organize data and provide high-quality input for AI agent training.

A continuación se muestra el contenido original (para facilitar la comprensión de la lectura, el contenido original ha sido reorganizado):

Hoy hemos visto el lanzamiento de muchos agentes de AI, de los cuales el 99% desaparecerá.

¿Qué hace que un proyecto exitoso se destaque? Datos.

A continuación se presentan algunas herramientas que pueden hacer que su agente de inteligencia artificial se destaque.

Good data = good AI.

Imagínalo como un científico de datos construyendo un pipeline:

Recopilar → Limpiar → Verificar → Almacenar.

Antes de optimizar la base de datos de vectores, ajuste sus ejemplos de pocos datos y palabras clave.

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Pienso en la mayoría de los problemas actuales de IA como la “teoría del cubo” de Steven Bartlett, una solución paso a paso.

Establezca una base de datos sólida como primer paso, ya que es fundamental para construir un excelente canal de agente de IA.

A continuación se presentan algunas excelentes herramientas para la recopilación y limpieza de datos:

Generador de llms.txt sin código: convierte cualquier sitio web en texto compatible con LLM.

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¿Quieres generar Markdown amigable para LLM? Prueba la herramienta de JinaAI:

Crawls any website with JinaAI and converts it to Markdown format suitable for LLM.

Simplemente agregue el siguiente prefijo a la URL para obtener una versión amigable para LLM:

¿Quieres obtener datos de Twitter?

Prueba la herramienta twitter-scraper-finetune de ai16zdao:

Con solo un comando, puedes extraer datos de cualquier cuenta pública de Twitter.

(Consulte mis tweets anteriores para conocer los métodos de operación específicos)

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Recomendación de fuente de datos: elfa ai (actualmente en fase de prueba cerrada, puede enviar un mensaje privado a tethrees para obtener permiso de acceso)

Su API proporciona:

Los tweets más populares

Selección inteligente de seguidores

La última mención de $

Verificación de reputación de la cuenta (utilizada para filtrar contenido no deseado)

¡Perfecto para datos de entrenamiento de IA de alta calidad!

Para resumir documentos: pruebe NotebookLM de Google.

Cargue cualquier archivo PDF/TXT → haga que genere ejemplos de pocos casos de entrenamiento para sus datos.

¡Muy adecuado para crear palabras clave de alta calidad con pocas muestras a partir de documentos!

Consejos de almacenamiento:

Si utiliza CognitiveCore de virtuals io, puede cargar directamente el archivo generado.

Si ejecuta Eliza de ai16zdao, puede almacenar los datos directamente en el almacenamiento de vectores.

Consejo profesional: ¡Los datos organizados son más importantes que una arquitectura llamativa!

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