- LLM ajanları, basit sohbetin ötesinde karmaşık, otonom görevleri yerine getirmek için dil anlama, hafıza, araç kullanımı ve planlamayı birleştirir.
- LLM aracılarının iyileştirilmesi, daha iyi doğruluk ve güvenilirlik için RAG, ince ayar, n-shot istem ve gelişmiş istem mühendisliği gibi teknikleri içerir.
- Bir LLM aracısı oluşturmak için net hedefler, doğru platform, model yapılandırması, entegrasyonlar, testler ve sürekli izleme gerekir.
- Güçlerine rağmen, LLM ajanlarının halüsinasyonlar, gizlilik riskleri ve bağlam kısıtlamaları gibi sınırları vardır, bu nedenle dikkatli tasarım ve gözetim şarttır.
Muhtemelen yılın en sıcak konusuna aşinasınızdır: Yapay zeka ajanları.
Bu yapay zeka ajanlarının çoğu LLM ajanlarıdır. Neden?
Botpress CEO'su Sylvain Perron, "Geçtiğimiz birkaç yıl içinde otonom ajanlar değişti," diye açıklıyor. "Altta yatan modeller gelişti. LLMs ler yeni bir muhakeme ve soyutlama katmanının kilidini açtı."
LLMs gücüyle, her türlü dil tabanlı veya muhakeme görevini tamamlamak için yapay zeka ajanları oluşturulabilir.
Dil ve analitik yetenekleri sayesinde yavaş yavaş beyaz yakalı iş yerlerini ele geçiriyorlar ve şirketlerin %80'inden fazlası önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zeka aracılarını kullanmayı planlıyor.
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.
Bir LLM acentesini tanımlayan 4 özellik nedir?
Bir LLM acentesinin 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.
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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
4 tip LLM acentesi nedir?
.webp)
1. Diyaloğa Dayalı Temsilciler (örn. müşteri desteği ve potansiyel müşteri oluşturma)
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
2. Görev Odaklı Aracılar (örn. YZ asistanları ve YZ iş akışları)
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
3. Yaratıcı Aracılar (örn. içerik oluşturma araçları)
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)
4. İşbirlikçi Ajanlar (örn. kurumsal yapay zeka ajanları)
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
İşletmeler LLM aracılarını nasıl kullanıyor?
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
Otomasyon uzmanı Pascal Bornet tarafından 167 şirket üzerinde yapılan bir araştırmaya göre, müşteri hizmetleri, LLM aracısının benimsenmesi için en popüler kullanım alanıdır.
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.
Aslında Bornet çalışması, dahili operasyonlardaki LLM temsilcilerinin en uygun maliyetli olduğunu ve daha önce dahili görevleri yerine getirmek için harcanan zamandan %30-90 oranında tasarruf sağladığını ortaya koymuştur.
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
Nasıl İyileştirilir LLM Temsilci Yanıtları
Bir AI projesi için bir LLM özelleştiriyorsanız , genel bir modelin kullanıcılara vereceği standart yanıtları ayarlamak isteyeceksiniz. (Sohbet robotunuzun rakipleri önermesine izin veremezsiniz, değil mi?) Ayrıca, rastgele dil üretimi yerine eğitimli bir çalışan gibi performans göstermesi için özel iş mantığı kullanmasını da isteyebilirsiniz.
Kaliteyi artıran dört genel kavram vardır: LLM cevaplar:
- RAG
- İnce ayar
- N-atış istemi
- Hızlı mühendislik
1. Geri alma-artırılmış nesil
RAG, ChatGPT adresinde hepimizin yaptığı basit bir şeyin süslü bir adıdır: ChatGPT adresine bir metin yapıştırmak ve bununla ilgili bir soru sormak.
Tipik bir örnek, bir e-ticaret sitesinde belirli bir ürünün stokta olup olmadığının sorulması ve bir sohbet robotunun bu bilgiyi (daha geniş internet yerine) bir ürün kataloğunda aramasıdır.
Geliştirme hızı ve gerçek zamanlı bilgi edinme açısından RAG olmazsa olmazdır.
Genellikle hangi modeli seçeceğinizi etkilemez, ancak bilgi ve cevapları sorgulayan bir LLM API uç noktası oluşturmanızı ve bu uç noktayı kendi LLM gibi kullanmanızı hiçbir şey engellemez.
Bilgi tabanlı bir sohbet robotu için RAG kullanmak, bir modele ince ayar yapmanız ve onu güncel tutmanız gerekmediğinden bakımı genellikle daha kolaydır - bu da maliyetleri azaltabilir.
2. İnce ayar
İnce ayar, belirli bir görevi nasıl iyi yapacağını öğrenmesi için modelinize örnekler sunmayı içerir. Ürününüz hakkında konuşma konusunda mükemmel olmasını istiyorsanız, şirketinizin en iyi satış görüşmelerinden bir dizi örnek verebilirsiniz.
Model açık kaynaklıysa, ekibinizin bir modele ince ayar yapmak için yeterli mühendislik kapasitesine sahip olup olmadığını kendinize sorun.
Model kapalı kaynaklıysa ve bir hizmet olarak sunuluyorsa - GPT-4 veya Claude- o zaman genellikle mühendislerinizin API'leri kullanarak özel modellere ince ayar yapmasını sağlayabilirsiniz. Bu yöntemle fiyat genellikle önemli ölçüde artar, ancak bakım çok azdır veya hiç yoktur.
Ancak birçok kullanım durumu için ince ayar, modelinizi optimize etmeye yönelik ilk adım değildir.
Statik bilgi için bir bilgi botu oluşturmak, ince ayar yapmak için harika bir örnektir. Soru ve yanıt örnekleri vererek, gelecekte yanıta bakmadan bunları yanıtlayabilmelidir. Ancak bu, gerçek zamanlı bilgi için pratik bir çözüm değildir.
3. N-shot öğrenme
Yanıtların kalitesini iyileştirmeye başlamanın en hızlı yolu, tek bir LLM API çağrısında örnekler sağlamaktır.
Zero-shot - bir yanıtta aradığınız şeyle ilgili sıfır örnek vermek - çoğumuz ChatGPT adresini bu şekilde kullanırız. Tek bir örnek (veya tek atış) eklemek, yanıt kalitesinde önemli bir iyileşme görmek için genellikle yeterlidir.
Birden fazla örnek n-shot olarak kabul edilir. N-shot, ince ayarın aksine modeli değiştirmez. Her soru sorduğunuzda, yanıt istemeden hemen önce örnekler veriyorsunuz.
Ancak bu strateji aşırı kullanılamaz: LLM modellerinin maksimum bağlam boyutu vardır ve mesajın boyutuna göre fiyatlandırılır. İnce ayar, n-shot örneklere olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir, ancak doğru olması daha fazla zaman alır.
4. Hızlı mühendislik teknikleri
Modelleri bir cevap bulmadan önce yüksek sesle düşünmeye zorlayan düşünce zinciri gibi başka hızlı mühendislik teknikleri de vardır.
Ayrıca, karmaşık görevleri daha küçük adımlara bölmek için birden fazla istemi sırayla çalıştırmayı teşvik eden istem zincirlemesi de vardır.
Bu stratejiler, özellikle muhakeme gerektiren görevler için yanıtların kalitesini ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırabilir; ancak bunlar genellikle daha uzun yanıtlar, daha fazla belirteç kullanımı ve daha yavaş performans pahasına gerçekleşir.
Bu, yanıt kalitesini artırır, ancak yanıt uzunluğu, maliyeti ve hızı pahasına.
Nasıl Oluşturulur LLM 6 Adımda Ajan
1. 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.
2. 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
3. Şunu yapılandırın: 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.
4. 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.
5. Test edin ve Geliştirin
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.
6. 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.
SSS
1. Bir LLM temsilcisi ile bir chatbot arasındaki fark nedir?
Bir LLM aracısı ile bir sohbet robotu arasındaki fark, bir sohbet robotu önceden tanımlanmış kuralları veya konuşma akışlarını takip ederken, bir LLM aracısının amacı anlamak, veri almak, araçları veya API'leri kullanarak eylemler gerçekleştirmek ve yanıtlarını dinamik olarak uyarlamak için geniş bir dil modeli kullanmasıdır. LLM aracıları, basitçe yanıt vermek yerine muhakeme yapmak ve otonom olarak hareket etmek üzere tasarlanmıştır.
2. LLM temsilcileri internet bağlantısı olmadan çalışabilir mi?
LLM aracıları, yalnızca dil modeli ve gerekli tüm araçlar veya veriler şirket içinde yerel olarak barındırılıyorsa internet bağlantısı olmadan çalışır. Ancak, çoğu üretim LLM aracıları, güncel arama veya CRM erişimi gibi görevler için bulut tabanlı API'lere veya harici hizmetlere bağlıdır.
3. LLM aracıları her zaman bir dil modeli arka ucuna ihtiyaç duyar mı?
Evet, LLM aracıları her zaman bir dil modeli arka ucuna ihtiyaç duyar çünkü tüm mimari, modelin doğal dil girdisini işleme ve çıktı üretme becerisine bağlıdır. Bir LLM olmadan, aracı kullanıcı istemlerini anlayamaz veya ne yapacağına karar veremez.
4. Günümüzde LLM aracılarını kullanmanın temel sınırlamaları veya riskleri nelerdir?
LLM aracılarını kullanmanın ana sınırlamaları arasında halüsinasyon (yanlış yanıtlar üretme) ve giriş/çıkış uygun şekilde güvence altına alınmazsa potansiyel veri sızıntıları yer alır. Ayrıca gerçek dünya kullanımında güvenilir ve uyumlu davranış sağlamak için özenli tasarım ve izleme gerektirirler.
5. Hangi sektörler LLM aracılarını en hızlı benimsiyor?
LLM aracılarını en hızlı benimseyen sektörler arasında müşteri desteği, BT hizmet yönetimi, sağlık yönetimi, finansal hizmetler ve büyük hacimli tekrarlayan dil görevlerinin verimlilik ve ölçeklendirme için otomatikleştirilebildiği B2B satışları yer almaktadır.
.png)
