Geliştiriciler için üretken yapay zeka çözümleri oluşturmaya giriş

Büyük Dil Modelleri (LLM' ler) tarafından etkinleştirilen üretken yapay zeka, yazılım geliştiricileri ve kuruluşları için heyecan verici yeni olanaklar sunar. Azure OpenAI gibi hizmetler, kullanımı kolay API'ler sunarak yapay zeka geliştirmeyi demokratikleştirir ve herhangi bir beceri düzeyindeki geliştiricilerin özel bilgilere ihtiyaç duymadan veya kuruluşların donanıma yatırım yapmalarını gerektirmeden gelişmiş yapay zeka işlevlerini uygulamalarıyla tümleştirmesine olanak tanır.

Bir uygulama geliştiricisi olarak, hangi rolü oynayabileceğinizi ve nerede yer aldığınızı anlamakta zorlanabilirsiniz. Örneğin, "Yapay zeka yığınında" öğrenmenize hangi düzeyde odaklanmanız gerektiğini merak ediyor olabilir misiniz? Ya da mevcut teknolojiler göz önüne alındığında neler oluşturabileceğinizi merak ediyor olabilirsiniz.

Bu soruları yanıtlamak için öncelikle tüm yeni terminoloji ve teknolojilerin zaten anladığınızla nasıl eşleştiğine eşleyen bir zihinsel model geliştirmeniz önemlidir. Zihinsel model geliştirmek, uygulamalarınızda üretken yapay zeka özellikleri tasarlamanıza ve oluşturmanıza yardımcı olur. Bu nedenle, bu makale serisinin amacı, geçerli yazılım geliştirme deneyiminizin üretken yapay zeka için nasıl geçerli olduğunu göstermektir. Makaleler ayrıca ilk üretken yapay zeka çözümlerinizi geliştirmeye başladığınızda anahtar sözcükler ve kavramlar hakkında bir düzey kümesi sağlar.

İş, üretken yapay zeka ile ne elde etmek ister?

Mevcut yazılım geliştirme deneyiminizin üretken yapay zeka için nasıl geçerli olduğunu anlamak için, işletmelerin bu deneyimden nasıl yararlanmayı amaçladığınızı 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 kuruluşa veya ürüne özgü soruları yanıtlayabilen akıllı bir temsilci 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, pazarlama, satış, BT, iç iletişimler ve daha fazlası için yararlı olabilir.
• Doğal Dil İşleme
  • Öneriler veya tam ileti oluşturma yoluyla iş iletişimlerini oluşturma veya geliştirme.
  • "Verilerinizle sohbet edin" veya başka bir deyişle, bir kullanıcının yanıtlar için temel olarak veritabanlarında veya belgelerde depolanan verileri kullanarak sohbet deneyiminde sorular sormasına olanak tanır.
  • İçeriği daha erişilebilir hale getirmek için büyük içerik gövdelerini özetleme, düzenleme ve basitleştirme.
  • "Anlamsal arama" veya daha doğrusu kullanıcıların tam anahtar sözcük eşleşmeleri kullanmadan belgeler ve veriler üzerinde aramasına olanak sağlar.
  • İçeriğin erişimini ve erişilebilirliğini artırmak için dili çevirme.
• 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.

Gördüğünüz gibi yazılım geliştiricileri, üretken yapay zeka uygulamalarını ve işlevlerini kuruluşlarının kullandığı yazılımla tümleştirerek etkilerini önemli ölçüde artırma fırsatına sahiptir.

Bu tür uygulamaları nasıl oluşturursunuz?

Büyük Dil Modeli (LLM) ağır işi yaparken, sonuçları tümleştiren, düzenleyen ve izleyen sistemler oluşturursunuz. Öğrenecek çok şey olsa da, zaten bildiğiniz 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 depolarında depolama ve veri depolarından alma
• Girişi ve sonuçları kullanıcı deneyimiyle tümleştirme
• LLM'lerden çağrılabilecek API'ler oluşturma

Bu şekilde, üretken yapay zeka çözümleri geliştirmek mevcut becerilerinizi geliştirir.

Hangi araçlar ve hizmetler kullanılabilir?

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 bazı önemli endişeleri veya sorumluluğu vurgular. Belirli bir hizmeti, API'yi veya kaynağı etkili bir şekilde kullanmak için aşağıdakilerin yapılması gerekir:

• Belirli bir tür üretken yapay zeka özelliğindeki tipik işlevleri, rolleri ve sorumlulukları anlıyor musunuz? Örneğin, Alma-Artırılmış Nesil (RAG) tabanlı sohbet sistemlerini açıklayan kavramsal makalelerde ayrıntılı olarak 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 API'lerin, hizmetlerin ve araçların mevcut olduğunu anlıyor musunuz? Artık sorun etki alanını ve kısıtlamaları anladığınıza göre, sistemin bu yönünü özel kodla kendiniz oluşturmayı veya mevcut düşük kodlu / kod içermeyen araçları kullanmayı veya mevcut hizmetler için API'lere çağrı yapmayı seçebilirsiniz.
• Kod odaklı ve kod içermeyen/ düşük kodlu çözümler de dahil olmak üzere seçenekleri anlayın. Her şeyi kendiniz oluşturabilirsiniz, ancak bu zaman ve becerinizi verimli bir şekilde kullanmak mı? Gereksinimlerinize bağlı olarak, genellikle teknolojilerin ve yaklaşımların (kod, kod yok, düşük kod, araçlar) birleşimini bir araya getirebilirsiniz.

Burada önemli olan, uygulamalarınızda üretken yapay zeka özellikleri oluşturmanın tek bir doğru yolu olmadığıdır. Birçok araç ve yaklaşım vardır. Dengeleri değerlendirmek önemlidir.

Uygulama katmanına odaklanarak başlayın

Başlamak ve üretken olmak için üretken yapay zeka çalışmalarına ilişkin her şeyi anlamanız gerekmez. Daha önce de belirtildiği gibi, API'leri kullanabileceğiniz ve mevcut becerileri uygulayabileceğiniz için büyük olasılıkla yeterince bilginiz vardır.

Örneğin, kendi LLM'nizi sıfırdan eğitmeniz gerekmez. LLM eğitmek için çoğu şirketin taahhütte bulunmak istemediği zaman ve kaynaklar gerekir. Bunun yerine, Azure OpenAI API'si gibi mevcut barındırılan hizmetlere API çağrıları yaparak GPT-4 gibi mevcut önceden eğitilmiş temel modelleri temel alırsınız. Bu şekilde, var olan bir uygulamaya üretken yapay zeka özellikleri eklemek, API çağrısını temel alan başka bir işlev eklemekten farklı değildir.

LLM'lerin nasıl eğitildiklerini veya nasıl çalıştıklarını araştırmak entelektüel merakınızı giderebilir, ancak LLM'lerin nasıl çalıştığını gerçekten anlamak için veri biliminin ve matematik arka planının derinlemesine anlaşılması gerekir. Bu, istatistikler, olasılıklar ve bilgi teorisi ile ilgili yüksek lisans düzeyindeki dersleri içerebilir.

Bilgisayar bilimi arka planından geliyorsanız, uygulama geliştirmenin çoğunun araştırma ve teknoloji yığınında "daha yüksek bir katmanda" gerçekleştiğini takdir edebilirsiniz. Her katman hakkında biraz bilgi sahibi olabilirsiniz, ancak büyük olasılıkla belirli bir programlama diline ve platforma (kullanılabilir API'ler, araçlar, desenler vb.) odaklanarak uygulama geliştirme katmanında uzmanlaşmış olabilirsiniz.

Aynı durum yapay zeka alanı için de geçerlidir. LLM'leri temel alan teoriyi anlayabilir ve takdir edebilirsiniz, ancak büyük olasılıkla dikkatinizi uygulama katmanına odaklar veya şirketinizde üretken bir yapay zeka eforu sağlamak için desenler veya süreçler uygulamaya yardımcı olursunuz.

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

En düşük düzeyde, istatistikler, olasılık teorisi vb. derin bir matematiksel anlayışa dayalı olarak yapay zekayı çözmek veya geliştirmek için veri bilimi araştırması yapan veri bilimciler var. En düşük temel katmanı temel alan bir katmanda, LLM'lere kuramsal kavramlar uygulayan, sinir ağlarını oluşturan ve girişleri (istemleri) kabul edip sonuç oluşturabilen pratik bir yazılım parçası sağlamak için ağırlıkları ve yanlılıkları eğiten veri bilimcileriniz vardır. istemleri temel alan tamamlamaları oluşturma hesaplama işlemi çıkarım olarak bilinir. Sinir ağının nöronlarının oluşturulacak bir sonraki sözcüğü veya pikseli nasıl tahmin etme şeklini uygulamaktan sorumlu olanlar vardır.

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 (sonuç oluşturmak için gereken işlemi işlemeye yardımcı olmak için ayrılmış GPU ekran kartları olmadan).

Büyük veri merkezlerinde barındırıldığında, bu modellere program aracılığıyla erişim REST API'leri aracılığıyla sağlanır ve bunlar bazen SDK'lar tarafından "sarmalanır" ve kullanım kolaylığı için uygulama geliştiricilerin kullanımına sunulur. 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, işletmelerin üretken yapay zekayı temel alarak güvenilir iş işlevleri oluşturmasına yardımcı olmak için ortaya çıkan desenler ve süreçler vardır. Örneğin, işletmelerin oluşturulan metin, kod, görüntü ve sesin etik ve güvenlik standartlarına ve müşterilerin verilerinin gizliliğine yönelik taahhütlere uygun olmasını sağlamaya yardımcı olmak için ortaya çıkan desenler vardır.

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 düzeyini elde etmek için genellikle yalnızca akademik bir ortamda kullanılabilen yeni bir beceri kümesi gerekir. "Yığında bir sonraki katman" oluşturulmasına (başka bir ifadeyle) yardımcı olmak için akademik olarak veri biliminde yetkinlik geliştirme taahhüdünde bulunmazsanız, uygulama katmanında aşağıdaki gibi şeyleri anlamaya odaklanmak isteyebilirsiniz:

• Kullanılabilir API'leri ve SDK'ları, kullanılabilir olanları, çeşitli uç noktaların ürettiklerini vb. anlama.
• Üretime hazır, üretken bir yapay zeka çözümü için gereken tüm özellikleri oluşturmanıza yardımcı olacak ilgili araçları ve hizmetleri anlama.
• Soru sorarak veya yeniden yazarak en iyi sonuçları elde etme gibi istemin mühendisliğini anlama.
• Performans sorunlarının nerede ortaya çıktığını ve çözümün nasıl ölçeklendirileceği hakkında bilgi edinme. Müşteri gizliliği endişelerini ihlal etmeden günlüğe kaydetme veya telemetri alma işlemine nelerin dahil olduğunu anlama.
• Şirketinizin ihtiyaçlarına uygun modeli seçmek için çeşitli LLM'lerin özelliklerini (güçlü yönleri, kullanım örnekleri, karşılaştırmalar ve neleri ölçtükleri, satıcılar ve her satıcı tarafından üretilen modeller arasındaki önemli farklar vb.) anlama.
• Uygulamalarınızda etkili ve dayanıklı üretken yapay zeka özellikleri oluşturmak için kullanılan en son desenleri, iş akışlarını ve süreçleri anlayın.

Microsoft tarafından sağlanan hizmetler ve araçlar

Microsoft'un çözümünüzün bir bölümünü veya tamamını oluşturmanıza yardımcı olmak için kullanabileceğiniz düşük kodlu ve kod içermeyen yapay zeka araçları ve hizmetleri vardır. Çeşitli Azure hizmetleri, her biri çözümün verimliliğine, ölçeklenebilirliğine ve sağlamlığına katkıda bulunan önemli roller üstlenebilir:

Kod odaklı yaklaşım için API ve SDK'lar

Her üretici yapay zeka çözümünün merkezinde bir LLM modeli bulunur ve 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. Bir LLM'nin ekleme oluşturma, sohbet deneyimi oluşturma gibi tüm tipik işlevlerini gerçekleştirmenize olanak sağlayan ve sonuçları gerektiği gibi özelleştirmek için ayarlara ve ayarlamalara tam erişim sağlayan birkaç farklı API vardır.

Yürütme ortamları

Üretken yapay zekayı kuruluşunuzun uygulamalarıyla tümleştirmek için iş mantığı, sunum mantığı veya API'ler oluşturduğunuz için bu mantığı barındıracak ve yürütecek bir yere ihtiyacınız vardır.

Ürün	Açıklama
Azure Uygulaması Hizmeti (veya kapsayıcı tabanlı çeşitli bulut hizmetlerinden biri)	Bu platform, kullanıcıların RAG-chat sistemiyle etkileşimde bulunduğu web arabirimlerini veya API'leri barındırabilir. Web uygulamalarının hızlı geliştirilmesini, dağıtılması ve ölçeklendirilmesini destekleyerek sistemin ön uç bileşenlerini yönetmeyi kolaylaştırır.
Azure Functions	RAG-chat sistemindeki olay temelli 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 ucu oluşturmak için daha modüler ve ölçeklenebilir bir yaklaşım sağlar.

Düşük kod / Kod yok

Alternatif olarak, çözümün gerektirdiği mantıklardan bazıları düşük kodlu veya kod içermeyen çözümler tarafından hızlı bir şekilde oluşturulabilir ve güvenilir bir şekilde barındırılabilir.

Ürün	Açıklama
Azure AI Studio	Azure AI Studio, RAG sohbet sistemini geliştirebilecek özel makine öğrenmesi modellerini eğitmak, test edip dağıtmak için kullanılabilir. Örneğin, yanıt oluşturmayı özelleştirmek veya alınan bilgilerin ilgi düzeyini geliştirmek için Azure AI Studio'yu kullanın.

Vektör veritabanı

Bazı üretken yapay zeka çözümleri, nesli artırmak için kullanılan verilerin depolanmasını ve alınmasını gerektirebilir (örneğin, kullanıcıların kuruluşunuzun verileriyle sohbet etmelerine olanak sağlayan RAG tabanlı sohbet sistemleri). Bu kullanım örneğinde bir vektör veri deposuna ihtiyacınız vardır.

Ürün	Açıklama
Azure AI Arama	Bu hizmet, büyük veri kümelerinde verimli bir şekilde arama yaparak dil modelleri tarafından oluşturulan yanıtları bilgilendirmek için kullanılabilecek ilgili bilgileri bulmak için kullanılabilir. Oluşturulan yanıtların mümkün olduğunca bilgilendirici ve bağlamsal olarak ilgili olduğundan emin olmak için RAG sisteminin alma bileşeni için kullanışlıdır.
Cosmos DB	Küresel olarak dağıtılmış olan bu çok modelli veritabanı hizmeti, RAG-chat 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 artırmak için kullanılabilir. Özellikle oturum verilerini, kullanıcı tercihlerini ve yaygın sorguları depolamak için kullanışlıdır.
esnek sunucu PostgreSQL için Azure Veritabanı	Bu yönetilen veritabanı hizmeti günlükler, kullanıcı profilleri ve geçmiş sohbet verileri dahil olmak üzere uygulama verilerini depolayabilir. Esnekliği ve ölçeklenebilirliği, BIR RAG-chat sisteminin dinamik gereksinimlerini destekleyerek verilerin tutarlı bir şekilde kullanılabilir ve güvenli olmasını sağlar.

Bu Azure hizmetlerinin her biri, üretken bir yapay zeka çözümü için kapsamlı, ölçeklenebilir ve verimli bir mimari oluşturmaya katkıda bulunur ve geliştiricilerin Azure'ın bulut özelliklerinden ve yapay zeka teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmasını sağlar.

Azure OpenAI API'siyle 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, deneyimi daha idiyomatik hale getirmek için REST API çağrıları etrafında "sarmalayıcı" olarak çalışan dile veya platforma özgü SDK'lar vardır.

• .NET için Azure OpenAI istemci kitaplığı
• Java için Azuew OpenAI istemci kitaplığı
• JavaScript için Azure OpenAI istemci kitaplığı
• Go için Azure OpenAI istemci modülü
• Python'da Azure'a özgü istemci kitaplığı yoktur. OpenAI Python paketini kullanır ve çeşitli seçenekleri değiştirirsiniz.

Dil veya platform SDK'sı kullanılamıyorsa en kötü senaryo, doğrudan web API'sine REST çağrıları yapmanız gerektiğidir. Ancak geliştiricilerin çoğu web API'lerini çağırma hakkında bilgi sahibidir.

• Azure OpenAI Hizmeti REST API'si

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

• Sohbet Tamamlama API'si: Bu API, konuşma özellikleri dahil olmak üzere metin oluşturma senaryolarına odaklanarak doğal, insan benzeri diyaloglara katılabilen sohbet botları ve sanal yardımcıların oluşturulmasını sağlar. Müşteri desteği, kişisel yardımcılar ve etkileşimli öğrenme ortamları dahil olmak üzere etkileşimli kullanım örnekleri için iyileştirilmiştir. Ancak özetleme, otomatik tamamlama, belge yazma, metin analizi, çeviri vb. dahil olmak üzere tüm metin oluşturma senaryoları için de kullanılır. Bu, şu anda önizleme aşamasında olan görüntü özellikleri için giriş noktasıdır (yani, bir görüntüyü karşıya yükleyin ve bu konuda sorular sorun).
• Denetim API'si: Bu API geliştiricilerin metin içindeki zararlı olabilecek içeriği tanımlamasına ve filtrelemesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır ve rahatsız edici, güvenli olmayan veya başka bir şekilde uygunsuz malzemeleri otomatik olarak algılayarak daha güvenli kullanıcı etkileşimleri sağlamak için bir araç sağlar.
• EklemeLER API'si: Embeddings API'leri metin girişlerinin vektör gösterimlerini oluşturur ve 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'si: Bu API, metin açıklamalarından özgün, yüksek kaliteli görüntüler ve resimler oluşturmanıza olanak tanır. 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 otomatik konuşma tanıma için tasarlanmış ses modeline erişim sağlar. Çeşitli dilleri ve diyalektleri destekleyerek, konuşulan dili metne veya konuşmayı metne dönüştürebilir. Sesli komutlar, ses içeriği transkripsiyonu ve daha fazlasını gerektiren uygulamalar için kullanışlıdır.

Üretken yapay zeka, medyanın birçok farklı yöntemiyle çalışmak için kullanılabilse de, bu makalenin geri kalanını metin tabanlı üretken yapay zeka çözümlerine odaklanarak geçiriyoruz. Bu, sohbet, özetleme vb. senaryoları kapsar.

Üretken yapay zeka ile uygulama geliştirmeye başlama

Yabancı bir dil, API veya teknolojiye yeni başlayan yazılım geliştiricileri genellikle küçük uygulamalar oluşturmak için 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, üretici yapay zeka sunumlarıyla geliştirmenin benzersiz zorlukları olduğundan küçük, az söz vermek, yinelemek ve anlayışınızı ve becerinizi geliştirmek en iyisidir. Örneğin, geleneksel yazılım geliştirmede belirlenimci çıkışa güvenebilirsiniz; herhangi bir giriş kümesi için her seferinde tam olarak aynı çıkışı bekleyebilirsiniz. Ancak, Generative belirlenimci değildir; birçok yeni zorluğun kökünde yer alan belirli bir istem için aynı yanıtı asla iki kez alamazsınız. Başlarken, çok ileri gitmeden önce aşağıdaki ipuçlarını göz önünde bulundurun:

İpucu 1: Neyi başarmaya çalıştığınızı net bir şekilde öğrenin.

• Çözmeye çalıştığınız sorunla ilgili ayrıntılı bilgi edinin: 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 kullanın.

• LLM'lerin sınırlamalarını ve yanlılıklarını anlama: 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 nerede excel olduğunu anlama: LLM'ler içerik oluşturma, özetleme, dil çevirisi gibi görevlerde üstünlük sağlar. Karar alma özellikleri ve ayrımcı özellikleri her yeni sürümde güçlenirken, senaryonuz veya kullanım örneğiniz için daha uygun olan başka yapay zeka türleri de olabilir. İş için doğru aracı seçin.

İpucu 3: En iyi sonuçlar iyi istemlerle başlar.

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

İlk üretken yapay zeka çözümünüzü oluşturma

Hemen üretken bir yapay zeka çözümü oluşturmaya başlamak istiyorsanız RAG kullanarak Python kurumsal sohbet örneğini kullanmaya başlama bölümüne göz atmanızı öneririz. Öğreticinin .NET, Java ve JavaScript sürümlerinde de kullanılabilir.

Uygulama tasarımı kararlarınızı etkileyebilecek son noktalar

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

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