7 Adımda Yapay Zeka Aracısı Oluşturma

İşletmeler, üretken yapay zekayı günlük iş süreçlerine dahil ederek bu çözümden daha fazla değer elde etmek için çalışıyor. Yapay zeka aracıları olarak adlandırılan yazılımları bir dizi uygulamada kullanmaya başlıyorlar. Bu yazılımlar yazılı ve sözlü konuşmalar yapmak ve veritabanlarına sorgu göndererek her durumda nasıl ilerleyecekleri konusunda önceden programlanmadan çok adımlı görevleri yerine getirecek şekilde tasarlandı.

Aracı tarzındaki yapay zeka uygulamaları, bilgisayar kullanıcıları ve takvimleriyle etkileşim kurarak, yerel sistemler ve bulut sistemlerindeki bilgilerden yararlanarak ve soruları yanıtlamak ya da eylemleri yürütmek için arama motorlarını veya diğer web sitelerini kullanarak ihtiyaç duydukları bilgileri toplamak için adım adım çalışacak şekilde dağıtılabilir. Tahmin güçleri ve gerçek kullanıcılarla doğal dilde etkileşim kurma becerileri için temel yapay zeka geniş dil modellerinden (LLM'ler) yararlanırlar.

Üretkenlik, müşteri yönetimi ve arka ofis uygulaması sağlayıcıları; müşterilerine yapay zeka aracılarını özelleştirmek, etkinleştirmek ve bunlara talimat vermek için tasarım stüdyoları sunmaya ya da kendi tasarımlarını oluşturmaya başladı. Burada, bir yapay zeka aracısının görev için nasıl donatılacağına ilişkin bir dizi faydalı kılavuz ve bir aracının oluşturulup sahaya sürülmesine yönelik yedi adımı inceleyeceğiz.

Yapay Zeka Aracıları Nedir?

Yapay zeka aracı yazılımları, kavramlar arasındaki ilişkileri bulup ilişkilendirmeler kurar ve bilgisayar kullanıcılarının konuşma dilinde iletişim kurarak amaçladıkları anlam hakkında ilgili tahminlerde bulunabilen için büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş LLM'lerden yararlanır. Aracılar, kullanıcılarla dil modelleri arasında aracılık yapmak üzere tasarlanmıştır ve çok sayıda alandaki sorunları ele almak için aktif olarak adımlar atar.

Bu sistemler, organizasyonların finansal tahminlere yardımcı olmak, İK ekiplerinin işe alım sürecinde birden fazla adımda ilerlemesine katkıda bulunmak veya hesap bilgilerini özetlemek ve satış temsilcileri için ek satış fırsatlarını belirlemek gibi tekrar eden süreçleri otomatikleştirmesine yardımcı olabilir.

7 Adımda Yapay Zeka Aracısı Oluşturma

Yapay zeka aracılarının kullanıcıların kurumsal rollerini anlaması, iş akışlarının güncel kalması için işletme dokümanlarındaki verilerden yararlanması ve önceden kodlanmış talimatlar yerine doğal dil istemlerine yanıt vermesi beklenir. Değişen koşullar altında bu esnekliğe hazırlanmak için organizasyonların bazı hazırlık çalışmaları yapmaları gerekir.

1. Aracı oluşturma stratejinizi seçin. İşletmelerin, süreçleri otomatikleştirmek için yazılım satıcıları tarafından sağlanan önceden oluşturulmuş aracıları özelleştirme ile sıfırdan kendi aracılarını oluşturma arasından birine baştan karar vermeleri gerekir. Sektörlerin yapay zeka aracılarını test etme ve kullanıma sunma sürecinin ilk aşamaları göz önüne alındığında, çoğu işletme muhtemelen önceden oluşturulmuş aracıları özelleştirerek değer elde etmeye başlamayı tercih eder. Organizasyonlar karar verirken şunları göz önünde bulundurmalıdır:

• Kadroda yapay zeka yeteneği: Özel aracılar tasarlamak, gerekli programlama ve sistem entegrasyonunu yapmak için yapay zeka geliştiricileri, veri bilimcileri ve kullanıcı arayüzü uzmanları gerektirirken, uygulama yöneticileri kullanıma hazır aracıları özelleştirmek için bir tasarım stüdyosu ortamında çalışabilir.
• Model eğitim uzmanlığı: Çoğu işletme, sıfırdan yapay zeka aracıları geliştirirken gerekli olan bir LLM seçmek ve sıfırdan oluşturulmuş bir modelin zaman içinde yanlışlığa düşmediğinden emin olmak için gereken ince ayarı yapmak üzere şirket içi bilgilere erişmez.
• Maliyet: Sıfırdan aracı oluşturmak, geliştirme için daha yüksek bir ön yatırım gerektirir. Ayrıca API çağrıları için bir LLM'ye ücret ödenmelidir. Oracle gibi bir satıcının önceden oluşturulmuş yapay zeka aracıları özelleştirildiğinde, şirketlerin zaten ödediği SaaS uygulaması abonelikleri dışında hiçbir ücret gerekmez.
• Yüksek kaliteli veriler: İşletme verilerinin, aracıların kullanabilmesi için önce yapay zekaya uygun şekilde hazırlanması gerekir. Bu durum genellikle verilerin, kavramlar arasındaki ilişkileri matematiksel olarak gösteren ve kullanıcıların soru sorduklarında niyetlerini çıkarsamaya yardımcı olan vektör gömülü katmanlarına dönüştürülmesini gerektirir. Sıfırdan aracı oluşturan organizasyonların, bir LLM'nin üzerinde eğitildiği verilere çok yakından bağlı kaldığı ve yeni bilgi alanlarına genelleme yapamadığı "aşırı uyum" durumuna karşı da dikkatli olmaları gerekir.
• İdare ve gözetim: İşletmeler, çalışmalarının dökümanını çıkarabilen ve BT uzmanı olmayan iş kolu yöneticilerine karşı şeffaf olabilen aracılar isteyebilir. BT departmanları, aracıların kamuya açıklanmaması veya belirli çalışanlara ifşa edilmemesi gereken gizli verilere erişimi olmayacak şekilde tasarlanmasını da göz önünde bulundurabilir.

2. Bir LLM seçin ya da kullanıma hazır olanlardan birini belirleyin. Müşterilerinin aracıları bir tasarım stüdyosunda geliştirmesine olanak tanıyan SaaS uygulama satıcıları, muhtemelen yazılımlarının hangi LLM'lerle etkileşime gireceğini önceden seçer veya yöneticilere sınırlı bir seçenek sunar. Sıfırdan aracı oluşturan organizasyonların Anthropic, Cohere, Google, IBM, Meta (popüler Llama modellerinin geliştiricisi), Microsoft, Mistral ve OpenAI gibi LLM'ler arasından seçim yapması gerekir. Bu yaklaşım, söz konusu işletmelere temel model de dahil olmak üzere aracı yazılım yığınının tüm katmanları üzerinde kontrol sağlayabilir. Bu durum aynı zamanda, kullanıma hazır aracıları özelleştirmeye kıyasla çok daha fazla yazılım bileşeninin bakımından sorumlu oldukları anlamına gelir.

3. Bir iş akışı tasarlayın ve araçları tanımlayın. Önceden oluşturulmuş aracıları uyarlamak bile genel bir işletme kullanıcısının değil, bir uygulama yöneticisinin işidir. Yöneticiler önceden tasarlanmış iş akışı şablonlarıyla başlayabilir (bir katalog görünümünde arkalarında kod bulunan kullanım senaryoları) veya yeni, özelleştirilmiş iş akışları oluşturabilir. Önceden oluşturulmuş aracıların iş akışlarını tanımlamak için yöneticiler, bir aracı tasarım stüdyosundaki alanlara net, doğal dilde talimatlar yazar veya aracının kullanıcılarla nasıl etkileşime geçeceğini, verileri nasıl görüntüleyeceğini ya da randevuları nasıl planlayacağını belirlemek için listelerden eylemler seçer. Yöneticiler ayrıca aracıların soruları yanıtlamak için hangi araçları kullanması gerektiğini seçebilir ve çalışanların sorabileceği örnek sorular sağlayabilirler.

Bu süreç, aracının rolünün tanımlanmasına yardımcı olarak bir işi nasıl yapması gerektiğini ve hangi bilgilere erişmesi gerektiğini basit terimlerle açıklar. Örneğin, bir İK uygulamasında çalışanlara sağlık yan haklarını açıklamaya yardımcı olan bir aracının tıp, göz sağlığı, diş sağlığı ve diğer sağlık ilkelerine dayalı dokümanlara erişmesi gerekirken, bir finansal yan haklar aracısının işveren destekli emeklilik ve hisse senedi planları hakkındaki bilgilere erişmesi gerekebilir (daha fazlasını aşağıda bulabilirsiniz).

4. RAG için dokümanları yükleyin. Aracı, talimatlara ve araçlara sahip olduğuna göre, bir yönetici şirket dokümanlarını, modelin eğitimi sırasında öğrendiklerini geliştirmek amacıyla LLM'ye çalışma zamanında iş dokümanları ve verileri sağlayan bir yapay zeka tekniği olan alımla artırılmış üretim (RAG) için hazırlamak üzere bir doküman yükleyici kullanabilir. Yönetici, aracının dokümanları nasıl kullanması gerektiğine ilişkin doğal dilde talimatlar sağlar. Etkili aracı oluşturma yazılımı, bilgisayar kullanıcısının bulmak istediği şeye bağlı olarak çalışma zamanında son derece alakalı sonuçlar sunmaya yardımcı olan vektör veritabanını soyutlar.

5. Oluşturmak için tıklayın. Talimatlar, konular ve dokümanlarla temeli atan yönetici, bir tasarım stüdyosunda sadece ad vererek ve bir kullanıcı arayüzü düğmesine tıklayarak aracı oluşturabilir. Doğal dilde talimatlar, iş akışının (veya diğer aracıların) yeteneklerini anlamasını sağlar. Yapay zeka aracıları çalışırken, pekiştirmeli öğrenme adı verilen matematiksel bir deneme, hata ve ödül süreci yoluyla performanslarını nasıl artıracaklarını öğrenmek üzere tasarlanmıştır.

Bir tasarım stüdyosu kullanmadan sıfırdan aracı oluşturan şirketlerin finans, İK, müşteri yönetimi uygulamalarının ve diğer uygulamaların yanı sıra kullanıcıların veritabanlarına ve dokümanlarına entegrasyon eklemeleri gerekebilir. Yapay zeka aracı çerçeveleri, işletmelerin yeni aracılar oluşturmasına yardımcı olmak için yazılım mimarileri, iletişim protokolleri, bulut ve yerel veri kaynaklarına bağlayıcılar ve izleme araçları sağlayarak sıfırdan kod yazmaya bir alternatif sunar. Popüler açık kaynak çerçeveleri arasında LangChain, LlamaIndex ve Microsoft Research'ün AutoGen'i bulunur.

Aracı stüdyosu ortamları, yöneticilerin doğrudan erişmesi gerekmeyen bir çerçeve de içerebilir.

6. Sınırları belirleyin. Şimdi, aracıların doğruluklarını korumalarını ve eylemleri gerçekleştirmeden önce ne zaman onay almaları gerektiğini belirlemelerini sağlayacak korumalar oluşturulmalıdır. Aracıyı kuran yönetici, örneğin, bir e-posta göndermeden veya bir kaydı güncellemeden önce personelden onay alma şartı ekleyebilir.

Yöneticiler ayrıca bir sorunun yanıtlanabileceği koşulları belirleyebilir veya temel LLM'nin bir yanıt uydurmak yerine (halüsinasyon olarak adlandırılan üretken yapay zekanın bir dezavantajı) bir şirket BT sisteminden bilgi çekmesini veya kullanıcıdan açıklama istemesini gerektiren talimatlar ekleyebilirler. Örneğin, bir yönetici şunu yazabilir: Kullanıcıya sorarak veya sistemi sorgulayarak bakmakla yükümlü olunan kişi sayısı hakkında bilgi sahibi olduğundan emin ol. Yanıt bilinmiyorsa bir yanıt uydurma.

Aracılar, üzerinde çalıştıkları bulut hizmetinden içerik denetleme özelliklerini devralacak şekilde de tasarlanabilir.

7. Test edin, dağıtın ve izleyin. Yöneticiler, stüdyodaki bir test alanını kullanarak aracının yanıtlarının faydalı ve alakalı olup olmadığını ölçmek için örnek bir etkileşim gerçekleştirebilir ve hangi kaynaklardan alıntı yaptığını kontrol edebilir. Ayrıca, organizasyonun aracının talimatlarını veya temel LLM'sini değiştirmesi durumunda bir kullanıcı etkileşiminin nasıl değişeceğini de görebilirler. Ardından bir yönetici, aracıyı doğrudan tasarım stüdyosundan dağıtabilir.

Aracılar, RAG verilerinin ve kullanıcı istemlerinin hangi kombinasyonlarının en faydalı sonuçları verdiğini ölçerek performanslarını zaman içinde geliştirebilirler. İşletme yöneticileri daha sonra aracıların performansını değerlendirebilir ve geri bildirimleri kullanıcılarla kurulacak gelecekteki etkileşimlere dahil edebilir.

Oracle Uygulamalarında Aracıları Özelleştirmek Amacıyla Fusion İş Uygulamaları İçin Oracle AI Agent Studio'yu Kullanma

Oracle AI Agent Studio, BT yöneticilerinin Oracle Fusion Cloud Applications'da kullanıcılara ücretli izin sürelerini getirmek, müşterilerin satın alma geçmişlerini almak, ürün iadelerini işlemek ve onarım maliyetini tahmin etmek için üretim ekipmanı fotoğraflarını analiz etmek gibi çeşitli görevlerde yardımcı olmak üzere tasarlanmış yapay zeka aracıları oluşturmasına olanak tanır.

Fusion yöneticileri, çalışma alanlarında kutucuklar olarak görünen ve başlamak için gerekli kodu içeren önceden oluşturulmuş şablonlarla başlar. Aracı tasarımcıları, dağıtmak istedikleri aracıya işlevinin kapsamı ve sınırları ile bilgi için hangi dokümanları ve diğer veri kaynaklarını araması gerektiği konusunda talimat verirler. Ayrıca sıfırdan yeni aracılar da oluşturabilirler. Aracılar, müşterilerin Fusion aboneliklerine hiçbir ek ücret ödemeden dahil edilir.

Yapay Zeka Aracısı Oluşturma ile İlgili SSS

Yapay zeka aracısı ne işe yarar?

Yapay zeka aracıları, bilgisayar kullanıcılarının sorularını yanıtlamak veya görevleri tamamlamalarına yardımcı olmak için işletme uygulamalarının veya kişisel üretkenlik yazılımlarının içine yerleştirilen sanal asistanlardır. Önceden kodlanmış kurallara ve iş akışlarına dayanan eski yazılım asistanlarının aksine, yapay zeka aracıları yeni durumlara uyum sağlarken doğal dil istemlerini ve bağlamı anlamak için tasarlanmıştır.

Yapay zeka aracıları geleceğin teknolojisi mi?

Yapay zeka aracıları, insan müdahalesine daha az bağımlı olarak farklı işletme uygulamalarına dağıtıldıkça ve zaman içinde daha fazla işletme kullanıcısı ve tüketiciyle etkileşimlerden öğrendikçe giderek daha kullanışlı hâle gelebilir.