הקניית סוכני נתונים שאפשר לסמוך עליהם באמת

הקניית סוכני נתונים שאפשר לסמוך עליהם באמת האם הסוכן שלכם נתונים בטוח? האם זה בהחלט כך? כל אחד בונה סוכנים. בהרבה פחות מקרים בונים סוכני נתונים המצליחים ללבוש את הנתונים הארגוניים האמיתיים — עם כל הכאוס, חוסר ההקשר והיקף — ולספק לכם דרך לדעת מתי הם טועים, לפני שהמעורבים שלכם יעשו זאת. החלק הקשה ביותר של סוכן הנתונים אינו LLM. זה כל השאר: שכבת סמנטיקה, אונטולוגיה, לוגיקת פדרציית נתונים ותשתית לשירות מהימן. אם זה לא כך, הסוכן שלכם יחזיר תשובות לא נכונות בביטחון. ומכיוון שזה נשמע סמכותי, תשובות לא נכונות אלו מסוכנות יותר מחוסר תשובות לחלוטין. הצטרפו אלינו למסיבה עם ג'רי שו, אדריכל תשתית AI ב-Oracle, שהקדיש את הקריירה שלו לבניית מערכות שמקנות מודלים לייצור ב-Meta, Lyft, Box ובחברה שהוא הקים, DataTron. זהו סדנה עבור מנהיגים טכנולוגיים, מייסדים וצוותי פלטפורמות נתונים/AI שכבר עברו את שלב ההדגמה וכעת צריכים להפוך את סוכני הנתונים למהימנים. מה שידבר ג'רי: שכבת הסמנטיקה - זו הבעיה האמיתית - מדוע NL2SQL לבד לא עובד עם סכמות ארגוניות אמיתיות, ומדוע אונטולוגיות, לוגיקת פדרציה והקשר נתונים מאושר - זה המקום שבו הפתרון ההנדסי המורכב באמת חי בניית ערימת סוכני נתונים - אדריכלות הסוכן, תבניות תיאום, תיאום רב-סוכנים וכיצד להתמודד עם רעש בזמן שאילתות על נתונים ארגוניים חיים וכאוטיים איך יודעים מתי אפשר לסמוך על התשובה? - מדוע הערכות סטANDARD מפספסות מצבי כשל חשובים ביצור, איך נראית תהליך הערכה אמיתי ואיך לפתח לצורך אימות מהיום הראשון מה מתקלקל בקנה מידה גדול - מצבי כשל שאף אחד לא מדבר עליהם עד שזה כבר קרה, ולמה מהימנות לטווח ארוך מחייבת להתייחס למודלים כמערכות חיות מי צריך לבוא: מהנדסי IA ומנהיגים, צוותי פלטפורמות נתונים ותשתיות, מייסדים הבונים מוצרים נתוניים ומפעילים אחראים למהימנות IA ביצור. מובילים: פורום עתיד פתוח, תובנות HG, Agentic Fabriq מידע נוסף על ג'רי שו ג'רי הוא אדריכל פלטפורמת AI, אשר מתמקד ב-AI גנרטיבי ובתשתית למידת מכונה, עם ניסיון ב-Meta, טוויטר, מיקרוסופט ובחברה שהוא הקים. העבודה המרכזית שלו היא עבודה לא נראית, אך קריטית, לבניית מערכות AI העובדות ביצור. תוצאות קצרות מהקריירה: