Çoğumuz müşteri hizmetleri portallarındaki, devlet dairelerindeki ve Google Bard ve OpenAI'nin ChatGPT'si gibi hizmetlerdeki sohbet robotlarına aşinayız. Kullanışlı, kullanımı kolay ve her zaman kullanılabilir olmaları, web üzerinde çok çeşitli uygulamalar için kullanımlarının artmasına yol açmaktadır.
Ne yazık ki mevcut sohbet robotlarının çoğu, statik eğitime dayalı olmaları nedeniyle sınırlıdır. veri. Bu sistemler tarafından üretilen veriler eski olabilir ve bu da sorgularımız için gerçek zamanlı bilgi edinme yeteneğimizi sınırlayabilir. Ayrıca bağlamsal anlayış, yanlışlıklar, karmaşık sorguları ele alma ve gelişen ihtiyaçlarımıza sınırlı uyum sağlama gibi sorunlarla da mücadele ediyorlar.
Bu sorunların üstesinden gelmek için Alma-Artırılmış Üretim (RAG) gibi ileri teknikler ortaya çıkmıştır. RAG sistemleri, açık webden toplanan gerçek zamanlı veriler de dahil olmak üzere çeşitli harici bilgi kaynaklarından yararlanarak, genel performanslarını ve uyarlanabilirliklerini geliştirmek için kullanıcıların sorgularına daha doğru ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar sağlayarak bilgi tabanlarını gerçek zamanlı olarak artırabilir.
Sohbet robotları: zorluklar ve sınırlamalar
Akım sohbet robotları doğal dil işleme (NLP) teknikleri, makine öğrenimi algoritmaları, sinir ağları ve TensorFlow veya PyTorch gibi çerçeveler dahil olmak üzere eğitim ve çıkarım görevlerini yerine getirmek için çeşitli teknolojilerden yararlanır. Kullanıcı girdisini yorumlamak, uygun yanıtlar oluşturmak ve konuşma akışını sürdürmek için kural tabanlı sistemlere, duygu analizine ve diyalog yönetimi modüllerine güvenirler.
Ancak daha önce de belirtildiği gibi bu sohbet robotları çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Sınırlı bağlamsal anlayış çoğu zaman genel veya alakasız yanıtlarla sonuçlanır çünkü statik eğitim veri kümeleri gerçek dünyadaki konuşmaların çeşitliliğini yakalamakta başarısız olabilir.
Ayrıca, gerçek zamanlı veri entegrasyonu olmadan sohbet robotları “halüsinasyonlar” ve yanlışlıklarla karşılaşabilir. Ayrıca daha derin bağlamsal anlayış gerektiren ve açık bilgiye, gelişen trendlere ve kullanıcı tercihlerine uyum sağlama yeteneğinden yoksun olan karmaşık sorguları ele almakta da zorluk çekiyorlar.
RAG ile chatbot deneyimini iyileştirme
RAG, üretken yapay zekayı açık webdeki harici kaynaklardan bilgi alımıyla birleştirir. Bu yaklaşım, yapay zeka modellerinde bağlamsal anlayışı, doğruluğu ve alaka düzeyini önemli ölçüde artırır. Dahası, RAG sisteminin bilgi tabanındaki bilgiler dinamik olarak güncellenebilir, bu da onları son derece uyarlanabilir ve ölçeklenebilir hale getirir.
RAG, farklı gruplara ayrılabilecek çeşitli teknolojileri kullanır: çerçeveler ve araçlar, anlamsal analiz, vektör veritabanları, benzerlik arama ve gizlilik/güvenlik uygulamaları. Bu bileşenlerin her biri, RAG sistemlerinin gizlilik ve güvenlik önlemlerini korurken bağlamsal olarak ilgili bilgileri etkili bir şekilde almasını ve oluşturmasını sağlamada önemli bir rol oynar.
RAG sistemleri, bu teknolojilerin bir kombinasyonundan yararlanarak, kullanıcı sorgularını doğru ve verimli bir şekilde anlama ve yanıtlama yeteneklerini geliştirebilir, böylece daha ilgi çekici ve bilgilendirici etkileşimleri kolaylaştırabilir.
Çerçeveler ve araçlar
Çerçeveler ve ilgili araçlar, erişimle artırılmış nesil modellerin verimli bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için yapılandırılmış bir ortam sağlar. Veri alma, model eğitimi ve çıkarım için önceden oluşturulmuş modüller ve araçlar sunarak geliştirme sürecini kolaylaştırır ve uygulama karmaşıklığını azaltır.
Ek olarak çerçeveler, araştırma topluluğu içinde işbirliğini ve standardizasyonu kolaylaştırarak araştırmacıların modelleri paylaşmasına, sonuçları yeniden üretmesine ve RAG alanını daha hızlı ilerletmesine olanak tanır.
Şu anda kullanımda olan bazı çerçeveler şunlardır:
- LangChain: Üretken yapay zekayı veri alma teknikleriyle bütünleştiren, Almayla Artırılmış Üretim (RAG) uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir çerçeve.
- LlamaIndex: RAG uygulamaları için oluşturulmuş, çok sayıda bilgi kaynağından bilgilerin verimli bir şekilde indekslenmesini ve alınmasını kolaylaştıran özel bir araç.
- Weaviate: En popüler vektör tabanlarından biri; veritabanını üretken yapay zeka modelleriyle entegre edebilen Verba adlı modüler bir RAG uygulamasına sahiptir.
- Chroma: İstemci başlatma, veri depolama, sorgulama ve manipülasyon gibi özellikler sunan bir araç.
Hızlı veri alımı için vektör veritabanları
Vektör veritabanları, genel web verilerinin yüksek boyutlu vektör temsillerini verimli bir şekilde depolayarak ilgili bilgilerin hızlı ve ölçeklenebilir şekilde alınmasını sağlar. Vektör veritabanları, metin verilerini sürekli bir vektör uzayında vektörler olarak düzenleyerek anlamsal aramayı ve benzerlik karşılaştırmalarını kolaylaştırır, RAG sistemlerinde oluşturulan yanıtların doğruluğunu ve uygunluğunu artırır.
Ek olarak, vektör veritabanları dinamik güncellemeleri ve uyarlanabilirliği destekleyerek RAG modellerinin web'den sürekli olarak yeni bilgileri entegre etmesine ve zaman içinde bilgi tabanlarını geliştirmesine olanak tanır.
Bazı popüler vektör veritabanları Pinecone, Weaviate, Milvus, Neo4j ve Qdrant'tır. Karmaşık vektör işlemleri gerektiren RAG sistemleri için yüksek boyutlu verileri işleyebilirler.
Anlamsal analiz, benzerlik arama ve güvenliksen
Anlamsal analiz ve benzerlik, RAG sistemlerinin kullanıcı sorgularının bağlamını anlamasını ve geniş veri kümelerinden ilgili bilgileri almasını sağlar. Semantik analiz araçları, kelimeler ve ifadeler arasındaki anlamı ve ilişkileri analiz ederek RAG uygulamalarının bağlamsal olarak alakalı yanıtlar üretmesini sağlar. Benzer şekilde, LLM'nin sorguya daha geniş bir bağlam vererek soruyu daha doğru yanıtlamasına yardımcı olacak belgeleri veya veri parçalarını tanımlamak için benzerlik arama algoritmaları kullanılır.
RAG sistemlerinde kullanılan anlamsal analiz ve benzerlik arama araçları şunları içerir:
- Anlamsal Çekirdek: Gelişmiş anlamsal analiz yetenekleri sağlayarak karmaşık dil yapılarının anlaşılmasına ve işlenmesine yardımcı olur.
- FAISS (Facebook AI Benzerlik Araması): Etkili benzerlik araması ve yüksek boyutlu vektörlerin kümelenmesi için Facebook AI Research tarafından geliştirilen bir kütüphane.
Son olarak, hassas kullanıcı verilerini korumak ve yapay zeka sistemlerine güveni sağlamak amacıyla gizlilik ve güvenlik araçları RAG için çok önemlidir. RAG sistemleri, şifreleme ve erişim kontrolleri gibi gizliliği artıran teknolojileri birleştirerek, veri alma ve işleme sırasında kullanıcı bilgilerini koruyabilir.
Ek olarak, sağlam güvenlik önlemleri, RAG modellerine ve işledikleri verilere yetkisiz erişimi veya manipülasyonu önleyerek veri ihlali veya kötüye kullanım riskini azaltır.
- Skyflow GPT Gizlilik Kasası: RAG uygulamalarında gizliliği ve güvenliği sağlamaya yönelik araçlar ve mekanizmalar sağlar.
- Javelin LLM Ağ Geçidi: İşletmelerin politika kontrollerini uygulamasına, yönetişim önlemlerine uymasına ve kapsamlı güvenlik korkuluklarını uygulamasına olanak tanıyan kurumsal düzeyde bir LLM. Bunlar, güvenli ve uyumlu model kullanımını sağlamak için veri sızıntısının önlenmesini içerir.
Gelecekteki sohbet robotlarında gelişen teknolojiyi benimsemek
RAG sistemleri tarafından kullanılan yeni teknolojiler, chatbot işlevselliğini önemli ölçüde geliştirmeyi amaçlayan sorumlu yapay zeka kullanımında kayda değer bir ileri adıma işaret ediyor. RAG, web veri toplama ve oluşturma yeteneklerini sorunsuz bir şekilde entegre ederek üstün bağlamsal anlayış, gerçek zamanlı web veri erişimi ve yanıtlarda uyarlanabilirliği kolaylaştırır.
Bu entegrasyon, RAG yeteneklerini geliştirmeye ve iyileştirmeye devam ederken, daha akıllı, bağlama duyarlı ve güvenilir deneyimler vaat ederek, yapay zeka destekli sistemlerle etkileşimlerde devrim yaratma konusunda umut vaat ediyor.
Kaynak bağlantısı