.webp)
LLM ajanlar, dil tabanlı görevleri tamamlamak için büyük dil modelleri kullanan yapay zeka ajanlarının bir alt kümesidir.
Geniş YZ aracıları kategorisi dilsel olmayan uygulamaları (içerik tavsiye sistemleri, görüntü tanıma, robotik kontrol vb.) içerirken, LLM aracıları tipik olarak konuşmaya dayalı YZ yazılımlarıdır.
LLM ajanları nedir?
LLM Aracılar, dili yorumlamak, konuşmalar yapmak ve görevleri yerine getirmek için büyük dil modelleri kullanan yapay zeka destekli araçlardır.
Bu ajanlar, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş karmaşık algoritmalar üzerine inşa edilmiş olup, insan benzeri iletişimi taklit edecek şekilde dili anlamalarını ve üretmelerini sağlar.
LLM ajanlar, yapay zeka ajanlarına, yapay zeka sohbet robotlarına, sanal asistanlara, içerik oluşturma yazılımlarına ve diğer uygulamalı araçlara entegre edilebilir.
LLM acenteleri nasıl çalışır?
LLM ajanları, görevleri otonom olarak tamamlamak için bir LLM 'nin gücünü geri çağırma, muhakeme, hafıza ve araç kullanımı ile birleştirir. Şimdi bu bileşenlerin her birinin ne yaptığını inceleyelim.
Bu yetenekler bir arada LLM aracılarının karmaşık, çok adımlı iş akışlarını tam bir özerklikle yürütmesine olanak tanır.
Örneğin:
- Bir B2B satış temsilcisi, bir müşteri adayının CRM verilerini alır, anlaşma ilerlemesini analiz eder, müşteri adayıyla geçmiş etkileşimleri hatırlar, böylece takibi kişiselleştirebilir ve göndermek ve planlamak için e-posta ve takvim API'lerini kullanır.
- Bir BT temsilcisi, bir hatayı teşhis etmek için sistem günlüklerini alır, en iyi strateji için sorun giderme adımlarını analiz eder, önceki kullanıcı sorunlarında neyin işe yaradığını hatırlar ve hizmetleri yeniden başlatmak veya bir bilet oluşturmak için komut dosyalarını çalıştırır.
LLM Acentelerinin Özellikleri
Bir LLM acentesinin dört temel özelliği vardır:
Dil Modeli
Dil modeli genellikle bir LLM ajanının "beyni" olarak kabul edilir. Kalitesi ve ölçeği LLM ajanının performansını doğrudan etkiler.
Bu, bağlamı anlamasına, kalıpları tanımasına ve tutarlı ve bağlamla ilgili yanıtlar üretmesine olanak tanıyan muazzam metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş sofistike bir algoritmadır.
- Dil kalıplarını belirleme ve öğrenme
- Bir dereceye kadar bağlamsal farkındalık kazanın (geniş eğitim verileri sayesinde)
- Farklı alanlara uyum sağlama ve çok çeşitli konuları ele alma
Dil modeli, aracının dil yeteneklerinin temelini oluşturan yanıtların derinliğini, doğruluğunu ve uygunluğunu belirler.
Hafıza
Hafıza, gerçekler, kullanıcı tercihleri veya oturumlar arasındaki konular gibi geçmiş etkileşimlerden gelen bilgileri tutma yeteneğini ifade eder.
Bu, temsilcinin bağlamsal anlayışını geliştirir ve konuşmaları daha sürekli ve alakalı hale getirir.
Bazı kurulumlarda hafıza, aracının bilgileri zaman içinde saklamasına olanak tanır. Bu, aracının tekrarlanan kullanıcı davranışlarından veya tercihlerinden "öğrendiği" uzun vadeli etkileşimi destekler - ancak bu genellikle gizlilik ve alaka düzeyi için düzenlenir.
Alet Kullanımı
Araç kullanımı bir LLM temsilcisini konuşmadan eyleme geçirir.
Bir LLM aracısı, belirli işlevleri yerine getirmek için harici uygulamalar, veritabanları veya API'ler ile entegre olabilir.
Bu, gerçek zamanlı bilgi alabilecekleri, harici eylemleri yürütebilecekleri veya özel veritabanlarına erişebilecekleri anlamına gelir ve gerçek zamanlı bilgi sağlama yeteneği kazandırır. Buna şunlar dahildir:
- API'leri çağırma
- Hava durumu güncellemeleri veya hisse senedi fiyatları gibi canlı verileri çekme
- Toplantı veya randevuların planlanması
- Ürün katalogları veya İK politika belgeleri gibi veri tabanlarını sorgulama
Araç kullanımı LLM ajanının pasif, bilgi tabanlı bir sistemden diğer sistemlerle arayüz oluşturabilen aktif bir katılımcıya dönüşmesini sağlar.
Planlama
Planlama, bir LLM temsilcisinin karmaşık görevleri bir dizi yönetilebilir adıma ayırma yeteneğidir.
Bir LLM temsilcisi geri bildirimli ya da geri bildirimsiz planlama yapabilir. Aradaki fark nedir?
- Geri bildirim olmadan planlama, LLM temsilcisinin ilk anlayışına dayalı bir plan oluşturacağı anlamına gelir. Daha hızlı ve basittir, ancak uyarlanabilirlikten yoksundur.
- Geri bildirimle planlama, bir LLM temsilcisinin çevresinden girdi alarak planını sürekli olarak iyileştirebileceği anlamına gelir. Daha karmaşıktır, ancak çok daha esnek hale getirir ve zaman içinde performansı artırır.
Bir LLM temsilcisi planlama yaparak bir çözüme doğru aşamalı olarak ilerleyen mantıksal akışlar oluşturabilir ve böylece karmaşık talepleri ele almada daha etkili olur.
LLM Acente Türleri
Konuşan Ajanlar
Bu tür aracılar kullanıcılarla doğal diyalog kurar - genellikle bilgi sağlar, soruları yanıtlar ve çeşitli görevlerde yardımcı olurlar.
Bu ajanlar insan benzeri tepkileri anlamak ve üretmek için LLMs adresine güvenmektedir.
Örnekler: Müşteri destek temsilcileri ve sağlık hizmetleri sohbet robotları
Görev Odaklı Ajanlar
Belirli görevleri yerine getirmeye veya önceden tanımlanmış hedeflere ulaşmaya odaklanan bu aracılar, ihtiyaçlarını anlamak için kullanıcılarla etkileşime girer ve ardından bu ihtiyaçları karşılamak için eylemler gerçekleştirir.
Örnekler: Yapay zeka asistanları ve İK botları
Yaratıcı Ajanlar
Resim, müzik veya yazı gibi orijinal ve yaratıcı içerikler üretebilen bu ajanlar, insan tercihlerini ve sanatsal tarzları anlamak için LLMs adresini kullanarak izleyicilerde yankı uyandıran içerikler üretmelerini sağlar.
Örnekler: İçerik oluşturma araçları ve görüntü oluşturma araçları ( Dall-E gibi)
İşbirlikçi Ajanlar
Bu ajanlar, ekip üyeleri arasında veya insanlar ve makineler arasında iletişimi, koordinasyonu ve işbirliğini kolaylaştırarak ortak hedefleri veya görevleri gerçekleştirmek için insanlarla birlikte çalışır.
LLMs karar vermeye yardımcı olarak, raporlar oluşturarak veya içgörüler sağlayarak işbirlikçi aracıları destekleyebilir.
Örnekler: Çoğu kurumsal yapay zeka aracıları ve proje yönetimi sohbet robotları
Kurumsal Kullanım Örnekleri
İşletmeler, soruları yanıtlama, rehberlik sağlama, iş akışlarını otomatikleştirme ve metin analizi gibi doğal dili işleme ve yanıtlamayı içeren alanlarda LLM aracılarından yararlanır.
İşletmeler pazarlama, veri analizi, uyumluluk, hukuki yardım, sağlık desteği, finansal görevler ve eğitim için genellikle LLM aracılarını kullanmaktadır.
İşte LLM aracılarının en popüler kullanım alanlarından 3'ü:
Müşteri Desteği
LLM Müşteri temsilcileri, SSS'leri ele almak, sorunları gidermek ve 7/24 yardım sağlamak için müşteri desteğinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu temsilciler müşterilerle gerçek zamanlı olarak etkileşime geçebilir, anında yardım sunabilir veya karmaşık soruları insan temsilcilere yönlendirebilir.
Ayrıca bakınız: Müşteri hizmetleri sohbet robotu nedir?
Satış ve Potansiyel Müşteri Oluşturma
Satışta, LLM temsilcileri yapay zeka müşteri adayı oluşturma için kullanılır - hatta daha sonra potansiyel müşterilerle sohbet ederek, ihtiyaçları değerlendirerek ve değerli bilgiler toplayarak müşteri adaylarını niteleyebilirler.
Ayrıca takip etkileşimlerini otomatikleştirebilir, müşterinin ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş öneriler veya ürün bilgileri gönderebilirler.
Ayrıca bakınız: Satış için Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?
İç Destek: İK ve BT
Dahili destek için LLM temsilcileri, çalışanlardan gelen ortak soruları ele alarak İK ve BT süreçlerini kolaylaştırır. İK'da sosyal haklar, izin politikaları ve bordro gibi konulardaki soruları yanıtlarken, BT'de temel teknik sorunlar için sorun giderme sağlar veya hesap kurulumu gibi rutin görevleri otomatikleştirirler.
Bu, İK ve BT ekiplerinin tekrarlayan meşguliyetler yerine daha karmaşık sorumluluklara odaklanmasını sağlar.
Ayrıca bakınız: İK için en iyi yapay zeka aracıları
Bir LLM Temsilcisi Nasıl Oluşturulur
Hedefleri Tanımlayın
Bir yapay zeka aracısı veya sohbet robotu oluşturmanın ilk adımı, tam olarak neyi başarmasını istediğinizi belirlemektir.
Müşteri sorularına yardımcı olmak, içerik oluşturmak veya belirli görevleri yerine getirmek gibi LLM temsilcisinin ne yapmasını istediğinizi netleştirin.
Net hedeflerin belirlenmesi, aracının kurulumunu ve yapılandırmasını şekillendirecektir.
Bir Yapay Zeka Platformu Seçin
En iyi yapay zeka platformları tamamen hedeflerinize ve ihtiyaçlarınıza bağlı olacaktır.
Özelleştirme seçenekleri, entegrasyon yetenekleri, kullanım kolaylığı ve destek gibi faktörleri göz önünde bulundurarak gereksinimlerinize uygun bir platform seçin.
Platform şunları yapmalıdır:
- İstediğiniz kullanım durumunu destekleyin
- Tercih ettiğiniz teklifi sunun LLMs
- Entegrasyon yetenekleri sunun
Yapılandırma LLM
Platformun seçeneklerine bağlı olarak, önceden oluşturulmuş bir LLM seçin veya gerekirse özel görevler için bir modele ince ayar yapın.
Birçok platform, önceden eğitilmiş ve kullanıma hazır yerleşik dil modelleri sunar.
LLM kullanımınızı özelleştirmekle ilgileniyorsanız, büyüme mühendisimiz Patrick Hamelin'dan yapay zeka projeniz için özel bir LLM seçeneği seçme hakkındaki makalemizi okuyun.
Araçları Entegre Edin
Çoğu platform harici araçlar için entegrasyon seçenekleri sunar. Temsilcinizin erişmesi gereken CRM verileri veya gerçek zamanlı bilgiler gibi tüm API'leri, veritabanlarını veya kaynakları bağlayın.
Test Edin ve İyileştirin
Platformun yerleşik test araçlarını kullanarak temsilciyi iyice test edin. Temsilcinin gerçek senaryolarda iyi performans gösterdiğinden emin olmak için test sonuçlarına göre parametreleri, istem ifadelerini ve iş akışlarını ayarlayın.
Dağıtın ve İzleyin
Dağıtımdan sonra temsilcinin etkileşimlerini ve performansını izlemek için platformun izleme araçlarını kullanın.
Platform tarafından sağlanan geri bildirim mekanizmalarından yararlanarak içgörüler toplayın ve kurulumu gerektiği şekilde iyileştirin.
Özel bir LLM aracısı dağıtma
LLM müşteri hizmetleri, iç operasyonlar ve e-ticaret alanlarında işletmeler arasında kitlesel benimsenme oranlarına ulaşıyor. Benimsemekte yavaş kalan şirketler, yapay zeka dalgasını kaçırmanın sonuçlarını hissedecek.
Botpress işletmeler için oluşturulmuş sonsuz genişletilebilir bir yapay zeka aracı platformudur. stack adresimiz, geliştiricilerin ihtiyaç duyabileceğiniz tüm yeteneklere sahip LLM aracıları oluşturmasına olanak tanır.
Gelişmiş güvenlik paketimiz, müşteri verilerinin her zaman korunmasını ve geliştirme ekibiniz tarafından tamamen kontrol edilmesini sağlar.
Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.
Ya da daha fazla bilgi edinmek için ekibimizle iletişime geçin.
.svg)
.webp)
.webp)
