에이전트형 AI의 성공적인 데이터 준비를 위한 품질 관리 방법을 설명한다.
이 글에서는 에이전트형 AI를 위한 데이터 준비 과정에서 데이터의 품질과 의미, 사용 권한을 명확히 명시해야 한다고 강조한다. 데이터의 형식과 최신성을 유지하기 위해 데이터 계약을 통해 검증하는 방법을 사용해야 한다. 이러한 원칙을 준수함으로써 에이전트가 오류를 스스로 보완할 수 있도록 돕는다.
Discusses how to prepare quality data for agent-based AI.
The article emphasizes the importance of clearly defining data quality, meaning, and permissions for successful preparation of data for agent-based AI. It advocates for using data contracts to validate the format and timeliness of data. By adhering to these principles, agents can be supported in compensating for errors autonomously.