- LLM ajanları, dil anlama, hafıza, araç kullanımı ve planlamayı birleştirerek basit sohbetin ötesinde karmaşık ve otonom görevler yerine getirir.
- LLM ajanlarını geliştirmek için RAG, ince ayar, n-shot yönlendirme ve gelişmiş prompt mühendisliği gibi teknikler kullanılır; bu sayede doğruluk ve güvenilirlik artırılır.
- Bir LLM ajanı oluşturmak için net hedefler belirlemek, doğru platformu seçmek, modeli yapılandırmak, entegrasyonları yapmak, test etmek ve sürekli izlemek gerekir.
- Güçlü olmalarına rağmen, LLM ajanlarının halüsinasyonlar, gizlilik riskleri ve bağlam sınırlamaları gibi kısıtlamaları vardır; bu nedenle dikkatli tasarım ve denetim şarttır.
Muhtemelen yılın en popüler konusu olan Yapay Zeka ajanları ile tanışmışsınızdır.
Bu yapay zeka ajanlarının çoğu LLM ajanıdır. Neden?
"Son birkaç yılda, otonom ajanlar değişti," diye açıklıyor Botpress CEO'su Sylvain Perron. "Altta yatan modeller gelişti. LLM'ler, yeni bir akıl yürütme ve soyutlama katmanı açtı."
LLM'lerin gücüyle, yapay zeka ajanları her türlü dil tabanlı veya akıl yürütme görevini tamamlayacak şekilde oluşturulabilir.
Dil ve analiz yetenekleri sayesinde, bu ajanlar yavaş yavaş beyaz yaka iş yerlerinde yerini alıyor; şirketlerin %80'inden fazlası önümüzdeki yıllarda yapay zeka ajanlarını kullanmayı planlıyor.
Yapay zeka ajanlarının geniş kategorisi dil dışı uygulamaları da kapsasa da (içerik öneri sistemleri, görsel tanıma, robotik kontrol vb.), LLM ajanları genellikle sohbet tabanlı yapay zeka yazılımlarıdır.
LLM ajanları nedir?
LLM ajanları, büyük dil modellerini kullanarak dili yorumlayan, sohbet eden ve görevleri yerine getiren yapay zeka destekli araçlardır.
Bu ajanlar, devasa metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş karmaşık algoritmalara dayanır; bu sayede insan benzeri iletişimi taklit edecek şekilde dili anlayıp üretebilirler.
LLM ajanları, yapay zeka ajanlarına, yapay zeka sohbet botlarına, sanal asistanlara, içerik üretim yazılımlarına ve diğer uygulamalara entegre edilebilir.
LLM ajanları nasıl çalışır?
LLM ajanları, bir LLM'nin gücünü geri getirme, akıl yürütme, hafıza ve araç kullanımı ile birleştirerek görevleri otonom şekilde tamamlar. Şimdi bu bileşenlerin her birini inceleyelim.
Bu yeteneklerin birleşimi, LLM ajanlarının karmaşık ve çok adımlı iş akışlarını tamamen otonom şekilde yürütmesini sağlar.
Örneğin:
- Bir B2B satış ajanı, CRM'den potansiyel müşteri verilerini alır, anlaşmanın ilerleyişini analiz eder, geçmiş etkileşimleri hatırlar ve takibi kişiselleştirmek için e-posta ve takvim API'lerini kullanır.
- Bir BT ajanı, sistem günlüklerini alır ve hatayı teşhis eder, çözüm adımlarını analiz eder, önceki kullanıcı sorunlarında neyin işe yaradığını hatırlar ve hizmetleri yeniden başlatmak veya bir talep oluşturmak için komut dosyalarını çalıştırır.
Bir LLM ajanını tanımlayan 4 özellik nedir?
Bir LLM ajanının dört temel özelliği vardır:
1. Dil Modeli
Dil modeli genellikle bir LLM ajanının "beyni" olarak kabul edilir. Kalitesi ve ölçeği, LLM ajanının performansını doğrudan etkiler.
Devasa metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş gelişmiş bir algoritmadır; bu sayede bağlamı anlar, kalıpları tanır ve tutarlı, bağlama uygun yanıtlar üretebilir.
- Dil kalıplarını tanımlar ve öğrenir
- Geniş eğitim verisi sayesinde belirli bir bağlam farkındalığı kazanır
- Farklı alanlara uyum sağlar ve çok çeşitli konuları ele alabilir
Dil modeli, yanıtların derinliğini, doğruluğunu ve alaka düzeyini belirler; bu da ajanın dil yeteneklerinin temelini oluşturur.
2. Hafıza
Hafıza, geçmiş etkileşimlerden bilgi tutma yeteneğini ifade eder; örneğin, gerçekler, kullanıcı tercihleri veya oturumlar arası konular gibi.
Bu, ajanın bağlamsal anlayışını geliştirir ve sohbetleri daha sürekli ve anlamlı kılar.
Bazı kurulumlarda, hafıza ajanın bilgiyi zaman içinde tutmasını sağlar. Bu, ajanın tekrar eden kullanıcı davranışlarından veya tercihlerinden "öğrenmesini" destekler; ancak genellikle gizlilik ve alaka açısından düzenlenir.
3. Araç Kullanımı
Araç kullanımı, bir LLM ajanını sohbetten eyleme taşır.
Bir LLM ajanı, belirli işlevleri yerine getirmek için harici uygulamalar, veritabanları veya API'lerle entegre olabilir.
Bu sayede gerçek zamanlı bilgi çekebilir, harici işlemler gerçekleştirebilir veya özel veritabanlarına erişebilir; böylece gerçek zamanlı bilgi sunabilir. Buna şunlar dahildir:
- API çağrıları yapmak
- Canlı verileri almak, örneğin hava durumu güncellemeleri veya hisse senedi fiyatları
- Toplantı veya randevu planlamak
- Ürün katalogları veya İK politika belgeleri gibi veritabanlarında sorgulama yapmak
Araç kullanımı, LLM ajanının pasif, bilgi tabanlı bir sistemden aktif olarak diğer sistemlerle etkileşime girebilen bir katılımcıya dönüşmesini sağlar.
4. Planlama
Planlama, bir LLM ajanının karmaşık görevleri yönetilebilir adımlara ayırma yeteneğidir.
Bir LLM ajanı, geri bildirimle veya geri bildirim olmadan planlama yapabilir. Farkı nedir?
- Geri bildirim olmadan planlama, LLM ajanının ilk anlayışına göre bir plan oluşturması anlamına gelir. Daha hızlı ve basittir, ancak uyarlanabilirliği düşüktür.
- Geri bildirim ile planlama ise, LLM ajanının çevresinden gelen girdileri alarak planını sürekli olarak iyileştirmesini sağlar. Daha karmaşıktır, ancak çok daha esnek olur ve zamanla performansı artırır.
Planlama sayesinde, bir LLM ajanı çözüm yolunda mantıklı akışlar oluşturabilir ve karmaşık talepleri daha etkili şekilde yönetir.
LLM ajanlarının 4 türü nedir?
.webp)
1. Sohbet Ajanları (ör. müşteri desteği ve potansiyel müşteri oluşturma)
Bu tür ajanlar, kullanıcılarla doğal diyalog kurar; genellikle bilgi sağlar, soruları yanıtlar ve çeşitli görevlerde yardımcı olur.
Bu ajanlar, insan benzeri yanıtlar üretmek ve anlamak için LLM'lere güvenir.
Örnekler: Müşteri destek ajanları ve sağlık sohbet botları
2. Görev Odaklı Ajanlar (ör. yapay zeka asistanları ve yapay zeka iş akışları)
Belirli görevleri yerine getirmeye veya önceden tanımlanmış hedeflere ulaşmaya odaklanan bu ajanlar, kullanıcıların ihtiyaçlarını anlamak için etkileşime girer ve ardından bu ihtiyaçları karşılamak için eylemler gerçekleştirir.
Örnekler: Yapay zeka asistanları ve İK botları
3. Yaratıcı Ajanlar (ör. içerik üretim araçları)
Sanat eseri, müzik veya yazı gibi orijinal ve yaratıcı içerikler üretebilen bu ajanlar, LLM'leri kullanarak insan tercihlerini ve sanatsal tarzları anlar ve hedef kitleyle uyumlu içerikler oluşturabilir.
Örnekler: İçerik üretim araçları ve görsel üretim araçları (Dall-E gibi)
4. İşbirlikçi Ajanlar (ör. kurumsal yapay zeka ajanları)
Bu ajanlar, insanlar ile birlikte çalışarak ortak hedeflere veya görevlere ulaşmayı kolaylaştırır; ekip üyeleri veya insanlarla makineler arasında iletişim, koordinasyon ve işbirliğini destekler.
LLM'ler, işbirlikçi ajanlara karar verme, rapor oluşturma veya içgörü sağlama konularında yardımcı olabilir.
Örnekler: Çoğu kurumsal yapay zeka ajanı ve proje yönetimi sohbet botları
Kurumsal şirketler LLM ajanlarını nasıl kullanıyor?
Kurumsal şirketler, doğal dili işleme ve yanıtlamayı gerektiren alanlarda LLM ajanlarından faydalanır; örneğin, soruları yanıtlamak, rehberlik sağlamak, iş akışlarını otomatikleştirmek ve metin analiz etmek gibi.
Kurumsal şirketler, LLM ajanlarını genellikle pazarlama, veri analizi, uyumluluk, hukuki destek, sağlık hizmetleri, finansal işler ve eğitim için kullanır.
LLM ajanlarının en popüler 3 kullanım örneği şunlardır:
Müşteri Desteği
Otomasyon uzmanı Pascal Bornet'in 167 şirket üzerinde yaptığı bir araştırmaya göre, müşteri hizmetleri LLM ajanlarının en yaygın kullanım alanıdır.
LLM ajanları, müşteri desteğinde sıkça kullanılır; sık sorulan soruları yanıtlar, sorunları çözer ve 7/24 destek sağlar.
Bu ajanlar, müşterilerle gerçek zamanlı etkileşime girerek anında yardım sunar veya karmaşık talepleri insan temsilcilere yönlendirir.
Ayrıca bakınız: Müşteri hizmetleri sohbet botu nedir?
Satış ve Potansiyel Müşteri Oluşturma
Satışta, LLM ajanları yapay zeka ile potansiyel müşteri oluşturma için kullanılır — hatta potansiyel müşterilerle sohbet ederek onları nitelendirebilir, ihtiyaçlarını değerlendirebilir ve değerli bilgiler toplayabilirler.
Ayrıca, müşterinin ilgisine göre kişiselleştirilmiş öneriler veya ürün bilgileri göndererek takip etkileşimlerini otomatikleştirebilirler.
Ayrıca bakınız: Satış için yapay zeka nasıl kullanılır?
Dahili Destek: İK ve BT
Dahili destek için, LLM ajanları çalışanlardan gelen yaygın soruları yanıtlayarak İK ve BT süreçlerini kolaylaştırır.
Hatta, Bornet çalışması LLM ajanlarının dahili operasyonlarda en maliyet etkin olduğunu ve önceki zamana göre %30-90 oranında zaman tasarrufu sağladığını ortaya koymuştur.
İK'da, yan haklar, izin politikaları ve maaş gibi konularda soruları yanıtlar; BT'de ise temel teknik sorunlar için çözüm sunar veya hesap oluşturma gibi rutin görevleri otomatikleştirir.
Bu sayede İK ve BT ekipleri, tekrarlayan işlerle uğraşmak yerine daha karmaşık sorumluluklara odaklanabilir.
Ayrıca bakınız: İK için en iyi yapay zeka ajanları
LLM Ajanı Yanıtları Nasıl Geliştirilir
Bir yapay zeka projesi için bir LLM özelleştiriyorsanız, genel bir modelin kullanıcılara vereceği standart yanıtları değiştirmek isteyebilirsiniz. (Sohbet botunuzun rakibi önermesini istemezsiniz, değil mi?) Ayrıca, özel iş mantığı kullanmasını da isteyebilirsiniz; böylece rastgele dil üretimi yerine eğitimli bir çalışan gibi davranır.
LLM yanıtlarının kalitesini artıran dört genel kavram vardır:
- RAG
- İnce ayar (fine-tuning)
- N-shot örnekleme
- Prompt mühendisliği
1. Geri getirme destekli üretim
RAG, aslında ChatGPT’de hepimizin yaptığı basit bir şeyin süslü adıdır: Bir metni ChatGPT’ye yapıştırıp onun hakkında soru sormak.
Buna tipik bir örnek, bir e-ticaret sitesinde belirli bir ürünün stokta olup olmadığını sormak ve sohbet botunun bu bilgiyi ürün kataloğundan (geniş internetten değil) bulmasıdır.
Geliştirme hızı ve gerçek zamanlı bilgiye erişim açısından RAG vazgeçilmezdir.
Genellikle hangi modeli seçeceğinizi etkilemez, ancak bir LLM API uç noktası oluşturup bilgi sorgulayıp yanıtlayan ve bu uç noktayı kendi LLM’iniz gibi kullanmanızın önünde bir engel yoktur.
Bilgi tabanlı bir sohbet botu için RAG kullanmak genellikle daha kolaydır; çünkü modeli ince ayar yapıp güncel tutmanız gerekmez – bu da maliyetleri azaltabilir.
2. İnce ayar
İnce ayar, modelinize örnekler sunarak belirli bir görevi iyi yapmayı öğrenmesini sağlamaktır. Örneğin, ürününüz hakkında iyi konuşmasını istiyorsanız, şirketinizin en iyi satış görüşmelerinden örnekler verebilirsiniz.
Model açık kaynaklıysa, ekibinizin bir modeli ince ayar yapacak mühendislik kapasitesine sahip olup olmadığını değerlendirin.
Model kapalı kaynaklıysa ve bir hizmet olarak sunuluyorsa – GPT-4 veya Claude gibi – genellikle mühendisleriniz API’ler aracılığıyla özel modelleri ince ayar yapabilir. Bu yöntemle fiyat genellikle önemli ölçüde artar, ancak bakım gereksinimi çok azdır veya hiç yoktur.
Ancak birçok kullanım senaryosunda, modeli optimize etmenin ilk adımı ince ayar değildir.
İnce ayar için iyi bir örnek, sabit bilgiye sahip bir bilgi botu oluşturmaktır. Soru ve yanıt örnekleri vererek, model gelecekte bu soruları yanıtlayabilir. Ancak bu, gerçek zamanlı bilgi için pratik bir çözüm değildir.
3. N-shot öğrenme
Yanıt kalitesini artırmaya başlamak için en hızlı yol, tek bir LLM API çağrısında örnekler sunmaktır.
Hiç örnek vermemek (zero-shot) – çoğumuzun ChatGPT’yi kullandığı şekil budur. Bir örnek eklemek (one-shot) genellikle yanıt kalitesinde önemli bir iyileşme sağlar.
Birden fazla örnek vermek n-shot olarak adlandırılır. N-shot, ince ayardan farklı olarak modeli değiştirmez. Her soru sorduğunuzda, yanıt istemeden hemen önce örnekler verirsiniz.
Ancak bu strateji aşırı kullanılamaz: LLM modellerinin maksimum bağlam boyutu vardır ve mesaj boyutuna göre fiyatlandırılır. İnce ayar, n-shot örneklere olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir, ancak doğru yapmak daha fazla zaman alır.
4. Prompt mühendisliği teknikleri
Düşünce zinciri gibi başka prompt mühendisliği teknikleri de vardır; bunlar, modelin yanıt vermeden önce yüksek sesle düşünmesini sağlar.
Ayrıca, modellerin karmaşık görevleri daha küçük adımlara bölmesini sağlayan prompt zincirleme de vardır; bu, birden fazla prompt'un ardışık olarak çalıştırılmasıyla yapılır.
Bu stratejiler, özellikle akıl yürütme gerektiren görevlerde yanıtların kalitesini ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırabilir; ancak genellikle daha uzun yanıtlar, daha fazla token kullanımı ve daha yavaş performans gibi maliyetleri olur.
Bu, yanıt kalitesini artırır; ancak yanıtların uzunluğu, maliyeti ve hızı üzerinde etkisi olabilir.
6 Adımda LLM Ajanı Nasıl Oluşturulur
1. Hedefleri Belirleyin
Bir yapay zeka ajanı veya sohbet botu oluşturmanın ilk adımı, tam olarak ne başarmak istediğinizi netleştirmektir.
LLM ajanının neyi başarmasını istediğinizi belirleyin; ister müşteri sorularına yardımcı olsun, ister içerik üretsin, isterse belirli görevleri yönetsin.
Açık hedefler belirlemek, ajanın kurulumunu ve yapılandırmasını şekillendirecektir.
2. Bir Yapay Zeka Platformu Seçin
En iyi yapay zeka platformları tamamen hedeflerinize ve ihtiyaçlarınıza bağlıdır.
Gereksinimlerinize uygun, özelleştirme seçenekleri, entegrasyon yetenekleri, kullanım kolaylığı ve destek gibi faktörleri göz önünde bulundurarak bir platform seçin.
Platform şunları sağlamalıdır:
- İstediğiniz kullanım senaryosunu desteklemeli
- Tercih ettiğiniz LLM'leri sunun
- Entegrasyon yetenekleri sunun
3. LLM'i Yapılandırın
Platformun sunduğu seçeneklere göre, ya önceden oluşturulmuş bir LLM seçin ya da gerekiyorsa özel görevler için bir modeli ince ayar yaparak özelleştirin.
Birçok platform, kullanıma hazır, önceden eğitilmiş dil modelleri sunar.
LLM kullanımınızı özelleştirmekle ilgileniyorsanız, büyüme mühendisimiz Patrick Hamelin'in yapay zeka projeniz için özel LLM seçme hakkındaki makalemizi okuyun.
4. Araçları entegre edin
Çoğu platform, harici araçlar için entegrasyon seçenekleri sunar. Ajanınızın erişmesi gereken tüm API’leri, veritabanlarını veya kaynakları (örneğin CRM verileri ya da gerçek zamanlı bilgiler) bağlayın.
5. Test Edin ve Geliştirin
Ajanı, platformun yerleşik test araçlarını kullanarak kapsamlı şekilde test edin. Gerçek senaryolarda iyi performans göstermesini sağlamak için parametreleri, istem ifadelerini ve iş akışlarını test sonuçlarına göre ayarlayın.
6. Yayınlayın ve İzleyin
Platformun izleme araçlarını kullanarak, dağıtımdan sonra ajanınızın etkileşimlerini ve performansını takip edin.
Platformun sunduğu geri bildirim mekanizmalarından yararlanarak içgörüler toplayın ve kurulumu gerektiği şekilde iyileştirin.
Özel bir LLM ajanı dağıtın
LLM ajanları, müşteri hizmetleri, iç operasyonlar ve e-ticaret gibi alanlarda işletmeler arasında hızla yaygınlaşıyor. Yapay zekayı benimsemede yavaş kalan şirketler, bu dalgayı kaçırmanın sonuçlarını hissedecekler.
Altyapımız, geliştiricilerin ihtiyaç duyulan her yeteneğe sahip LLM ajanları oluşturmasına olanak tanır.
Gelişmiş güvenlik paketimiz, müşteri verilerinin her zaman korunduğunu ve tamamen geliştirme ekibinizin kontrolünde olduğunu garanti eder.
Hemen geliştirmeye başlayın. Ücretsizdir.
Ya da ekibimizle iletişime geçin daha fazla bilgi almak için.
Sıkça Sorulan Sorular
1. LLM ajanı ile bir sohbet botu arasındaki fark nedir?
Bir sohbet botu genellikle belirli senaryoları veya akışları takip ederken, bir LLM ajanı daha esnektir. LLM ajanları, büyük bir dil modeli kullanarak akıl yürütür, bilgiye ulaşır, araçları kullanır ve kararlar alır.
2. LLM ajanları internetsiz çalışabilir mi?
LLM ajanları, ihtiyaç duydukları her şey (dil modeli ve veriler gibi) yerel olarak çalışıyorsa kısmen internetsiz çalışabilir. Ancak çoğu, gerçek zamanlı veri, harici API’ler veya güncel bilgi gibi şeyler için bulut tabanlı hizmetlere dayanır.
3. LLM ajanlarının her zaman bir dil modeli altyapısına ihtiyacı var mı?
Evet, bu temel bir gerekliliktir. LLM ajanındaki "LLM" büyük dil modeli anlamına gelir. Bu olmadan, ajan doğal dili anlama veya üretme yeteneğini kaybeder.
4. Günümüzde LLM ajanları kullanmanın başlıca sınırlamaları veya riskleri nelerdir?
Yanlış bilgi üretebilir, belirsiz komutlarda takılabilir veya iyi korunmazsa hassas bilgileri sızdırabilirler. Ayrıca, yalnızca arkasındaki veri ve tasarım kadar akıllıdırlar.
5. Hangi sektörler LLM ajanlarını en hızlı şekilde benimsiyor?
Müşteri hizmetleri, BT desteği, sağlık ve satış alanları hızla adapte oluyor. Temelde, dil tabanlı tekrarlayan işlerin otomasyona uygun olduğu her yerde kullanılıyorlar.
