Como construir com sucesso dados de agente de IA?

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

A seguir está o conteúdo original (reorganizado para facilitar a compreensão):

Hoje vimos o lançamento de muitos agentes de IA, dos quais 99% desaparecerão.

O que faz um projeto de sucesso se destacar? Dados.

Aqui estão algumas ferramentas que podem destacar o seu agente de IA.

Bons dados = bom AI.

Pense nisso como um cientista de dados construindo um pipeline:

Coletar → Limpar → Verificar → Armazenar.

Antes de otimizar o banco de dados de vetores, ajuste seus exemplos de poucas amostras e palavras-chave.

Link de Tweet com imagem

Eu vejo a maioria dos problemas de IA de hoje como a ‘teoria do balde’ de Steven Bartlett - resolvendo gradualmente.

Estabelecer uma base de dados sólida é fundamental para a construção de um canal de agente de IA excelente.

Aqui estão algumas excelentes ferramentas para coleta e limpeza de dados:

Gerador de llms.txt sem código: transforme qualquer site em texto adequado para LLM.

Link de Tweet com imagem

Precisa gerar Markdown amigável a LLM? Experimente as ferramentas da JinaAI:

Usar o JinaAI para rastrear qualquer site e convertê-lo para o formato Markdown adequado para LLM.

Basta adicionar o seguinte prefixo antes do URL para obter uma versão amigável do LLM:

Quer obter dados do Twitter?

Experimente a ferramenta twitter-scraper-finetune da ai16zdao:

Apenas um comando é necessário para extrair dados de qualquer conta pública do Twitter.

(Verifique meus tweets anteriores para obter instruções específicas)

Link de Tweet com imagem

Recomendação de fonte de dados: elfa ai (atualmente em fase de teste fechado, pode solicitar acesso por mensagem privada para tethrees)

Eles fornecem uma API:

Tweet mais popular

Seleção inteligente de fãs

O mais recente $ menciona o conteúdo

Verificação de reputação da conta (usada para filtrar conteúdo de lixo)

Ótimo para dados de treinamento de IA de alta qualidade!

Para resumos de documentos: Experimente o NotebookLM do Google.

Enviar qualquer ficheiro PDF/TXT → Gere exemplos de poucas amostras dos seus dados de treino.

Ótimo para criar sugestões de alta qualidade com poucas amostras de documentos!

Dicas de armazenamento:

Se estiver a utilizar o CognitiveCore da virtuals io, pode fazer o upload do ficheiro gerado diretamente.

Se executar o Eliza do ai16zdao, pode armazenar os dados diretamente no armazenamento de vetores.

Conselho profissional: Dados bem organizados são mais importantes do que uma arquitetura extravagante!

“Link original”