Üretken ve Tahmine Dayalı Yapay Zekayı Birleştirmek için Gerçek Zamanlı Verilerin Kullanılması

Veriye dayalı karar verme çağına girdiğimiz şu dönemde yapay zekanın rolü hiç bu kadar önemli olmamıştı. Borsa trendleri üzerine tahmin yürütmekten kullanıcılar için kişiselleştirilmiş içerik üretmeye kadar, yapay zeka modelleri artık inovasyonun en ön saflarında yer alıyor. Ancak bu modellerin etkinliği, kullandıkları verilerin kalitesine ve güncelliğine derinden bağlıdır.

Eski Verilerin Yarattığı Zorluk, Tahmine Dayalı Sonuçlar Üzerindeki Etkisi ve Doğruluk Yanılsaması

Bilgisayar biliminde kullanılan “garbage in, garbage out” deyimi (GIGO), hatalı veya saçma (çöp) girdi verilerinin saçma çıktılar üretmesi anlamına gelir. Bu deyim, yapay zeka alanı için de geçerlidir. Modeller eksik, yanlı veya güncel olmayan bilgilerle eğitildiğinde veya beslendiğinde tahmine dayalı sonuçlar da zarar görecektir. Örnek olarak, şartların milisaniyeler içinde değiştiği finansal piyasalarda eski verilere güvenmek fırsatların kaçmasına ve hatta finansal kayıplara neden olabilir. Güncel olmayan veriler doğruluk yanılsaması yaratabilir. Modeller tahminlerinde yüksek güven gösterse de artık bu tahminler artık var olmayan bir gerçekliğe dayanmaktadır.

Eski verilerin etki alanları oldukça geniştir:

• İş Kararları: Finans, sağlık ve perakende gibi sektörlerde, güncel olmayan bilgilere dayalı kararlar vermek önemli mali kayıplara veya fırsatların kaçmasına neden olabilir.

• Güvenlik Kaygıları: Otonom sürüş veya tıbbi teşhis gibi kritik uygulamalarda eski verilerin ortaya koyduğu tahminler can sağlığı açısından büyük riskler taşıyabilir.

• Müşteri Deneyimi: Kişiselleştirilmiş pazarlama gibi müşteri odaklı hizmetler için güncel olmayan tahminler kullanıcı katılımı ve memnuniyetinde düşüşe yol açabilir.

Temel Modellerde Halüsinasyon Bilmecesi

Temel modeller inanılmaz derecede güçlü olmasına karşın "halüsinasyon" olarak bilinen bir olgu olan saçma veya gerçekte yanlış içerik üretmeye karşı bağışık değildir. Bu halüsinasyonlar, modelin en güncel veya bağlamsal olarak ilgili bilgilere sahip olmayabilecek statik bir veri kümesinden yararlanması nedeniyle ortaya çıkar.

Gerçek Zamanlı Verilerle Halüsinasyonların Azaltılması, Doğruluk ve Tutarlılık Düzeyinin Artırılması

Gerçek zamanlı verilerin yapay zekaya entegre edilmesi halüsinasyon oluşumunu önemli ölçüde azaltabilir. Model en güncel verilere eriştiğinde tutarlı tahminler veya içerikler üretebilir.

Gerçek zamanlı veriler, modelin sunduğu tahminlerin en taze verilerle uyumlu olmasını sağlar. Gerçek zamanlı verilerin entegre edilmesi, karar verme süreci için yapay zekanın ortaya çıkarabileceği yüksek değerli tahmine dayalı kullanım durumlarına geçmek ve yapay zekanın tüm gücünden yararlanmak isteyen işletmeler açısından büyük önem taşır.

Gerçek Zamanla Yapay Zekada Veritabanlarının Rolü

Üretken yapay zeka ile zenginleştirilmiş uygulamalar için hiper bağlamsallaştırılmış ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmanın temeli kuruluşların kayıt ve gerçeklik sisteminde yatar. Gerçek zamanlı veriler, gerçek zamanlı yapay zeka uygulama yığınının ayrılmaz bir bileşenidir ve operasyonel veritabanlarının yapay zekaya entegre edilmesi zorunludur. Bu, gerçek zamanlı verilerin modellere sorunsuz bir şekilde akışını sağlayarak modellerin değişen koşullara anında uyum sağlamasına olanak tanır.

Bu deneyimleri oluşturmak için geliştiricilerin yapılandırılmamış verileri verimli bir şekilde depolayabilen, yönetebilen ve sorgulayabilen yüksek performanslı, çok modelli bir veritabanı platformu elzemdir. Büyük dil modelleri için konuşma ve bağlam geçmişi ile gerçek zamanlı verilerle desteklenmesini sağlayan ve bunu büyük dil modellerinin yerel formatında veri saklama ve arama becerisiyle mümkün kılan uzun vadeli bir bellek katmanına ihtiyaçları vardır. Temel modellere uzun süreli bellek kazandırmanın anahtarı, yapılandırılmamış verileri depolayabilen ve sorgulayabilen yüksek düzeyde kullanılabilir bir veritabanıdır. Bu tür veritabanları büyük miktarda bilgiyi tutabilir ve model için hazır hale getirebilir. Böylelikle, söz konusu modelin adeta bir hafızası gibi işlev kazanır.

Multimodal bir veritabanı platformu, gerçek zamanlı yapay zeka uygulamaları için bahsettiğimiz bu veri platformu olmaya çok uygundur. Açık kaynaklı büyük dil modelleri platformları ve bulut sağlayıcıları arasındaki entegrasyonlarla faaliyetleri ve işlemsel, analitik ve semantik depoları sorunsuz bir şekilde birleştirerek geliştiricilerin yeni nesil uygulamaları oluşturma yolculuğunu hızlandırabilir.

Gerçek zamanlı verilerin üretken ve tahmine dayalı yapay zeka modellerine entegrasyonu sadece teknik bir yükseltme değil, aynı zamanda bir paradigma değişimidir. Giderek daha dinamik bir dünyaya doğru ilerlediğimiz bu çağda, yapay zekanın uyum sağlama ve doğru, içgörüler sunma yeteneği etkin karar vermenin temel taşı olacaktır. Eski verilerin ve halüsinasyonların zorlukları üzerinde düşünerek, yapay zekanın gerçek potansiyelini ortaya çıkarabilir ve onu veri odaklı geleceğimizde paha biçilemez bir varlık haline getirebiliriz.

Couchbase, geliştirici üretkenliğini önemli ölçüde artırmak ve modern uygulamalar için pazara sunma süresini hızlandırmak için Couchbase Capella’ya üretken yapay zeka yetenekleri ekledi. Capella iQ hakkında daha fazla bilgi almak ve özel bir ön izlemeye kaydolmak için bu adresi ziyaret edebilir veya ücretsiz deneme sürümümüzle Couchbase'i hemen şimdi kendiniz deneyebilirsiniz.