Teknik Mimari

Akıllı Cevaplar, Hızlı Çözümler: Query Insight'la Bilgiye Dokunun!

Query Insight (QI), seçili kaynaklardan yararlanarak yapay zekâ yardımıyla her türlü soruyu hızla ve doğru bir şekilde cevaplayan yenilikçi bir platformdur. Bu platform, geleneksel yapay zekâ sistemlerinden farklı olarak doğrudan yanıt vermeyi hedeflemek yerine, çeşitli araçlar ve kaynaklarla etkileşime geçen Agentic yaklaşımını kullanır.

Lokal Kurulum ve Veri Güvenliği

Query Insight, müşterinin kendi sunucularına kurularak çalışır, bu da bulut tabanlı çözümlerin sunduğu güvenlik risklerini ortadan kaldırır. Bu özellik, özellikle finans ve sağlık gibi gizlilik gereksinimleri yüksek sektörlerde tercih sebebidir. Lokal depolama, veri sızıntılarına karşı ek bir koruma katmanı sağlayarak kurumsal verilerin kontrolünü tamamen şirkete bırakır.

Veri Yönetimi Yaklaşımı

Kurumsal kaynakların fiziksel olarak tek bir yerde toplanmasını gerektirmez. Bunun yerine, bu platform, kurumun mevcut altyapısını kullanarak, verilerin bulunduğu konumlar hakkında bilgi edinir ve bu bilgilere erişim sağlar.

Geniş Kapsamlı Kaynaklar

Query Insight, web siteleri, belgeler, veri tabanları, e-posta sunucuları, videolar ve ses dosyaları gibi seçilen dijital kaynaklarda bulunan verileri yapay zeka ile öğrenir, sorulan soruları yetkilere bağlı olarak cevaplar. Gösterilen kaynakların içeriğinde olmayan soruları cevaplamaz. Kullanıcıların aradıkları bilgilere hızlı bir şekilde ulaşmalarını sağlar, böylece iş süreçleri daha verimli hale gelir.

Query Insight ile Agentic Yaklaşımı

Agentic yaklaşımı, insan benzeri zeka ve davranışları sergileyebilen, AI agentların tasarlanmasına ve beraber uyum içinde çalışmalarına dayanır. QI AI agentlar, çevrelerini algılayabilir, kullanıcılar veya diğer sistemlerle etkileşime geçebilir. Bu etkileşimlere uygun olarak kararlar alabilir veya eylemler yapabilirler. Hedeflerine ulaşmak için stratejiler geliştirebilirler. Bu yaklaşım, AI agentların karmaşık görevleri ele alabilme yeteneğini genişleterek, LLM’lerin (Büyük Dil Modelleri) kullanımını artırır.

Öz Yönetim: AI agentlar, kendi başlarına kararlar alabilir ve eylemler yapabilir.
Tepki: AI agentlar dış uyarıcılara ve değişimlere tepki verebilir.
Planlama: AI agentlar karmaşık görevleri yönetilebilir adımlara böler. Bir hedefi başarmak için gerekli olan eylemlerin dizisini belirler ve karşılaştığı zorluklarla karşılaştığında planlarını uyarlar.
Proaktivite: AI agentlar gelecekteki olayları öngörebilir ve hedeflerine ulaşmak için planlar yapabilir.
Kontrol ve Öğrenme: AI agentları kendi performanslarını değerlendirir, hatalardan öğrenir ve zamanla yaklaşımlarını geliştirir.
Sosyalleşme: AI agentlar diğer agentlar veya sistemlerle etkileşime geçebilir.
Düşünme Zinciri: Bu teknik, AI agentlarların farklı akıl yürütme yollarını keşfetmelerine izin vererek yaratıcı problem çözme yeteneğini teşvik eder.

Query Insight, Agentic yapı ile “Retrieval Augmented Generation” (RAG) yapısını birlikte kullanarak, karmaşık davranışlar sergileyebilen ve dinamik olarak ortamlara adapte olabilen AI agentları ile sorulara en doğru yanıtların verilmesini sağlar. Aynı zamanda, üretken (Generative), ayırt edici (discriminative) ve Retrieval-Based (Bilgi Alma Tabanlı) modellerin güçlü yönlerini birleştirir.

Query Insight, Büyük Dil Modeli (LLM) çerçevesinde çalışarak karmaşık görevleri yerine getirebilir. Birden fazla AI agentların yeteneklerini birleştirerek çalışır. Her bir AI agent belirli görev alanlarına uzmanlaşmıştır, birbirleriyle iletişim kurabilir ve bilgi paylaşarak genel işletim verimliliğini artırabilir.

Üretken Soru Cevaplama

Üretken Soru Cevaplama, doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka (AI) alanlarında kullanılan, özellikle de kullanıcıların sorduğu sorulara doğal dilde yanıtlar üreten bir teknolojidir. Bu teknoloji, genellikle derin öğrenme ve sinir ağları gibi yöntemlerle desteklenen üretken modeller kullanılarak gerçekleştirilir.

Bu yöntem, bir makinenin doğal dili anlayabileceği ve doğru bir yanıtı dilbilgisi ve anlam açısından sağlayabilecek şekilde doğal dilde metin oluşturmayı öğrenebileceği fikrine dayanır. Üretken Soru Cevaplama, geleneksel sabit yanıtlı sistemlerin aksine, sorulan soruya bağlı olarak yeni ve özgün yanıtlar üretebilir. Bu, modelin, veri tabanında önceden tanımlanmış yanıtlar arasından seçim yapmak yerine, sorunun bağlamını anlayıp uygun bir yanıt oluşturabilmesi anlamına gelir.

Üretken QA sistemleri, genellikle büyük miktarda metin verisinden öğrenen ve bu bilgiyi yeni soruları yanıtlamak için kullanabilen derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bu sistemler, metin özetleme, metin üretme ve doğal dil anlama gibi çeşitli doğal dil işleme (NLP) görevlerinde kullanılan tekniklerle desteklenir.

Üretken Soru Cevaplama’nın avantajları arasında, kullanıcıların daha doğal ve etkileşimli bir şekilde bilgi alabilmesi, daha geniş ve çeşitli soru türlerine yanıt verebilme yeteneği ve belirli bir konu hakkında detaylı ve açıklayıcı yanıtlar üretebilme kapasitesi bulunmaktadır.

Üretken (Generative) Model

Bu model, doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka (AI) alanlarında kullanılan, özellikle de kullanıcıların sorduğu sorulara doğal dilde yanıtlar üreten bir teknolojidir. Bu teknoloji, genellikle derin öğrenme ve sinir ağları gibi yöntemlerle desteklenen üretken modeller kullanılarak gerçekleştirilir.

Retrieval-Based (Bilgi Alma Tabanlı) Model

Bu model, bir veri seti veya belge koleksiyonundan en alakalı bilgileri almak için tasarlanmıştır. Soruyla en çok ilişkili belgeleri veya bilgi parçalarını bulmak için anahtar kelime eşleştirme ve semantik arama tekniklerini kullanır.

Ayırt Edici (Discriminative) Model

Bu model, potansiyel cevapların bir seti arasından en doğru olanı seçmek için eğitilir. Soru ile cevaplar arasındaki uyumu değerlendirerek en uygun cevabı belirler.

Tüm yaklaşımların aynı anda kullanılması ile doğru yanıtlara ulaşılması kolaylaşır. Query Insight, önce bir retrieval-based model ile ilgili bilgileri alabilir, ardından bir generatif model ile bu bilgilere dayanarak detaylı cevaplar üretebilir ve son olarak bir ayırt edici model ile en uygun cevabı seçebilir.