Çoğu insan yapay zeka aracıları oluşturmanın derin öğrenme, olasılık teorisi ve makine öğrenimi konusunda doktora düzeyinde bir anlayışa sahip olmayı gerektirdiğini varsayar. Neyse ki durum böyle değil.
Girişin önündeki gerçek engel teknik karmaşıklık değil, neyin gerçekten önemli olduğunu anlamaktır.
Modern yapay zeka aracı oluşturucuları ve en iyi uygulamalarla, LLMs 'ler sohbet robotlarından daha fazlası haline geldi - bilgi toplayabilir, iş akışlarını otomatikleştirebilir ve gerçek eylemler gerçekleştirebilirler.
Ancak iyi bir yapay zeka ajanı oluşturmak sadece bir modeli takmaktan ibaret değildir. Pratik beceriler gerektirir - iletişim tasarımı, API entegrasyonu, hata ayıklama ve performans optimizasyonu.
Bu kılavuz, gereksiz karmaşıklık olmadan çalışan yapay zeka aracıları oluşturmak için tam olarak bilmeniz gerekenleri açıklıyor.
1. Niyet Tanıma
Çoğu YZ aracı kötü yanıtlar ürettikleri için değil, kullanıcıların ne demek istediğini anlamadıkları için başarısız olur. Niyet tanıma, YZ aracılarının kullanıcı girdisini doğru sınıflandırmasını ve uygun şekilde yanıt vermesini sağlar.
Ne Öğreneceksiniz?
- Yapay zeka, kullanıcı girdisini önceden tanımlanmış amaçlara göre nasıl sınıflandırır?
- Anahtar kelime tabanlı ve makine öğrenimi tabanlı niyet tespiti.
- Uç durumları ele almak ve yapay zeka karmaşasını önlemek için geri dönüş amaçlarını yapılandırma.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Bir kullanıcı "Siparişimi iade edebilir miyim?" diye soruyor ancak AI temsilcisi bunun yerine "siparişi takip et" amacını tetikliyor.
- Düzeltme: Yapay zekayı daha fazla niyet varyasyonu örneği ile eğitmek ve varlık tanımayı iyileştirmek.
- Etki: Yapay zeka "return" kelimesini "track" kelimesinden farklı olarak doğru bir şekilde tanımlayarak yanıt doğruluğunu artırır.
2. Kodsuz Yapay Zeka Aracı Oluşturma
Aşağıdaki gibi kodsuz aracı oluşturucular BotpressVoiceflow ve LangChain, yapay zeka aracı geliştirmeyi erişilebilir hale getirir; ancak bu araçların etkili kullanımı, konuşma tasarımını, bağlam yönetimini ve API tetikleyicilerini anlamayı gerektirir.
Ne Öğreneceksiniz?
- Doğal hissettiren akış tabanlı konuşmalar tasarlama.
- Konuşmaları dinamik hale getirmek için bellek ve değişkenleri kullanma.
- Bot işlevselliğini geliştirmek için harici API'leri ve veritabanlarını bağlama.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Müşteri adayı oluşturma amaçlı bir sohbet robotu, bir kullanıcının şirket adını soruyor ancak konuşmanın ilerleyen bölümlerinde unutuyor.
- Düzeltme: Dinamik olarak başvurulabilmesi için şirket adının bir oturum değişkeninde saklanması.
- Etki: Chatbot, takip mesajlarını kişiselleştirerek kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranlarını iyileştiriyor.
3. API Temelleri
API erişimi olmayan bir chatbot, harekete geçemeyen akıllı bir asistan gibidir. API'ler yapay zeka aracılarının veri almasına, kayıtları güncellemesine, mesaj göndermesine ve iş akışlarını otomatikleştirmesine olanak tanır.
Ne Öğreneceksiniz?
- REST API'leri-uç noktaları, kimlik doğrulama ve istek/yanıt yapılarını anlama.
- Olaylar gerçekleştiğinde eylemleri tetiklemek için web kancalarını kullanma.
- Veri sızıntılarını ve kötüye kullanımı önlemek için güvenli API çağrıları yapma.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Bir chatbotun gerçek zamanlı hisse senedi fiyatları sağlaması gerekiyor ancak her zaman belirsiz rakamlarla yanıt veriyor.
- Düzeltme: Sohbet botunu önceden yüklenmiş statik verilere güvenmek yerine canlı bir borsa API'sine bağlayın.
- Etki: Kullanıcılar belirsiz ve bağlam dışı bilgiler yerine doğru, gerçek zamanlı stok güncellemeleri alır.
4. Hata Ayıklama ve Sorun Giderme
Hiçbir yapay zeka ajanı mükemmel değildir. Hatalar, teklemeler ve yanlış yanıtlar olacaktır. İyi bir YZ oluşturucu ile zorlanan bir YZ oluşturucu arasındaki fark, sorunları verimli bir şekilde nasıl teşhis edeceğini ve düzelteceğini bilmektir.
Ne Öğreneceksiniz?
- Yanlış niyet sınıflandırmasının belirlenmesi ve eğitim verilerinin iyileştirilmesi.
- API hatalarında hata ayıklama - istek hatalarını ve kimlik doğrulama sorunlarını izleme.
- Bir yapay zeka ajanının neden beklenmedik şekilde davrandığını belirlemek için günlükleri ve konuşma geçmişini kullanma.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Bir chatbot, bir kullanıcı ürün ayrıntılarını sorduğunda yanıt vermeyi kes iyor.
- Düzeltme: API günlüklerinin kontrol edilmesi ve API anahtarının süresinin dolduğunun tespit edilmesi, isteklerin başarısız olmasına neden oldu.
- Etki: API anahtarının düzeltilmesi chatbot işlevselliğini geri yükleyerek kullanıcıların kesinti yaşamasını önler.
5. Yapay Zeka Etiği ve Önyargıların Ele Alınması
LLMs ler büyük miktarda internet verisi üzerinde eğitilir, bu da önyargı, yanlış bilgi veya uygunsuz davranışları miras alabilecekleri anlamına gelir. Etik YZ geliştirme, bu riskleri anlamak ve YZ aracılarının doğru, adil ve sorumlu kalmasını sağlamak için güvenlik önlemleri tasarlamakla ilgilidir.
Ne Öğreneceksiniz?
- Yapay zeka çıktılarındaki önyargıların belirlenmesi ve moderasyon filtrelerinin uygulanması.
- Zararlı veya yanıltıcı yanıtları önlemek için korkuluklar oluşturmak.
- Yapay zeka davranışını sürekli iyileştirmek için kullanıcı geri bildirim döngülerini izleme.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Bir finansal yapay zeka asistanına "Benim için en iyi kredi seçeneği nedir?" diye soruluyor, ancak eğitim verileri tüketici yararından ziyade kredi veren promosyonlarını temsil ettiği için yüksek faizli kredilere öncelik veriyor.
- Düzeltme: Yapay zeka, tavsiyelerin önyargılı veriler yerine kullanıcı ihtiyaçlarına öncelik vermesini sağlamak için kredi türlerini çapraz kontrol eder.
- Etki: Algoritmik önyargıların önerileri çarpıtmasını önler ve yapay zekanın adil, kullanıcı merkezli tavsiyeler vermesini sağlar.
6. Sistem Mimarisi Planlaması
Tek bir yapay zeka ajanı oluşturmak kolaydır. Birden fazla ajanın birlikte verimli çalışmasını sağlamak? İşte bu noktada mimari önemlidir. Doğru planlama yapılmazsa, YZ aracıları kaynak açısından ağır, ölçeklenemez ve bakımı zor hale gelir.
Ne Öğreneceksiniz?
- YZ ajanlarının bağımsız olarak veya çoklu ajan sisteminin bir parçası olarak çalışacak şekilde yapılandırılması.
- Uzun süren konuşmalar için durum ve bellek yönetimi.
- Harici veritabanları ve otomasyon araçlarıyla etkileşime girebilen yapay zeka ajanları tasarlama.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Bir yapay zek a biletleme sistemi temel sorguları hallediyor, ancak bir kullanıcı hesap ayrıntılarını sorduğunda, belirli bir temsilcinin gerekli izinlere sahip olmaması nedeniyle CRM'den veri alamıyor.
- Düzeltme: Yapay zeka sistemi, kısıtlı sorguları isteği doğrudan denemek yerine yetkili bir arka uç hizmetine devredecek şekilde yeniden tasarlandı.
- Etki: Yapay zeka, yararlı yanıtlar sunmaya devam ederken güvende kalır ve hassas talepleri konuşma akışını bozmadan sorunsuz bir şekilde iletir.
7. Performans Optimizasyonu
Yavaş yapay zeka yanıtları ve yüksek API maliyetleri kullanıcı deneyimini öldürür. Performansı optimize etmek , yapay zeka aracılarının hızlı, verimli ve gereksiz işlem yükü olmadan yanıt vermesini sağlar.
Ne Öğreneceksiniz?
- Sıkça talep edilen verileri önbelleğe alarak API çağrılarındaki gecikmeyi azaltma.
- Verimlilik için LLM parametrelerinin (sıcaklık, token limitleri) ayarlanması.
- Gereksiz döngüleri veya gereksiz sorguları önlemek için iş akışı yürütmesini optimize etme.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Yapay zeka destekli bir SSS botunun basit soruları yanıtlaması 5 saniye ve 0,2 dolar ekstra zaman alıyor, bu da kullanıcıları ve cüzdanınızı uzun vadede hayal kırıklığına uğratıyor.
- Düzeltme: Sistem sık yanıtları önbelleğe alır ve her şeyi bir LLM'ye göndermek yerine yaygın sorgular için kural tabanlı mantığa öncelikverir
- Etki: Yanıt süresi 1 saniyenin altına düşerek kullanıcı deneyimini iyileştirir ve API maliyetlerini azaltır.
8. Yapay Zeka Ajanları için CI/CD
Yapay zeka aracıları, ister yeni amaçlar, ister API entegrasyonları veya model iyileştirmeleri olsun, sürekli güncellemelere ihtiyaç duyar. Uygun CI/CD ardışık düzenleri olmadan, değişiklikleri yaymak dağınık ve hataya açık hale gelir.
Ne Öğreneceksiniz?
- Dağıtımdan önce sorunları yakalamak için yapay zeka aracı testini otomatikleştirme.
- Yapay zeka iş akışı değişikliklerini izlemek ve yönetmek için sürüm kontrolünü kullanma.
- Mevcut işlevselliği bozmadan güncellemeleri dağıtma.
Örnek:
- Sorun: Bir chatbot güncellemesi önemli bir kullanıcı akışını bozuyor, ancak geri alma sistemiyok
- Düzeltme: Bir CI/CD ardışık düzeninin uygulanması, yeni sürümlerin yayına alınmadan önce hazırlama ortamında test edilmesinisağlar
- Etki: Güncellemeler daha sorunsuz, daha güvenli ve sorun olması durumunda anında geri alınabilir.
9. MLOps & Veri Yönetimi
Yapay zeka ajanları gerçek kullanıcı etkileşimlerinden öğrendiklerinde gelişirler, ancak kötü veri yönetimi sürüklenmeye, eski yanıtlara veya verimsiz eğitim döngülerine yol açabilir.
Ne Öğreneceksiniz?
- Temsilci gelişimi için bilgi tabanlarının ve geri bildirim döngülerinin yönetilmesi.
- İş akışlarının ilgili, temiz verilerle güncellenmesini sağlamak.
- Yapay zeka doğruluğunu ve kullanıcı memnuniyetini izlemek için günlük tutma ve izlemeyi kullanma.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Bir chatbot , statik bir veri kümesine dayandığı için güncel olmayan politika bilgileri vermeye devam ediyor.
- Düzeltme: Yapay zeka, bir bilgi tabanı aracılığıyla şirketin CMS'sinden en son verileri çeken bir geri alma destekli üretim (RAG) modülü ilegüncellenir.
- Etki: Bot, manuel müdahale olmadan her zaman doğru, gerçek zamanlı yanıtlar verir.
10. Güvenlik ve Uyumluluk
Yapay zeka aracıları hassas verileri, API çağrılarını ve kullanıcı etkileşimleriniişler ; veri ihlallerini, kötüye kullanımı veya uyumluluk hatalarını önlemek için bunları güvencealtına almak çok önemlidir.
Ne Öğreneceksiniz?
- Yetkisiz erişimi önlemek için API çağrılarının ve kimlik doğrulama yöntemlerinin güvenliğini sağlama.
- Hızlı enjeksiyon saldırılarını önlemek için girdi doğrulaması uygulamak.
- GDPR, SOC 2 ve sektöre özgü yönergeler gibi düzenlemelere uyumluluğun sağlanması.
Örnek Senaryo:
- Sorun: Bir satış yapay zeka asistanı , API yanıtları uygun şekilde filtrelenmediği için hassas müşteri verilerini açığa çıkarıyor.
- Düzeltme : Sistem, yanıtları göndermeden önce hassas alanları redakte edecek şekilde güncellenerek hiçbir özel bilginin açığa çıkmamasısağlanmıştır
- Etki: Yapay zeka uyumlu, güvenli ve kullanıcılar tarafından güvenilir kalır.
11. Güncel Kalmak
Yapay zeka teknolojisi hızla gelişiyor. Bugün işe yarayan bir şey altı ay içinde modası geçmiş olabilir. En iyi yapay zeka geliştiricileri sadece yetenekli olmakla kalmaz, aynı zamanda sürekli öğrenirler. Gerçek yenilikler geliştirici forumlarında, araştırma makalelerinde ve açık kaynak topluluklarında gerçekleşirken , yanıtlar için yalnızca sohbet robotlarına güvenmek sizi yavaşlatacaktır.
Nasıl Önde Kalabilirsiniz?
- Yeni atılımları takip etmek için yapay zeka araştırma makalelerini, GitHub depolarını ve geliştirici forumlarını takip edin.
- Gibi haber bültenlerine abone olun Yapay Zekayı İçe Aktar, Nöronve düzenli içgörüler için Hugging Face'in blogu.
- En yeni model ve araçlardan yararlanmak için Hugging Face, Botpress ve LangChain güncellemelerini takip edin.
İlk Yapay Zeka Temsilcinizi Dakikalar İçinde Dağıtın
Yapay zeka ajanları sadece yönlendirmelere değil, yapıya ve otomasyona da ihtiyaç duyarlar.
Botpress , daha akıllı yapay zeka aracıları oluşturmanız için size amaçlar, iş akışları, API entegrasyonları ve bilgi entegrasyonu sunar.
Yerleşik hata ayıklama ve analizlerle konuşmalar tasarlayın, harici sistemlere bağlanın ve yanıtları optimize edin.
Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsizdir.
İçindekiler
Bunu paylaşın:
.svg)
