Üretken Yapay Zeka Ürünü Geliştirme: Öncelikle Bilmeniz Gerekenler

Giriş

Üretken yapay zekayı denemek kolaydır, ancak bunu insanların güvenebileceği bir ürüne dönüştürmek oldukça zordur. Bir ekip, birkaç gün içinde bir dil modelini bir sohbet arayüzüne bağlayabilir. Ancak bu arayüzün gerçek müşteri taleplerini işleyebilmesini, erişim izinlerine uymasını, şirket verileriyle çalışabilmesini ve hatalı yanıtlardan kurtulabilmesini sağlamak tamamen başka bir konudur.

İş uygulamaları için üretken yapay zekayı düşünen işletmeler için ilk karar, hangi modeli kullanacakları değildir. Asıl karar, sorunun yeni bir ürün gerektirip gerektirmediğidir. Hazır yapay zeka araçları ihtiyaçların çoğunu karşılayabilirken, mevcut yazılımın gerekli iş akışını destekleyemediği durumlarda özel bir uygulama daha mantıklıdır. İkinci seçeneği değerlendiren şirketler, SysGears’ın üretken yapay zeka mühendislerine danışarak, kendi özel kullanım senaryolarına göre geliştirilecek bir ürünün teknik gereksinimlerini keşfedebilirler.

Üretken yapay zeka ürünü, şirket markalı bir arayüzün arkasına bir model yerleştirmekten çok daha fazlasını içerir. Model dili işleyebilir, ancak uygulamanın geri kalanı, modelin hangi bilgilere başvurabileceğini, diğer yazılımlarla etkileşime girebileceğini ve cevabı isabetli olmadığında ne olacağını belirler. Bu kararlar, model seçimi kadar ürünün kullanışlılığını da etkiler.

Şirket içi bir asistan, güncel olmayan bir politika belgesini getirirse çalışanları yanıltabilir. Ona müşteri kayıtlarına erişim izni verilirse, erişim izinleri yanıt kalitesi kadar önemli hale gelir. Uygulama kayıtları da değiştirebiliyorsa, ikna edici ancak yanlış bir yanıt gerçek zarara yol açabilir.

Bunlar, lansmandan sonra düzeltilebilecek ayrıntılar değildir. Bu unsurlar, mimariyi, gerekli mühendislik çalışmalarını ve ürünün çalışır durumda tutulması için gerekenler de dahil olmak üzere yapay zeka geliştirme maliyetlerini etkiler. Bir işletme, geliştirme sürecine başlamadan önce, kapsamı daraltma veya mevcut bir aracın işi göreceğine karar verme imkânı varken bu konuları ayrıntılı olarak ele almalıdır.

Üretken Yapay Zeka Gerektiren Bir Sorunla Başlayın

İkna edici bir demo, oldukça sıradan bir iş sorununu gölgede bırakabilir. Örneğin, çalışanlar iç belgeleri aramakla çok fazla zaman harcıyorsa, anlamsal bir arama sistemi yeterli olabilir. Uzun belgeleri yorumlamaları, belirli ayrıntıları ayıklamaları ve çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri kullanarak yanıt taslakları hazırlamaları gerekiyorsa, bir dil modeli daha önemli bir katkı sağlayabilir.

Bu ayrım en başından itibaren önemlidir. Üretken yapay zeka, yazılımın dağınık, yapılandırılmamış materyalleri anlamlandırması veya bağlama bağlı bir metin hazırlaması gerektiğinde değerini gösterir. Ancak sabit kurallara tabi bir görev için sıradan bir komut dosyasının çalıştırılması genellikle daha ucuzdur ve daha güvenilirdir.

Sürekli gelen ürün talepleriyle uğraşan bir distribütörü ele alalım. Müşteriler aynı ürünü her türlü şekilde tanımlar; bu nedenle üretken yapay zeka uygulaması, taleplerini anlayabilir, ilgili teknik özellikleri bulabilir ve bir yanıt taslağı hazırlayabilir. Stok seviyeleri ise ayrı bir konudur. Bunlar canlı envanter kayıtlarından alınmalıdır; fiyat teklifi ise modelin rastgele ürettiği rakamlara değil, şirketin fiyatlandırma kurallarına uymalıdır.

Bu iş bölümü net bir şekilde ortaya konmalıdır: modelin dil ile çalışmasına izin verin ve öngörülebilir işlemleri mümkün olduğunca geleneksel yazılımlara bırakın.

Geliştirme çalışmalarına başlamadan önce, aslında neyin iyileştirilmesi gerektiğini kesin olarak belirleyin. Satış personelinin bir teklif hazırlaması için daha az zamana ihtiyacı olabilir; müşteriler ise bir destek temsilcisini beklemeden yanıt alabilir. Her iki durumda da, sürecin şu anda nasıl işlediğini kaydedin. Aksi takdirde, ekip, işleri kolaylaştırıp kolaylaştırmadığını bilmeden yeni yapay zeka arayüzünün benimsenmesini kutlamaya başlayabilir.

Kendi Kendinize Geliştirme mi, Satın Alma mı: Gerçekte Ne Kadar Kontrole İhtiyacınız Var?

"Kendi başınıza geliştirmek mi, satın almak mı?" kararı genellikle tam sahiplik ile kolaylık arasındaki bir seçim olarak sunulur. Uygulamada ise bu ikisi arasında çeşitli seçenekler vardır.

Bir işletmenin yazma yardımı, toplantı özetleri, belge analizi veya genel amaçlı araştırma gibi tanıdık özelliklere ihtiyacı olduğunda, hazır yapay zeka araçları mantıklı bir başlangıç noktasıdır. Bu ürünler genellikle daha az mühendislik çalışması gerektirir ve altta yatan altyapının büyük bir kısmını satıcıları yönetir. Bir şirket, özel bir geliştirme projesine önceden kaynak ayırmadan, çalışanların bir özelliği yararlı bulup bulmadığını test edebilir.

Sorun, genel amaçlı bir aracın tasarlandığı amaç dışındaki bir sürece uydurulması gerektiğinde başlar. Örneğin, eski bir veritabanıyla iletişim kuramayabilir veya çalışanların farklı rolleri olduğunda doğru erişim izinlerini uygulayamayabilir. Ayrıca, çıktısının başka bir iş sistemi tarafından kullanılabilmesi için yeniden şekillendirilmesi gerekebilir. API’ler ve yapılandırma seçenekleri bu boşlukları kapatmaya yardımcı olabilir, ancak bunlar yerleşik bir iş akışının kendine özgü özelliklerini her zaman tam olarak karşılayamayabilir.

İş akışının kendisi bir rekabet avantajı olduğunda, mevcut ürünler önemli bir gereksinimi karşılayamadığında veya uygulamanın özel verilere ve iç sistemlere sıkı bir entegrasyona ihtiyaç duyduğunda, özel bir yapay zeka ürünü daha savunulabilir hale gelir.

Üçüncü bir seçenek ise, harici bir sağlayıcı tarafından barındırılan bir model etrafında kendi uygulamanızı oluşturmaktır. Şirket, arayüzü ve arkasındaki mantığı geliştirir, sistemi mevcut yazılımına entegre eder ve sonuçları test etmek için kendi yöntemini kurar. Modele bir API aracılığıyla erişilir, bu nedenle bir temel modeli sıfırdan eğitmeye gerek yoktur. Bu, işletmeye ürünü iş akışına göre şekillendirme imkanı sağlar; ancak yine de sağlayıcının fiyatlandırmasına, modelin kullanılabilirliğine ve hizmet sınırlarına bağlıdır.

Bu son ayrım dikkat çekicidir. Özel bir yapay zeka uygulaması geliştirmek ile yeni bir yapay zeka modeli geliştirmek farklı girişimlerdir. Bir temel modeli eğitmek, önemli miktarda bilgi işlem kaynağı, uzmanlık, uygun veriler ve sürekli denemeler gerektirir. Çoğu işletmenin bu yükü üstlenmesine gerek yoktur. Şirket belgelerinden alınan verilerle veya özenle tasarlanmış araç erişimiyle desteklenen mevcut bir model yeterli olabilir.

İş Akışına Uygun Mimarisi Seçin

İş gerekçesi netleştiğinde, bir sonraki zorluk uygulamanın nasıl çalışacağına karar vermektir. Model sadece bir bileşendir ve mühendislik açısından en fazla zaman alan bileşen olmayabilir.

Bir belge asistanı için, arama ile destekli içerik üretimi (RAG) genellikle dikkate alınmaya değerdir. Uygulama, yalnızca modelin eğitim sırasında öğrendiklerine güvenmek yerine, onaylanmış bir bilgi kaynağından ilgili pasajları alır ve bunları komut satırına dahil eder. Model daha sonra bu materyali kullanarak bir cevap oluşturur.

Geri getirme işlemi düzgün çalıştığı sürece, iç politikalara veya güncel ürün bilgilerine dayanan cevaplar daha alakalı olabilir. Ancak bu kesin bir şey değildir. Arama, geçerliliğini yitirmiş bir belgeyi getirebilir, önemli bir uyarıyı gözden kaçırabilir veya modele yanlış okuduğu bir pasaj sunabilir.

Geri getirme işleminin kendi başına test edilmesi gerekir. Belgelerin parçalara nasıl bölündüğü, sistemin bulduklarını etkileyebilir; hatta iyi bir arama sonucu bile, kullanıcının görmemesi gereken bir kaynaktan geliyorsa işe yaramaz. Bir çalışanın erişim hakları, arama işlemi sırasında kısıtlanmış materyalleri ortaya çıkardığı için geçersiz kılınmak yerine, geri getirme sürecinde de geçerli olmalıdır. Yetkilendirmeyi uygulayan, uygulamanın kendisi olmalıdır. Bu kararı vermesi için bir modele güvenilmemelidir.

İnce ayar ise farklı bir amaca hizmet eder. Uygun eğitim örnekleri mevcut olduğunda, bir modelin davranışını, yanıt biçimini veya tekrarlayan görev kalıplarını işleme şeklini uyarlamaya yardımcı olabilir. Asıl sorun değişen bilgilere erişim olduğunda, bu işlem arama işleminin doğrudan bir ikamesi değildir. Geçen yılın ürün kataloğu üzerinde ince ayar yapılmış bir model, bu sabah nelerin değiştiğini otomatik olarak bilemez.

Dar kapsamlı bir uygulamanın ihtiyacı, en azından başlangıçta, bir komut istemi ve bir model API'si olabilir. Bu, girdilerin ne kadar öngörülebilir olduğuna ve sistemden çıktısıyla ne yapmasının beklendiğine bağlıdır. Her yanıtın geniş bir iç dokümantasyon havuzuyla karşılaştırılarak kontrol edilmesi gerekiyorsa, veri erişimi gerekli hale gelebilir; daha basit bir görev için ise bu sadece ek yük oluşturabilir.

İlk sürümü yalın tutun ve sadece özenle hazırlanmış demo girdileriyle değil, gerçek isteklerle deneyin. Belirsiz bir soruyu veya eksik bilgileri nasıl işlediğine bakın. Bir eksikliği kabul etmek yerine blöf yapıyorsa, bu, daha fazla hareketli parça eklemeden önce düzeltilmesi gereken bir durumdur.