İstemli Zincirleme

İstem Zincirleme Nasıl Çalışır?

Hızlı zincirlemenin arkasındaki temel fikir görev ayrıştırmasıdır. Bir yapay zekanın tek bir adımda doğru bir şekilde çözmesi zor olabilecek karmaşık bir sorun, daha küçük, yönetilebilir alt görevlere bölünür. Her alt görev, zincir içindeki belirli bir istem tarafından ele alınır. YZ ilk istemi işler, bir çıktı üretir ve bu çıktı (veya işlenmiş bir versiyonu) ikinci istem için girdinin bir parçası haline gelir ve bu böyle devam eder. Bu adım adım süreç, YZ'yi görev boyunca yönlendirir ve her aşamanın mantıksal olarak bir öncekinin üzerine inşa edilmesini sağlar. Bu yöntem, tüm sorunu tek, genellikle karmaşık ve daha az güvenilir bir istem kullanarak çözmeye çalışmakla tezat oluşturur. LangChain gibi çerçeveler, bu tür zincirleri uygulamak için yaygın olarak kullanılır ve bu çok adımlı süreçlerin düzenlenmesini basitleştirir. İstemler arasındaki bilgi akışı, zincirin başarısı için kilit öneme sahiptir.

Faydaları ve Uygulamaları

İstemi zincirleme, sofistike yapay zeka sistemleri geliştirmek için çeşitli avantajlar sunar:

• Geliştirilmiş Doğruluk ve Güvenilirlik: Görevleri parçalara ayırmak her adımda karmaşıklığı azaltarak daha doğru ara ve nihai sonuçlar elde edilmesini sağlar. Bu adım adım iyileştirme, hata veya yapay zeka halüsinasyonu olasılığını en aza indirir.
• Gelişmiş Kontrol ve Hata Ayıklama: Zincirdeki her adım ayrı ayrı izlenebilir, değerlendirilebilir ve hata ayıklanabilir, bu da tek bir monolitik istemde sorun gidermeye kıyasla sorunları saptamayı ve düzeltmeyi kolaylaştırır. Bu, MLOps'taki en iyi uygulamalarla uyumludur.
• Karmaşıklığı Ele Alma: YZ'nin tek bir komut istemi için çok karmaşık olabilecek birden fazla muhakeme, bilgi alma veya dönüştürme aşaması gerektiren görevlerin üstesinden gelmesini sağlar. Bu, gelişmiş YZ aracıları oluşturmak için çok önemlidir.
• Modülerlik ve Yeniden Kullanılabilirlik: Bireysel istemler veya alt zincirler potansiyel olarak farklı iş akışlarında yeniden kullanılabilir ve bu da geliştirmede verimliliği artırır. Bu modülerlik, yazılım mühendisliğinde temel bir ilkedir.

Gerçek Dünya Örnekleri:

1. Müşteri Destek Otomasyonu: A sohbet robotu bir kullanıcı sorgusunu işlemek için istem zincirleme kullanır.
   • İstem 1: Amacı ve temel varlıkları (ör. ürün adı, sorun türü) belirlemek için kullanıcının talebini analiz edin.
   • İstem 2: İlgili sorun giderme makaleleri veya SSS'ler için bir bilgi tabanında arama yapmak üzere çıkarılan varlıkları kullanın.
   • İstem 3: Belirli bir kullanıcı sorununa dayalı olarak alınan bilgileri özetleyin.
   • İstem 4: Özeti içeren kullanıcıya net, empatik bir yanıt oluşturun.
2. Raporlama için Vizyon ve Dilin Bütünleştirilmesi: tarafından çekilen bir görüntüden açıklayıcı bir rapor oluşturulması güvenlik sistemi.
   • İstem 1 (Giriş: Resim): Kullanım Ultralytics YOLO Nesneleri ve konumlarını(sınırlayıcı kutular) tanımlamak için nesne algılama modeli.
   • İstem 2 (Girdi: Nesne listesi): Sahnenin açıklayıcı bir metin özetini oluşturmak için tespit edilen nesnelerin ve konumların listesini bir LLM'ye besleyin.
   • İstem 3 (Girdi: Olay yeri özeti + Bağlam): Metin oluşturma yeteneklerini kullanarak yapılandırılmış bir olay raporu oluşturmak için olay yeri açıklamasını ve ek bağlamı (örn. zaman, konum) kullanın. Bu, bilgisayar görüşü ve doğal dil işlemeyi (NLP) birleştirir.

İstem Zincirleme ve İlgili Kavramlar

Bilgi istemi zincirlemesini benzer tekniklerden ayırmak faydalı olacaktır:

• İpucu Mühendisliği: Bu, yapay zeka modelleri için etkili istemler tasarlamanın geniş kapsamlı bir uygulamasıdır. İstem zinciri, birden fazla istemi sırayla yapılandırmaya odaklanan istem mühendisliği içindeki belirli bir tekniktir.
• Düşünce Zinciri (CoT) Yönlendirmesi: CoT, bir LLM'den "adım adım düşünmesini" isteyerek tek bir komut istemi içinde muhakeme yeteneğini geliştirmeyi amaçlar. İstem zincirleme ise görevi birden fazla farklı istem adımına böler ve potansiyel olarak her adımda farklı modeller veya araçlar içerir.
• Geri Alım-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, bir yapay zeka modelinin bir yanıt oluşturmadan önce harici bir bilgi kaynağından ilgili bilgileri aldığı bir tekniktir. RAG genellikle daha büyük bir istem zinciri içinde belirli bir adım olarak kullanılır (örneğin, müşteri desteği örneğindeki bilgi tabanı araması). RAG sistemleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
• İstem Zenginleştirme: Bu, bir kullanıcının ilk istemine yapay zekaya gönderilmeden önce otomatik olarak bağlam veya ayrıntı eklemeyi içerir. Tek bir istemi geliştirirken, zincirleme gibi birden fazla, birbirine bağlı istemlerin sıralı olarak işlenmesini içermez.
• İpucu Ayarlama: Metin istemleri oluşturmak yerine belirli "yumuşak istemleri"(gömme) öğrenmeyi içeren bir parametre-etkin ince ayar (PEFT ) yöntemi. Bu, istem zincirlemesinin çalışma zamanı yürütme yapısından farklı bir model eğitim tekniğidir.

İstem zinciri, LLM'ler gibi gelişmiş yapay zeka modelleriyle etkileşimleri yapılandırmak ve hatta bunları görüntü sınıflandırması veya örnek segmentasyonu için kullanılanlar gibi diğer yapay zeka sistemleriyle entegre etmek için güçlü bir yöntemdir. Karmaşık görevleri daha izlenebilir hale getirir ve temel veri analitiğinden sofistike çok modlu yapay zeka sistemlerine kadar çeşitli makine öğrenimi uygulamalarında sonuçların güvenilirliğini artırır. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu tür zincirlerin bileşenlerini oluşturabilecek modellerin eğitimini ve dağıtımını kolaylaştırır.