Die semantische Filterung von Werkzeugen ist entscheidend für die effektive Zuordnung von Aufgaben in einem Agentensystem. Durch den Einsatz eines sprachlichen Modells (LLM), das die verfügbaren Werkzeuge kennt, können optimierte und überschaubare Aufgaben-Grafiken erstellt werden. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, robuste Techniken zur semantischen Filterung zu erforschen und zu entwickeln. Zudem werden verschiedene Filtermethoden, sowohl semantisch als auch nicht-semantisch, evaluiert, um Python-basierte Werkzeuge gezielt mit Benutzeranfragen abzugleichen. Vor der Erstellung der Aufgaben-Grafik ist es wichtig, geeignete Filtermethoden anzuwenden. Nach der Erstellung ist eine Verfeinerung und Zuweisung der Werkzeuge notwendig, um eine präzise Zuordnung zu gewährleisten. ‒ +
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