Üretken Yapay Zekanın Yeni Evresi için Veri Katmanı

Üretken yapay zeka, sohbet robotları ve yardımcı robotlar gibi bilgi temelli uygulamalardan karmaşık ve çok adımlı iş akışlarını gerçekleştirebilen otonom yapay zeka ajanlarına doğru evriliyor. Bu sistemler, farklı sektörlerde çeşitli, yüksek karmaşıklığa sahip kullanım durumlarını otomatikleştirebiliyor. Bu makale, yapay zeka ajanları için gerekli olan farklı bellek sistemlerini inceleyerek bu sistemlerin karşılaştığı temel zorlukları tanımlayacak ve farklı veri tabanlarının bir bellek sistemine nasıl entegre edilebileceği üzerinde duracaktır.

Yapay Zeka Ajanı Nedir?

Yapay zeka ajanları, yapay zekanın işbirlikçi ve yenilikçi olarak hareket ettiği ve insanların teknolojiyle etkileşim biçimini temelden değiştiren yeni bir çağın kapısını açıyor. Yapay zeka ajanları; çok adımlı süreçleri tamamlamak için karar verebilen, planlama yapabilen ve minimum düzeyde insan denetimi ile karmaşık hedefleri otonom olarak takip etmek amacıyla tasarlanmış sistemleri ifade eder. Bu yapay zeka ajanları, bağlamı anlama, hedefler belirleme, görevler arasında muhakeme yapma ve değişen koşullara göre faaliyetleri uyarlama gibi daha çok insanların sahip olduğu becerileri kullanarak çalışmayı amaçlamaktadır.

Yapay zeka ajanlarının üç kritik bileşene ihtiyacı vardır: büyük dil modelleri (LLM'ler), bellek ve bir plan.  Her bir bileşen farklı bir role hizmet eder ve entegre edildiklerinde yapay zeka ajanlarının parçaların toplamından daha fazla işi başarmasını sağlarlar.

• LLM’ler: Bir yapay zeka ajanı, sorunları parçalara ayırmak ve alt görevleri yerine getirmek için LLM'leri birden çok kez kullanabilir. Mevcut diyaloğu özetlemek için bir LLM kullanarak işe başlayabilir ve ardından çalışma belleği oluşturabilir. Daha sonra başka bir LLM ile sonraki eylemleri planlayabilir ve her olası eylemin kalitesini değerlendirmek için üçüncü bir LLM kullanabilir. Son olarak, dördüncü kez LLM kullanımı ile kullanıcı için nihai yanıtı oluşturur. Farklı amaçlar için farklı LLM’lerin kullanılması, yapay zeka ajanlarının tek bir LLM kullanımına kıyasla daha yüksek performans elde etmesini sağlar.
• Bellek: Uzun süreli bellek, yapay zeka ajanlarının sorunları daha etkili bir şekilde çözmesini sağlar. Örnek olarak, bir perakendecinin yapay zeka ajanı ürünler, garanti politikaları ve şirket geçmişi hakkında ayrıntılı bilgilere erişebilir ve böylece müşteri sorularına daha doğru yanıtlar verebilir.
• Plan: Bir yapay zeka ajanının karmaşık, çok adımlı görevleri güvenilir bir şekilde yerine getirmek için “plan” ya da iş akışına ihtiyacı vardır. Bu planlar yapay zeka ajanına süreç boyunca rehberlik ederek görevlerin doğru sırada gerçekleştirilmesini ve başarıyla tamamlanmasını sağlar.

Yapay Zeka Ajan Sistemlerinde Bellek Sistemleri Türleri

Bellek sistemleri, yapay zeka ajanlarının iyi çalışabilmesi adına büyük önem taşır. Yapay zeka ajanları; işlevselliklerini, verimliliklerini ve karmaşık görevleri yapabilme yeteneklerini geliştirmek için bellek sistemlerine ihtiyaç duyar. Bellek sistemleri, bilgiyi depolamak ve geri almak, bağlamı korumak, geçmiş deneyimlerden öğrenmek ve bilinçli kararlar almak için gereklidirler.  İyi bir bellek sistemi, yapay zeka ajanlarının çıkarım yapmak için yararlanabileceği çeşitli bilgilerin düzenlenmesi, depolanması ve yüksek verimli performans sağlamak için elzemdir.

Yapay zeka ajanları için bellek sistemleri kısa ve uzun süreli bellek sistemleri olarak sınıflandırılabilir. Kısa süreli bellek, aktif olarak işlenmekte olan bilgileri geçici olarak tutan çalışma belleğini içerir. Bu, anında yapılması gereken görevler için gereklidir. Çalışma belleği ya da kısa süreli belleğin bir diğer kullanım alanı da bağlam yönetimidir ve yapay zeka ajanları için devam eden görevlerin bağlamını korumak son derece önemlidir. Bu yetenek, düzenli işlemler ve karar verme için gereklidir ve yapay zeka ajanlarının iş akışları boyunca karmaşık talimatları gerçekleştirebilmesine olanak tanır.

Yapay zeka ajanları için ikinci tür bellek sistemi, episodik, semantik ve işlemsel belleği kapsayan uzun süreli bellektir.

• Episodik bellek, belirli olayları ve deneyimleri depolar. Yapay zekanın geçmiş etkileşimleri hatırlamasını ve bu bilgiyi öğrenme ve adaptasyon için oldukça önemli olan gelecekteki kararları vermek için kullanmasını sağlar.
• Semantik bellek, gerçekler ve kavramlar da dahil olmak üzere dünya hakkında genel bilgileri tutar ve yapay zekanın daha doğru yanıtlar verebilmek için karşılaşılan bilgileri anlamasına ve muhakeme etmesine yardımcı olur.
• İşlemsel bellek, görevlerin nasıl yerine getirileceğine dair bilginin depolanmasını içerir ve yapay zekanın, aynı insanların bisiklete binmeyi hatırlamasına benzer şekilde öğrenilen prosedürleri otomatik olarak yürütebilmesine olanak tanır. Böylelikle, kullanıcılarla etkileşimlerin akışını ve bağlamını koruyarak, yapay zekanın bir konuşma boyunca tutarlı ve bağlama uygun yanıtlar vermesini sağlar.

Mevcut Yaklaşımlarda Karşılaşılan Zorluklar

Bellek sistemi gereksinimlerini karşılamak için yaygın yaklaşım, çeşitli veri iş akışları veya türleri için özel amaçlı ve bağımsız veritabanı yönetim sistemlerinin kullanılmasıdır:

• Bellek içi veritabanı: Önbelleğe almak ve sıklıkla ihtiyaç duyulan verilere hızlı erişim sağlamak için kullanılır.
• İlişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanları operasyonel ve işlemsel veriler için kullanılır.
• Veri ambarları ve OLAP sistemleri, geçmiş veri setleri ve karmaşık sorgular için kullanılır.
• Vektör veritabanları vektörleri yönetmek için kullanılır ve gömme ve benzerlik aramalarını içeren görevler için gereklidir.

Ancak, bağımsız veritabanlarından oluşan karmaşık bir ağ, bir yapay zeka aracısının performansınını olumsuz yönde etkileyebilir.

• Gecikme sorunları: Farklı veri tabanlarının farklı yanıt sürelerine sahip olması verimsizliğe yol açabilir.
• Veri siloları: Birbirinden farklı veri tabanları kapsamlı veri analizi yapılmasını engelleyebilir.
• Tutarsız veri: Veri tutarlılığındaki farklılıklar hatalara yol açabilir.

Bu farklı veritabanlarını yapay zeka ajanları için uyumlu, birlikte çalıştırılabilir ve esnek bir bellek sistemine entegre etmek başlı başına bir zorluktur. Sık kullanılan veritabanı hizmetlerinin büyük bir çoğunluğu, yapay zeka ajanı sistemlerinin ihtiyaç duyduğu hız ve ölçeklenebilirlik için uygun değildir ve zayıf oldukları noktalar çoklu sistemlerde daha da kötü bir hale gelir.

Yapay zeka ajanları çağında bellek sistemlerinin entegrasyonu giderek daha da fazla önem taşımaktadır. Otonom yapay zeka ajanlarının tam potansiyelini gerçekleştirmenin anahtarı, farklı veri kaynaklarının neden olduğu zorlukların hız ve ölçeklenebilirlik için optimize edilmiş bellek sistemleri kullanarak üstesinden gelmektir. İşletmeler, yüksek performans ve düşük gecikmeyi destekleyen birleşik veri platformlarından yararlanarak inovasyonu teşvik edebilir, verimliliği artırabilir ve stratejik hedeflerine ulaşmak için yapay zeka ajanlarından yararlanabilir. Yapay zekanın geleceği, yalnızca insanlar gibi düşünen ve öğrenen değil, aynı zamanda çeşitli verileri sorunsuz bir şekilde entegre ederek otonom olarak akıllı, uyarlanabilir ve bağlama duyarlı yanıtlar sağlayan sistemler yaratmaktan geçiyor.