O uso de agentes baseados em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tem se intensificado, especialmente na otimiza\u00e7\u00e3o de prompts e na avalia\u00e7\u00e3o de desempenho para o desenvolvimento de software. Um novo tutorial de John Gilhuly apresenta a constru\u00e7\u00e3o de um agente de consulta a banco de dados que se auto-otimiza, utilizando ferramentas como DSPy e Phoenix. Este processo cria um ciclo cont\u00ednuo de melhoria e avalia\u00e7\u00e3o de desempenho.<\/p>\n
O ciclo de otimiza\u00e7\u00e3o do agente envolve v\u00e1rias etapas. Inicialmente, \u00e9 necess\u00e1rio gerar um conjunto de casos de teste, que servem como refer\u00eancia para a cria\u00e7\u00e3o de prompts otimizados. Em seguida, esses prompts s\u00e3o armazenados no Phoenix, onde s\u00e3o testados em uma su\u00edte de experimentos. Ap\u00f3s atingir um n\u00edvel satisfat\u00f3rio de desempenho, o prompt \u00e9 marcado para produ\u00e7\u00e3o e o agente \u00e9 colocado em opera\u00e7\u00e3o, permitindo a captura de dados de rastreamento.<\/p>\n
Para a configura\u00e7\u00e3o do agente, \u00e9 essencial instalar pacotes espec\u00edficos e configurar as chaves de API. O Phoenix, uma ferramenta de desenvolvimento de aplicativos LLM, permite gerenciar prompts e rastreamentos, enquanto o DSPy oferece t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o de prompts. O tutorial detalha a implementa\u00e7\u00e3o de um agente b\u00e1sico, incluindo a l\u00f3gica de roteamento e a execu\u00e7\u00e3o de chamadas de ferramentas.<\/p>\n
Ap\u00f3s a implementa\u00e7\u00e3o, o agente deve ser testado para avaliar seu desempenho. Isso \u00e9 feito por meio de experimentos que comparam as sele\u00e7\u00f5es de chamadas de fun\u00e7\u00e3o do agente com um conjunto de dados rotulados. A otimiza\u00e7\u00e3o do agente \u00e9 realizada utilizando o DSPy, que permite ajustar os prompts com base em exemplos anteriores. O processo culmina em um ciclo de melhoria cont\u00ednua, onde o agente se torna mais eficiente com o uso.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
O uso de agentes que funcionam com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) est\u00e1 aumentando, especialmente para melhorar a efici\u00eancia no desenvolvimento de software. Um novo tutorial ensina a criar um agente que consulta bancos de dados e se auto-otimiza, utilizando ferramentas como DSPy e Phoenix. Esse processo gera um ciclo cont\u00ednuo de melhoria e avalia\u00e7\u00e3o de desempenho.<\/p>\n
O ciclo come\u00e7a com a cria\u00e7\u00e3o de casos de teste que ajudam a otimizar os prompts. Depois, esses prompts s\u00e3o armazenados no Phoenix e testados em uma s\u00e9rie de experimentos. Quando o desempenho atinge um n\u00edvel satisfat\u00f3rio, o prompt \u00e9 marcado para uso em produ\u00e7\u00e3o e o agente \u00e9 ativado, permitindo a coleta de dados de rastreamento.<\/p>\n
Para configurar o agente, \u00e9 necess\u00e1rio instalar pacotes espec\u00edficos e configurar chaves de API. O Phoenix ajuda a gerenciar prompts e rastreamentos, enquanto o DSPy oferece t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o. Ap\u00f3s a implementa\u00e7\u00e3o, o agente \u00e9 testado para avaliar seu desempenho, comparando suas escolhas com um conjunto de dados rotulados. A otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 feita com o DSPy, ajustando os prompts com base em exemplos anteriores, resultando em um agente mais eficiente ao longo do tempo.<\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"summary":"Agentes de LLMs agora se auto-otimizam em consultas a bancos de dados, criando um ciclo cont\u00ednuo de melhoria e efici\u00eancia no desenvolvimento.","footnotes":""},"categories":[12,16],"tags":[100],"class_list":["post-16367","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-entretenimento","category-tecnologia","tag-noticia"],"yoast_head":"\n