RAG teknolojisi ve ChatGPT modeli ile kurumsal bilgi yönetiminin potansiyelini kullanma
Kurumsal bilgi yönetimi, herhangi bir modern işletmenin başarısı için kilit bir unsurdur. İyi yapılandırılmış, erişilebilir ve güvenilir bilgi, gelişen bir şirket ile rekabetçi kalmakta zorlanan bir şirket arasındaki farkı yaratabilir.
Bu makalede, RAG teknolojisine (Retrieval Augmented Generation) ve ChatGPT modeline dayanan yenilikçi bir çözümü keşfedeceğiz, bu da kurumsal bilgi ile iç ve dış kullanıcılar arasındaki ilişkilerin yönetimini devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor.
Temel: ChatGPT Modeli Nedir?
Bu çözümün kalbi, GPT (Generative Pre-trained Transformer) ailesinin bir üyesi olan ChatGPT modelidir. Bu yapay zeka modelleri, bir isteği anlama ve sağlanan bağlama dayalı soruları yanıtlamak için tutarlı metin oluşturma konusunda olağanüstü yetenekli olduklarını kanıtlamıştır. ChatGPT modeli, dijital olarak erişilebilen her şeyden elde edilen binlerce GB bilgi ile özel olarak eğitilmiştir.
Peki bu çözümü gerçekten benzersiz kılan nedir? Bazı ayırt edici özelliklerine bakalım.
Vektör Veritabanlarının Gücü
Bu çözümün merkezinde vektör veritabanı kullanımı bulunmaktadır. Bu veritabanı, kelimeleri ve ifadeleri çok boyutlu bir uzayda noktalar olarak temsil eder. Neden bu kadar önemli? ChatGPT modelinin kelime vektörleri arasındaki benzerliği hesaplamasına ve bir soruya cevap vermek için en uygun kelimeleri seçmesine olanak tanır. Geniş bir metin veri okyanusunda belirli bilgileri bulmanız gerektiğini hayal edin; vektör veritabanı, sizi istenen cevaplara yönlendiren bir pusula görevi görür.
Benzerlik Araması: Samanlıkta İğne Bulmak
Bu çözümün en önemli görevlerinden biri benzerlik aramadır. Bu işlevsellik, ChatGPT modelinin kullanıcı tarafından sağlanan girdilere göre benzer kelimeler veya ifadeler bulmasını sağlar. Sanal bir iş bilgisi samanlığında iğne aradığınızı hayal edin. Benzerlik arama, iğneyi çeken bir mıknatıs gibidir ve ilgili bilgileri kolayca bulmanıza yardımcı olur.
İpuçları aracılığıyla bağlam oluşturma
Başka bir önemli unsur, istemler aracılığıyla bağlamın oluşturulmasıdır. Kullanıcı bir istem veya soru sağlar ve ChatGPT modeli bu girdiyi bir yanıt oluşturmak için kullanır. Kullanıcı tarafından sağlanan bağlam, model tarafından üretilen yanıtın belirlenmesinde önemli bir rol oynar. Bu, net ve spesifik istemlerin formüle edilmesinin doğru sonuçlar elde etmek için çok önemli olduğu anlamına gelir.
Yüksek Kaliteli Veriler: Bilginin Köşe Taşı
Mevcut verilerin kalitesi ve miktarı, ChatGPT modelinin başarısı için temeldir. Bir ev inşa ettiğinizi hayal edin: yüksek kaliteli veriler, her şeyin dayandığı temel taşıdır. Yapılandırılmış bilgilerle dolu bir vektör veritabanı, doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmenin anahtarıdır.
Genel bilgiye ve kendi şirket verilerinize dayanmanın farkları: RAG modeli
Retrieval Augmented Generation (RAG), kurumsal bilgi yönetimi ve yanıt kalitesinde iki önemli yönü ele almak için kilit bir çözüm temsil eder.
hassas verilerin korunması
“Halüsinasyon” riski olmadan doğru ve kesin yanıtların sağlanması.
Kurumsal veri koruması: Kurumsal bilgi yönetiminin temel bir yönü, şirketin hassas veya gizli verilerinin korunmasıdır. OpenAI’nin Chat GPT gibi yapay zeka modellerinin kullanımıyla, kurumsal bilgilerin üçüncü taraflarla paylaşılabileceği veya ifşa edilebileceği endişesi vardır. RAG, kurumsal veriler üzerinde tam kontrol sağladığı için bu sorunu çözer. Özellikle, şirketin yapılandırılmış bilgilerini içeren vektör veritabanı dahili olarak barındırılır (“on premise”), bu da kurumsal verilerin güvende kalmasını ve dış tedarikçiler veya üçüncü taraf platformlarla paylaşılmamasını sağlar.
Halüsinasyonsuz doğru yanıtlar sağlama: Bir diğer önemli husus, çalışanlara veya kurumsal müşterilere verilen yanıtların doğru ve hatasız veya “halüsinasyonsuz” olmasını sağlamaktır. RAG, bu zorluğu titiz bir süreçle ele alır. Bir kullanıcı soru sorduğunda, sistem bir niyet tanımlama motoru kullanır ve soruyu vektör veritabanı ile karşılaştırır. Bu karşılaştırma, benzerlik arama mantığına dayanır, yani yanıtlar, şirketin yapılandırılmış veri tabanında bulunan bilgilere ne kadar benzer olduklarına göre seçilir. Bu, yanıtların doğru ve kurumsal bilgilere uygun olmasını sağlar, yanlış veya yanıltıcı yanıtlar riskini en aza indirir.
Ayrıca, RAG, EKR’nin yapılandırılmış kurumsal bilgisinden tam anlamıyla yararlanmayı sağlar, bu bilgi daha önce kataloglar, fiyat listeleri, veri sayfaları, kılavuzlar ve sorun giderme gibi geleneksel belgeler oluşturmak için kullanılmıştır. Bu yapılandırılmış veriler, AI tarafından üretilen yanıt süreci için temeldir, çünkü doğru ve bağlamsal olarak ilgili yanıtların oluşturulması için temel sağlar. Şirketin yapılandırılmış bilgi tabanı tarafından zaten vektörleştirilmiş ve organize edilmiş bu bilgileri kullanarak, sistem, kurumsal bilgileri doğru bir şekilde yansıtan kesin ve tutarlı yanıtlar üretebilir.
Vektör veritabanları, benzerlik araması, iyi yapılandırılmış istemler ve yüksek kaliteli verilerden yararlanarak, şirketler AI’ye yöneltilen sorularına, sanki DİJİTAL UZMAN’a sorulmuş gibi, doğru ve güvenilir yanıtlar alabilirler.
Ama unutmayın, bilgi anahtardır ve iş başarısına giden yol, akıllı bilgi yönetiminden geçer. EKR, 15 yıldır şirketlerin bilgiyi EKR Orchestra yöntemiyle yapılandırılmış bir şekilde yönetmelerine yardımcı oluyor.
