İstemli Zincirleme

İstem zinciri, karmaşık görevleri bir Yapay Zeka (AI) modeli için bir dizi daha küçük, birbirine bağlı istemlere ayırarak yönetmek için kullanılan güçlü bir tekniktir. Çok adımlı bir sorunu çözmek için tek ve büyük bir ipucuna güvenmek yerine, bir ipucundan elde edilen çıktının bir sonrakinin girdisi haline geldiği bir zincir oluşturulur. Bu modüler yaklaşım, başta Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) olmak üzere YZ sistemlerinin güvenilirliğini, şeffaflığını ve genel performansını artırır. Mantık, harici araçlar ve hatta birden fazla farklı YZ modeli içerebilen sofistike iş akışlarının oluşturulmasını sağlar.

İstem Zincirleme Nasıl Çalışır?

Özünde, istem zincirleme bir veya daha fazla yapay zeka modeline yapılan bir dizi çağrıyı düzenler. Süreç mantıksal bir akış izler: modele bir ilk istem gönderilir, yanıtı işlenir ve bu yanıttan önemli bilgiler çıkarılır ve sıradaki bir sonraki istemi oluşturmak için kullanılır. Bu döngü nihai hedefe ulaşılana kadar devam eder. Bu metodoloji, akıl yürütebilen ve harekete geçebilen yapay zeka ajanları oluşturmak için gereklidir.

Bu yaklaşım, zincirdeki her adımın belirli bir alt görev için optimize edildiği görev ayrıştırmasına izin verir. Örneğin, bir istem bilgi çıkarımı için, bir sonraki veri özetleme için ve sonuncusu yaratıcı metin üretimi için tasarlanabilir. LangChain gibi çerçeveler, durumu, istemleri ve harici araçların entegrasyonunu yöneterek bu zincirlerin geliştirilmesini basitleştirmek için özel olarak tasarlanmıştır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

İstem zincirleme çok yönlüdür ve makine öğrenimi (ML) ve iş akışı otomasyonunda birçok pratik uygulamaya sahiptir.

1. Otomatik Müşteri Destek Temsilcisi: Bir kullanıcı karmaşık bir destek bileti gönderir.

   • İstem 1 (Sınıflandırma): Bir LLM, sorunu sınıflandırmak için kullanıcının mesajını analiz eder (örneğin, "faturalama", "teknik", "hesap erişimi").
   • İstem 2 (Veri Alma): "Teknik" sınıflandırmasına dayanarak, sistem bir Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) adımı yürütür. Yeni bir istem, yapay zekadan ilgili belgeler için teknik bir bilgi tabanında arama yapmasını ister.
   • İstem 3 (Cevap Üretimi): Alınan belgeler, LLM'ye bilgileri sentezlemesi ve kullanıcı için net, adım adım bir çözüm üretmesi talimatını veren son bir istemle beslenir. RAG sistemlerinin mekaniği hakkında daha fazla bilgi edinin.

2. Çok Modlu İçerik Oluşturma: Bir pazarlamacı yeni bir ürün için sosyal medya kampanyası oluşturmak istiyor.

   • İstem 1 (Metin Oluşturma): Pazarlamacı ürün detaylarını verir ve LLM'den akılda kalıcı beş pazarlama sloganı üretmesini ister.
   • İstem 2 (Görsel Üretimi): Seçilen slogan daha sonra, ilgili bir görsel oluşturmak için Kararlı Difüzyon gibi bir metinden görüntüye modeline yönelik yeni bir ipucu için bir tohum olarak kullanılır.
   • İstem 3 (Görme Analizi): Özel eğitimli Ultralytics YOLO modeli gibi bir bilgisayarla görme modeli, oluşturulan görüntünün marka yönergelerini karşıladığından emin olmak için sonraki bir adımda kullanılabilir (örneğin, doğru logonun mevcut olduğunu onaylamak). Bu tür modeller Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilebilir ve dağıtılabilir.

İstem Zincirleme ve İlgili Kavramlar

Bilgi istemi zincirlemesini benzer tekniklerden ayırmak faydalı olacaktır:

• Hızlı Mühendislik: Bu, etkili istemler tasarlamanın geniş kapsamlı bir uygulamasıdır. İpucu zincirleme, birden fazla ipucunu sırayla yapılandırmaya odaklanan ipucu mühendisliği içinde özel bir tekniktir.

• Düşünce Zinciri (CoT) Yönlendirmesi: CoT, bir LLM'den "adım adım düşünmesini" isteyerek tek bir komut istemi içinde muhakemesini geliştirmeyi amaçlar. Buna karşılık, istem zincirleme, görevi her adımda farklı modeller veya araçlar içerebilen birden fazla farklı istem adımına böler.

• Geri Alım-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, bir yapay zekanın bir yanıt oluşturmadan önce harici bir kaynaktan bilgi aldığı bir tekniktir. RAG genellikle zincirleme mekanizmanın kendisi olarak değil, daha büyük bir istem zinciri içinde belirli bir adım olarak kullanılır.

• İstemi Zenginleştirme: Bu, bir kullanıcının ilk istemine yapay zekaya gönderilmeden önce otomatik olarak bağlam eklenmesini içerir. Birbirine bağlı birden fazla komut isteminin sıralı olarak işlenmesini düzenlemek yerine tek bir komut istemini geliştirir.

• İstemi Ayarlama: Model eğitimi sırasında "yumuşak istemleri"(gömülmeleri) öğrenen bir parametre-etkin ince ayar (PEFT) yöntemi. Bu, istem zincirlemesinin çalışma zamanı yürütme yapısından farklı bir model özelleştirme tekniğidir.

İstem zinciri, LLM'ler gibi gelişmiş YZ modelleriyle etkileşimleri yapılandırmak ve hatta bunları görüntü sınıflandırması veya örnek segmentasyonu için kullanılanlar da dahil olmak üzere diğer YZ sistemleriyle entegre etmek için güçlü bir yöntemdir. Bu, karmaşık görevleri daha yönetilebilir hale getirir ve temel veri analitiğinden sofistike çok modlu YZ sistemlerine kadar çeşitli makine öğrenimi uygulamalarında sonuçların güvenilirliğini artırır. Bu tür zincirlerin bileşenlerini oluşturabilecek özel modellerin dağıtımı, uçtan uca platformlar tarafından kolaylaştırılır. Bu gelişmiş iş akışlarına entegre edilebilecek çeşitli bilgisayarla görme görevlerini keşfedebilirsiniz.