本文介紹了一系列提升AI代理效能的工具與方法，尤其強調資料的收集與清理。建議使用多種無程式碼工具，如LLM友善格式轉換工具和Twitter資料搜尋工具，以有效率地整理資料。也提到需要在優化資料庫之前，先做好資料基礎，確保資料組織性優於架構複雜性。透過這些工具，使用者能夠為AI代理訓練提供高品質資料輸入，進而提升其能力與效果。
譯文作者：jlwhoo7，加密貨幣Kol編譯版：zhouzhou，BlockBeats
編者按：本文分享了有助於提升AI代理效能的工具和方法，並著重於提供資料收集和清理。推薦了多種無程式碼工具，如將網站轉換為LLM友善格式的工具，以及用於Twitter資料取得和文件摘要的工具。也介紹了儲存技巧，增強資料的組織性比架構的複雜性更重要。透過這些工具，使用者能夠有效率地整理數據，為AI 代理的訓練提供高品質的輸入。
以下為譯文內容（為便於編譯閱讀理解，原文內容有所整理）：
今天我們看到了許多AI 代理的推出，其中99% 將消失。
是什麼讓成功的專案帶來？數據。
以下是一些能夠使您的人工智慧代理的工具。
好數據=好人工智慧。
把它想像成一個在建構管道的資料科學家：
收集→ 清理→ 驗證→ 儲存。
在優化管理資料庫之前，先為您準備好少量樣本範例和提示字。
圖片推文連結
我將當今大多數人工智慧問題視為StevenBartlett 的「水桶理論」——階梯解決。
先打好數據基礎，這是建構優秀AI代理管道的根基。
以下是一些用於收集資料和清理的優秀工具：
無程式碼的llms.txt產生器：將任何網站轉換為適合LLM的文字。
圖片推文連結
需要產生LLM介面的Markdown？試試JinaAI的工具：
使用JinaAI 爬取任何網站，將其轉換為適合LLM 的Markdown 格式。
緊接著在網址前再加上以下出口，就可以取得LLM友善的版本：http://r.jina.ai
想取得Twitter 數據？
試試ai16zdao 的twitter-scraper-finetune 工具：
抽一指令，即可抓取任何公開Twitter 帳號的資料。
（請參閱我之前的推文以了解具體操作方法）
圖片推文連結
資料來源推薦：elfa ai（目前處於封閉測試階段，可私訊te Threes取得存取權限）
他們的API提供：
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非常適合高品質的人工智慧資料訓練
使用文件摘要：試用Google的NotebookLM。
上傳任何PDF/TXT 檔案→ 為您的訓練資料產生少量樣本範例。
非常適合從文件中創建高品質的少樣本指導手冊
儲存小貼士：
如果使用virtuals io 的CognitiveCore，可直接下載產生的檔案。
如果運行ai16zdao 的Eliza，可以將資料直接儲存到支援儲存中。
專業建議：井井有條的數據比花俏的架構更重要
「原文連結」
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