Geliştiriciler için üretken yapay zeka çözümleri

Büyük dil modelleri (LLM' ler) tarafından etkinleştirilen üretken yapay zeka, yazılım geliştiricileri ve kuruluşları için heyecan verici yeni olanaklar sunar. Foundry Modellerinde Azure OpenAI gibi hizmetler, kullanımı kolay API'lerle yapay zeka geliştirmeyi erişilebilir hale getirir. Tüm beceri düzeylerindeki geliştiriciler, özel bilgi veya donanım yatırımı olmadan gelişmiş yapay zeka işlevlerini uygulamalarıyla tümleştirebilir.

Bir uygulama geliştiricisi olarak, hangi rolü oynayabileceğinizi ve nerede yer aldığınızı anlamak isteyebilirsiniz. Örneğin, öğrenmenize odaklanmak için "AI yığınında" hangi düzeyde olduğunu merak edebilirsiniz. Ya da mevcut teknolojilere göre neler oluşturabileceğinizi merak ediyor olabilirsiniz.

Bu soruları yanıtlamak için öncelikle yeni terminoloji ve teknolojilerin zaten anladığınızla ne kadar uyumlu olduğunu gösteren bir zihinsel model geliştirmeniz önemlidir. Zihinsel model geliştirmek, uygulamalarınızda üretken yapay zeka özellikleri tasarlamanıza ve oluşturmanıza yardımcı olur.

Bir dizi makalede, mevcut yazılım geliştirme deneyiminizin üretken yapay zeka için nasıl uygulandığını göstereceğiz. Makalelerde ayrıca, ilk üretken yapay zeka çözümlerinizi geliştirmeye başladığınızda temel alınacak anahtar sözcükler ve kavramlar temel alınır.

İşletmeler üretken yapay zekadan nasıl yararlanıyor?

Mevcut yazılım geliştirme deneyiminizin üretken yapay zeka için nasıl geçerli olduğunu anlamak için işletmelerin üretken yapay zekadan nasıl yararlanmayı amaçlamış olduğunu anlamak önemlidir.

İşletmeler, üretken yapay zekayı müşteri katılımını geliştirmenin, operasyonel verimliliği artırmanın yanı sıra sorun çözme ve yaratıcılığı artırmanın bir aracı olarak görür. Üretken yapay zekanın mevcut sistemlerle tümleştirilmesi, işletmelerin yazılım ekosistemlerini geliştirmelerine olanak tanır. Geleneksel yazılım işlevlerini, kullanıcılar için kişiselleştirilmiş öneriler veya bir kuruluş ya da ürün veya hizmetleriyle ilgili belirli soruları yanıtlayabilen akıllı bir aracı gibi gelişmiş yapay zeka özellikleriyle tamamlayabilir.

Üretken yapay zekanın işletmelere yardımcı olabileceği bazı yaygın senaryolar şunlardır:

• İçerik oluşturma:

  • Metin, kod, resim ve ses oluşturun. Bu senaryo pazarlama, satış, BT, iç iletişimler ve daha fazlası için yararlı olabilir.

• Doğal dil işleme:

  • Öneriler veya tam ileti oluşturma yoluyla iş iletişimlerini oluşturma veya geliştirme.
  • "Verilerinizle sohbet edin" seçeneğini kullanın. Başka bir ifadeyle, yanıtlar için temel olarak kuruluşun veritabanlarında veya belgelerinde depolanan verileri kullanarak kullanıcının sohbet deneyiminde sorular sormasını sağlayabilirsiniz.
  • İçeriği daha erişilebilir hale getirmek için büyük içerik gövdelerini özetleme, düzenleme ve basitleştirme.
  • Anlamsal arama kullanın. Yani, kullanıcıların tam anahtar sözcük eşleşmeleri kullanmadan belgelerde ve verilerde aramasına olanak sağlar.
  • İçeriğin erişimini ve erişilebilirliğini artırmak için dili çevirin.

• Veri analizi:

  • Pazarları analiz edin ve verilerdeki eğilimleri belirleyin.
  • Şirketlerin işletmenin her alanındaki olası değişiklikleri veya zorlukları planlamalarına yardımcı olmak için "durum" senaryolarını modelle.
  • İyileştirmeler önermek, hataları düzeltmek ve belge oluşturmak için kodu analiz edin.

Bir yazılım geliştiricisi, üretken yapay zeka uygulamalarını ve işlevselliğini kuruluşlarının kullandığı yazılımla tümleştirerek etkilerini önemli ölçüde artırma fırsatına sahiptir.

Üretken yapay zeka uygulamaları oluşturma

LLM ağır işi yapsa da, siz sonuçları entegre eden, düzenleyen ve izleyen sistemler oluşturursunuz. Öğrenmeniz gereken çok şey var, ancak aşağıdakiler de dahil olmak üzere sahip olduğunuz becerileri uygulayabilirsiniz:

• REST, JSON veya dile özgü yazılım geliştirme setlerini (SDK) kullanarak API'lere çağrı yapma
• API'lere çağrıları düzenleme ve iş mantığı gerçekleştirme
• Veri depolarına yazma ve veri depolarından okuma
• Girişi ve sonuçları kullanıcı deneyimiyle tümleştirme
• LLM'lerden çağrılabilen API'ler oluşturma

Üretken yapay zeka çözümleri geliştirmek, mevcut becerilerinizi geliştirir.

Geliştirici araçları ve hizmetleri

Microsoft, yapay zeka geliştirme yolculuğunuza başlarken size yardımcı olacak araçlar, hizmetler, API'ler, örnekler ve öğrenme kaynakları geliştirmeye yatırım yapar. Her biri, üretken bir yapay zeka çözümü oluşturmak için gereken önemli bir endişeyi veya sorumluluğu vurgular. Belirli bir hizmeti, API'yi veya kaynağı etkili bir şekilde kullanmak için, zorluk şunları yaptığınızdan emin olmaktır:

• Belirli bir tür üretken yapay zeka özelliğindeki tipik işlevleri, rolleri ve sorumlulukları anlayın. Örneğin, geri getirme destekli üretim (RAG) tabanlı sohbet sistemlerini açıklayan kavramsal makalelerde detaylı şekilde ele aldığımız gibi, sistemde birçok mimari sorumluluk vardır. Sorunu gideren bir sistem tasarlamadan önce sorun etki alanını ve kısıtlamaları yakından anlamanız önemlidir.
• Belirli bir işlev, rol veya sorumluluk için var olan API'leri, hizmetleri ve araçları anlayın. Sorun etki alanını ve kısıtlamaları anladığınıza göre, özel kod veya mevcut düşük kod/kod içermeyen araçları kullanarak sistemin bu yönünü kendiniz oluşturmayı seçebilir veya mevcut hizmetler için API'leri çağırabilirsiniz.
• Kod odaklı ve kod içermeyen/düşük kodlu çözümler de dahil olmak üzere seçenekleri anlayın. Her şeyi kendiniz oluşturabilirsiniz, ancak bu zaman ve becerilerinizi verimli bir şekilde kullanmak mı? Gereksinimlerinize bağlı olarak, genellikle teknolojilerin ve yaklaşımların (kod, kod yok, düşük kod, araçlar) birleşimini bir araya getirebilirsiniz.

Uygulamalarınızda üretken yapay zeka özellikleri oluşturmanın tek bir doğru yolu yoktur. Birçok araç ve yaklaşım arasından seçim yapabilirsiniz. Her birinin dengelerini değerlendirmek önemlidir.

Uygulama katmanıyla başlayın

Başlamak ve üretken olmak için yapay zekanın nasıl çalıştığı hakkında her şeyi anlamanız gerekmez. Daha önce de belirtildiği gibi, büyük olasılıkla yeterince bilginiz vardır. Başlamak için API'leri kullanabilir ve mevcut becerileri uygulayabilirsiniz.

Örneğin, kendi LLM'nizi sıfırdan eğitmeniz gerekmez. LLM eğitmek için zaman ve kaynak gereklidir ve bu kaynaklara çoğu şirket yatırım yapmak istemez. Bunun yerine, Azure OpenAI API'si gibi mevcut barındırılan hizmetlere API çağrıları yaparak GPT-4 gibi mevcut önceden eğitilmiş temel modellerin üzerine oluşturun. Mevcut bir uygulamaya üretken yapay zeka özellikleri eklemek, API çağrısına dayalı başka işlevler eklemekten farklı değildir.

LLM'lerin nasıl eğitildiğini veya nasıl çalıştıklarını araştırmak entelektüel merakınızı giderebilir, ancak LLM'nin nasıl çalıştığını tam olarak anlamak için veri biliminin ve bunu destekleyen matematik arka planının derin bir şekilde anlaşılması gerekir. Bu anlayışın kazanılması istatistikler, olasılıklar ve bilgi teorisi üzerine lisansüstü dersleri içerebilir.

Bilgisayar bilimi arka planınız varsa, uygulama geliştirmenin çoğunun araştırma ve teknolojilerin "yığınında" daha yüksek bir katmanda gerçekleştiğini takdir edebilirsiniz. Her katman hakkında biraz bilgi sahibi olabilirsiniz, ancak büyük olasılıkla uygulama geliştirme katmanında uzmanlaşabilir ve kullanılabilir API'ler, araçlar ve desenler gibi belirli bir programlama diline ve platforma odaklanabilirsiniz.

Aynı durum yapay zeka alanı için de geçerlidir. LLM'leri temel alan teoriyi anlayabilir ve takdir edebilirsiniz, ancak büyük olasılıkla dikkatinizi uygulama katmanına odaklayacak veya şirketinizde üretken bir yapay zeka çabası sağlamak için desenlerin veya süreçlerin uygulanmasına yardımcı olacaksınız.

Yeni veya mevcut bir uygulamada üretken yapay zeka özelliklerini uygulamak için gereken bilgi katmanlarının fazla basitleştirilmiş bir gösterimi aşağıdadır:

Veri bilimciler en düşük düzeyde yapay zekayı çözmek veya geliştirmek için istatistikler, olasılık teorisi vb. derin matematiksel anlayışa dayalı olarak veri bilimi araştırması yapıyor.

Veri bilimcileri, en düşük temel katmanı temel alan bir üst katmanda, sinir ağlarını inşa ederek ve ağırlıkları ile sapmaları eğiterek, girişleri (istemler) kabul eden ve sonuçları (tamamlamalar) üreten pratik bir yazılım oluşturmak için LLM'lerde teorik kavramları uygular. komut istemlerine dayalı tamamlamaların oluşturulma işlemi, çıkarımolarak adlandırılır. Veri bilimciler sinir ağının nöronlarının oluşturulacak bir sonraki sözcüğü veya pikseli nasıl tahmin belirler.

Modelleri eğitmek ve bir girişe göre sonuç oluşturmak için gereken işlem gücü miktarı dikkate alındığında, modeller genellikle büyük veri merkezlerinde eğitilir ve barındırılır. Modeli yerel bir bilgisayarda eğitmek veya barındırmak mümkündür, ancak sonuçlar genellikle yavaştır. Hız ve verimlilik, sonuç oluşturmak için gereken işlemin işlenmesine yardımcı olan ayrılmış GPU ekran kartlarıyla birlikte gelir.

Büyük veri merkezlerinde barındırıldığında, REST API'leri aracılığıyla bu modellere programlı erişim sağlanır. API'ler bazen SDK'lar tarafından "sarmalanmıştır" ve kullanım kolaylığı için uygulama geliştiricileri tarafından kullanılabilir. Diğer araçlar, gözlemlenebilirlik veya diğer yardımcı programlar sağlayarak geliştirici deneyimini geliştirmeye yardımcı olabilir.

Uygulama geliştiricileri, iş işlevselliğini uygulamak için bu API'lere çağrı yapabilir.

Modelleri program aracılığıyla sormanın ötesinde, kuruluşların üretken yapay zekayı temel alarak güvenilir iş işlevleri oluşturmasına yardımcı olmak için desenler ve süreçler ortaya çıkmaktadır. Örneğin, işletmelerin oluşturulan metin, kod, görüntü ve sesin etik ve güvenlik standartlarına ve müşteri verilerinin gizliliğine ilişkin taahhütlere uygun olmasını sağlamaya yardımcı olan desenler ortaya çıkmaktadır.

Bu sorun veya katman yığınında, iş işlevselliği oluşturmakla sorumlu bir uygulama geliştiricisiyseniz, kendi LLM'nizi geliştirmek ve eğitmek için uygulama katmanının ötesine geçmeniz mümkündür. Ancak bu anlayış düzeyi, genellikle yalnızca ileri düzey eğitimle geliştirilen yeni bir beceri kümesi gerektirir.

Yığında bir sonraki katmanı oluşturmaya yardımcı olmak için veri biliminde akademik olarak yetkinlik geliştirme taahhüdünde bulunmazsanız, uygulama katmanı konularıyla ilgili bilginizi geliştirmeye odaklanabilirsiniz:

• API'ler ve SDK'lar: Kullanılabilir olanlar ve çeşitli uç noktaların ürettikleri.
• Üretime hazır üretken bir yapay zeka çözümü için gereken tüm özellikleri oluşturmanıza yardımcı olacak ilgili araçlar ve hizmetler.
• Komut mühendisliği: Soru sorarak veya soruları yeniden düzenleyerek en iyi sonuçları elde etme.
• Darboğazların nerede ortaya çıktığı ve bir çözümün nasıl ölçeklendirileceği. Bu alan, müşteri gizliliği endişelerini ihlal etmeden günlüğe kaydetme veya telemetri alma süreçlerinde nelerin yer aldığını anlamayı içerir.
• Çeşitli LLM'lerin özellikleri: Güçlü yönleri, kullanım örnekleri, karşılaştırmalar ve ölçtükleri değerler ve her satıcı tarafından üretilen satıcılar ve modeller arasındaki temel farklar. Bu bilgiler, kuruluşunuzun gereksinimleri için doğru modeli seçmenize yardımcı olur.
• Uygulamalarınızda etkili ve dayanıklı üretken yapay zeka özellikleri oluşturmak için kullanabileceğiniz en son desenler, iş akışları ve işlemler.

Microsoft'tan araçlar ve hizmetler

Çözümünüzün bir kısmını veya tamamını oluşturmanıza yardımcı olması için Microsoft'un düşük kodlu ve kod içermeyen yapay zeka araçlarını ve hizmetlerini kullanabilirsiniz. Çeşitli Azure hizmetleri önemli roller yürütebilir. Her biri çözümün verimliliğine, ölçeklenebilirliğine ve sağlamlığına katkıda bulunur.

Kod odaklı bir yaklaşım için API ve SDK'lar

Her üretici yapay zeka çözümünün merkezinde bir LLM modeli bulunur. Azure OpenAI, GPT-4 gibi modellerde kullanılabilen tüm özelliklere erişim sağlar.

Ürün	Açıklama
Azure OpenAI	GPT-4 gibi güçlü dil modellerine erişim sağlayan barındırılan bir hizmet. Eklemeler oluşturma ve sohbet deneyimi oluşturma dahil olmak üzere LLM'nin tüm tipik işlevlerini gerçekleştirmek için çeşitli API'ler kullanabilirsiniz. İstediğiniz sonuçları elde etmek için ayarlara ve özelleştirmelere tam erişiminiz vardır.

Yürütme ortamları

Üretken yapay zekayı kuruluşunuzun uygulamalarıyla tümleştirmek için iş mantığı, sunu mantığı veya API'ler oluşturduğunuz için bu mantığı barındırıp yürütmek için bir hizmete ihtiyacınız vardır.

Ürün	Açıklama
Azure Uygulaması Hizmeti (veya kapsayıcı tabanlı çeşitli bulut hizmetlerinden biri)	Bu platform, kullanıcıların RAG sohbet sistemiyle etkileşimde bulunduğu web arabirimlerini veya API'leri barındırabilir. Web uygulamalarının hızlı geliştirilmesini, dağıtımını ve ölçeklendirilmesini desteklediğinden, sistemin ön uç bileşenlerini yönetmek daha kolaydır.
Azure İşlevleri	RAG sohbet sistemindeki olay odaklı görevleri işlemek için sunucusuz işlem kullanın. Örneğin, veri alma işlemlerini tetikleme, kullanıcı sorgularını işleme veya veri eşitleme ve temizleme gibi arka plan görevlerini işlemek için bunu kullanın. Sistemin arka ucunu oluşturmak için daha modüler ve ölçeklenebilir bir yaklaşım sağlar.

Düşük kodlu ve kod içermeyen çözümler

Üretken yapay zeka vizyonunuzu uygulamak için ihtiyacınız olan mantıklardan bazıları, düşük kodlu veya kod içermeyen bir çözüm kullanılarak hızlı bir şekilde oluşturulabilir ve güvenilir bir şekilde barındırılabilir.

Ürün	Açıklama
Azure AI Foundry	Rag sohbet sistemini geliştirmek üzere özel makine öğrenmesi modellerini eğitmek, test etmek ve dağıtmak için Azure AI Foundry kullanabilirsiniz. Örneğin, yanıt oluşturmayı özelleştirmek veya alınan bilgilerin ilgi düzeyini geliştirmek için Azure AI Foundry kullanın.

Vektör veritabanı

Bazı üretken yapay zeka çözümleri, üretimi artırmak için kullanılan verilerin depolanmasını ve alınmasını gerektirebilir. Kullanıcıların kuruluşunuzun verileriyle sohbet etmesine olanak tanıyan RAG tabanlı bir sohbet sistemi buna örnek olarak gösteriliyor. Bu kullanım örneğinde bir vektör veri deposuna ihtiyacınız vardır.

Ürün	Açıklama
Azure AI Arama	Dil modeli tarafından oluşturulan yanıtları bilgilendiren ilgili bilgileri bulmak üzere büyük veri kümelerinde verimli bir şekilde arama yapmak için bu hizmeti kullanabilirsiniz. Rag sisteminin alma bileşeni için kullanışlıdır, bu nedenle oluşturulan yanıtlar mümkün olduğunca bilgilendirici ve bağlamsal olarak ilgilidir.
Azure Cosmos DB	Küresel olarak dağıtılmış olan bu çok modelli veritabanı hizmeti, RAG sohbet sisteminin erişmesi gereken çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi depolayabilir. Hızlı okuma ve yazma özellikleri, dil modeline gerçek zamanlı veri sunma ve daha fazla analiz için kullanıcı etkileşimlerini depolamak için idealdir.
Redis için Azure Önbelleği	Bu tam olarak yönetilen bellek içi veri deposu, sık erişilen bilgileri önbelleğe almak, gecikme süresini azaltmak ve RAG sohbet sisteminin performansını geliştirmek için kullanılabilir. Özellikle oturum verilerini, kullanıcı tercihlerini ve yaygın sorguları depolamak için kullanışlıdır.
PostgreSQL için Azure Veritabanı - Esnek Sunucu	Bu yönetilen veritabanı hizmeti günlükler, kullanıcı profilleri ve geçmiş sohbet verileri dahil olmak üzere uygulama verilerini depolayabilir. Esnekliği ve ölçeklenebilirliği, verilerin tutarlı bir şekilde kullanılabilir ve güvenli olması için BIR RAG sohbet sisteminin dinamik gereksinimlerini destekler.

Bu Azure hizmetlerinin her biri, üretken bir yapay zeka çözümü için kapsamlı, ölçeklenebilir ve verimli bir mimari oluşturmaya katkıda bulunur. Geliştiricilerin en iyi Azure bulut özelliklerine ve yapay zeka teknolojilerine erişmesine ve bunları kullanmalarına yardımcı olur.

Azure OpenAI API'sini kullanarak kod odaklı üretken yapay zeka geliştirme

Bu bölümde Azure OpenAI API'sine odaklanacağız. Daha önce belirtildiği gibi, LLM işlevselliğine RESTful web API'sini kullanarak program aracılığıyla erişeceksiniz. Bu API'leri çağırmak için tam anlamıyla herhangi bir modern programlama dilini kullanabilirsiniz. Çoğu durumda dile özgü veya platforma özgü SDK'lar, deneyimi daha idiyomatik hale getirmek için REST API çağrılarının çevresinde sarmalayıcı olarak çalışır.

Azure OpenAI REST API sarmalayıcılarının listesi aşağıda verilmiştir:

• .NET için Azure OpenAI istemci kitaplığı
• Java için Azure OpenAI istemci kitaplığı
• JavaScript için Azure OpenAI istemci kitaplığı
• Go için Azure OpenAI istemci modülü
• OpenAI Python paketini kullanın ve çeşitli seçenekleri değiştirin. Python, Azure'a özgü bir istemci kitaplığı sunmaz.

Bir dil veya platform SDK'sı kullanılamıyorsa en kötü senaryo, doğrudan web API'lerine REST çağrıları yapmanız gerektiğidir:

• Döküm Modellerinde Azure OpenAI REST API

Geliştiricilerin çoğu web API'lerini çağırma hakkında bilgi sahibidir.

Azure OpenAI, geliştiricilerin gelişmiş yapay zeka işlevlerini uygulamalarıyla tümleştirebilmesi için farklı türde yapay zeka destekli görevleri kolaylaştırmak için tasarlanmış bir dizi API sunar. Aşağıda OpenAI'den edinilebilen temel API'lere genel bir bakış sunulmaktadır:

• Sohbet Tamamlamaları API'si: Bu API, doğal, insan benzeri diyaloglara katılabilen sohbet botları ve sanal yardımcılar oluşturmayı destekleyen konuşma özellikleri de dahil olmak üzere metin oluşturma senaryolarına odaklanmıştır. Müşteri desteği, kişisel yardımcılar ve etkileşimli öğrenme ortamları dahil olmak üzere etkileşimli kullanım örnekleri için iyileştirilmiştir. Ancak özetleme, otomatik tamamlama, belge yazma, metin çözümleme ve çeviri gibi tüm metin oluşturma senaryoları için kullanılır. Bu, şu anda önizleme aşamasında olan görüntü işleme özelliklerinin giriş noktasıdır (yani, bir görüntüyü karşıya yüklemek ve bununla ilgili sorular sormak için).
• Moderation API: Bu API, geliştiricilerin metin içindeki zararlı olabilecek içeriği tanımlamalarına ve filtrelemelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Rahatsız edici, güvenli olmayan veya başka bir şekilde uygunsuz malzemeleri otomatik olarak algılayarak daha güvenli kullanıcı etkileşimleri sağlamaya yardımcı olan bir araçtır.
• Embeddings API: Embeddings API'si metin girişlerinin vektör gösterimlerini oluşturur. Sözcükleri, tümceleri veya paragrafları yüksek boyutlu vektörlere dönüştürür. Bu eklemeler anlamsal arama, kümeleme, içerik benzerliği analizi ve daha fazlası için kullanılabilir. Metindeki temel anlamı ve anlam ilişkilerini yakalar.
• Görüntü Oluşturma API'sini: Metin açıklamalarından özgün, yüksek kaliteli görüntüler ve resimler oluşturmak için bu API'yi kullanın. OpenAI'nin DALL'sini temel alır· E modeli, aldığı istemlere göre çok çeşitli stil ve konularla eşleşen görüntüler oluşturabilir.
• Ses API'si: Bu API, OpenAI'nin ses modeline erişim sağlar ve otomatik konuşma tanıma için tasarlanmıştır. Çeşitli dilleri ve diyalektleri destekleyerek, konuşulan dili metne veya konuşmayı metne dönüştürebilir. Sesli komutlar, ses içeriği transkripsiyonu ve daha fazlasını gerektiren uygulamalar için kullanışlıdır.

Birçok farklı medya yöntemiyle çalışmak için üretken yapay zekayı kullanabilirsiniz ancak bu makalenin geri kalanında metin tabanlı üretken yapay zeka çözümlerine odaklanıyoruz. Bu çözümler sohbet ve özetleme gibi senaryoları içerir.

Üretken yapay zeka ile geliştirmeye başlama

Yabancı bir dil, API veya teknolojiye yeni başlayan yazılım geliştiricileri genellikle küçük uygulamaların nasıl derlendiğini gösteren öğreticileri veya eğitim modüllerini izleyerek öğrenmeye başlar. Bazı yazılım geliştiricileri kendi kendine kılavuzlu bir yaklaşım benimsemeyi ve küçük deneysel uygulamalar oluşturmayı tercih eder. Her iki yaklaşım da geçerli ve kullanışlıdır.

Başlarken, küçük bir başlangıç yapmak, çok az söz vermek, yinelemek ve anlayışınızı ve becerinizi oluşturmak en iyisidir. Üretken yapay zeka kullanarak uygulama geliştirmenin benzersiz zorlukları vardır. Örneğin, geleneksel yazılım geliştirmede belirlenimci çıkışa güvenebilirsiniz. Diğer bir ifadeyle, herhangi bir giriş kümesi için her seferinde tam olarak aynı çıkışı bekleyebilirsiniz. Ancak üretken yapay zeka belirleyici değildir. Birçok yeni zorluğun kökünde yer alan belirli bir istem için aynı yanıtı asla iki kez alamazsınız.

Başlarken bu ipuçlarını göz önünde bulundurun.

1. İpucu: Neyi başarmak istediğiniz konusunda net olun

• Çözmeye çalıştığınız sorunla ilgili ayrıntılı bilgi: Üretken yapay zeka çok çeşitli sorunları çözebilir, ancak başarı, çözmeyi hedeflediğiniz belirli bir sorunu net bir şekilde tanımlamaktan kaynaklanabilir. Metin, resim, kod veya başka bir şey oluşturmaya mı çalışıyorsunuz? Ne kadar belirginseniz, yapay zekayı ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde o kadar iyi uyarlayabilirsiniz.
• Hedef kitlenizi anlama: Hedef kitlenizi bilmek, ister gündelik kullanıcılar ister belirli bir alandaki uzmanlar olsun yapay zekanın çıkışını beklentilerine uyacak şekilde uyarlamanıza yardımcı olur.

İpucu 2: LLM'lerin güçlü yönlerini kullanma

• LLM'lerin sınırlamalarını ve yanlılıklarını anlayın: LLM'ler güçlü olsa da, sınırlamaları ve doğası gereği yanlılıkları vardır. Sınırlamaları ve yanlılıkları bilmek, bunların etrafında tasarlamanıza veya risk azaltmaları dahil etmenize yardımcı olabilir.
• LLM'lerin hangi alanlarda mükemmel olduğunu anlama: LLM'ler içerik oluşturma, özetleme ve dil çevirisi gibi görevlerde üstünlük sağlar. Karar alma özellikleri ve ayrımcı özellikleri her yeni sürümde güçleniyor olsa da senaryonuza veya kullanım örneğine daha uygun olan başka yapay zeka türleri de olabilir. İş için doğru aracı seçin.

İpucu 3: İyi sonuçlar için iyi istemleri kullanın

• Hızlı mühendislik en iyi yöntemlerini öğrenin: Etkili istemler oluşturmak bir sanattır. Çıkışı nasıl etkilediklerini görmek için farklı istemlerle denemeler yapın. Kısa ama açıklayıcı olun.
• Yinelemeli iyileştirmeye işleme: Genellikle, ilk istem istenen sonucu vermeyebilir. Bu bir deneme ve hata işlemidir. İstemlerinizi daha da geliştirmek için çıktıları kullanın.

İlk üretken yapay zeka çözümünüzü oluşturma

Hemen bir üretken yapay zeka çözümü oluşturmaya başlamak istiyorsanız, Python için kendi veri örneğinizi kullanarak sohbet başlatma konusuna göz atmanızı öneririz. Öğretici ayrıca .NET, Javave JavaScriptiçin de kullanılabilir.

Uygulama tasarımıyla ilgili son noktalar

İşte dikkate alınacak şeylerin kısa bir listesi ve bu makaleden uygulama tasarımı kararlarınızı etkileyebilecek diğer şeyler:

• Yapay zekanın özelliklerini kullanıcı beklentileriyle uyumlu hale getirmek için sorun alanını ve hedef kitleyi net bir şekilde tanımlayın. Çözümün amaçlanan kullanım örneği için verimliliğini iyileştirin.
• Projenizin gereksinimlerini karşılıyorsa hızlı prototip oluşturma ve geliştirme için düşük kodlu/kod içermeyen platformlar kullanın. Geliştirme hızı ile özelleştirilebilirlik arasındaki dengeyi değerlendirin. Geliştirmeyi hızlandırmak ve teknik olmayan ekip üyelerinin projeye katkıda bulunmalarını sağlamak için uygulamanızın bazı bölümleri için düşük kodlu ve kodsuz çözümlerin olanaklarını keşfedin.