Soru Cevaplama

Soru Yanıtlama (QA), yapay zeka (AI) ve doğal dil işleme (NLP) alanlarında, insanlar tarafından doğal dilde sorulan soruları otomatik olarak yanıtlayan sistemler oluşturmaya odaklanan özel bir alandır. Geleneksel arama motorlarının ilgili belge veya web sayfalarının bir listesini döndürdüğü aksine, QA sistemi, kullanıcının sorgusunun amacını anlamaya ve kesin, gerçeklere dayalı bir yanıt vermeye çalışır. Bu yetenek, büyük miktarda bilgi içeren sistemler arasındaki boşluğu doldurur. İlgili belgelerin veya web sayfalarının bir listesini getiren geleneksel arama motorlarından farklı olarak, QA sistemi kullanıcının sorgusunun amacını anlamaya çalışır ve kesin, gerçeklere dayalı bir cevap verir. Bu yetenek, büyük, yapılandırılmamış veri depoları ile kullanıcıların belirli bilgi ihtiyaçları arasındaki boşluğu doldurur ve modern AI Ajanları ve sanal asistanların önemli bir bileşeni haline gelir.

Soru Cevaplama Nasıl Çalışır

Temelinde, bir Soru Yanıtlama sistemi üç ana aşamadan oluşur: soru işleme, belge alma ve cevap çıkarma. İlk olarak, sistem girdi sorgusunu analiz ederek ne sorulduğunu belirler (örneğin, "kim", "nerede" veya "nasıl" sorusu) ve anahtar varlıkları tanımlar. Ardından, kapalı bir kılavuz seti veya açık internet gibi bir bilgi tabanını tarayarak sorguyla ilgili pasajları bulur. Son olarak, makine okuma anlama gibi gelişmiş teknikleri kullanarak metin içindeki kesin cevabı belirler veya sentezlenen bilgilere dayalı bir yanıt oluşturur.

Modern QA sistemleri genellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve BERT (Transformatörlerden İki Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) gibi dönüştürücülerden yararlanarak yüksek doğruluk elde eder. Bu modeller, çok büyük miktarda metin üzerinde önceden eğitilir, böylece bağlamı, nüansları ve anlamsal ilişkileri anahtar kelime tabanlı yöntemlerden daha iyi kavrayabilirler.

Soru Cevaplama Sistemlerinin Türleri

QA sistemleri genellikle eriştiği veri alanı ve desteklediği yöntemlere göre sınıflandırılır.

• Açık Alan Soru-Cevap: Bu sistemler, genellikle büyük veri setlerine veya açık internete erişerek, hemen hemen her konu hakkında soruları yanıtlar. Örnekler arasında Amazon Alexa veya Apple Siri gibi sesli asistanlara yöneltilen genel sorular sayılabilir.
• Kapalı Alan QA: Bunlar, yasal belgeler veya tıbbi kayıtlar gibi belirli bir konu ile sınırlıdır. Kapsamı sınırlayarak, bu sistemler genellikle daha yüksek doğruluk elde eder ve LLM'lerde halüsinasyon riskini azaltır.
• Görsel Soru Yanıtlama (VQA): Bu gelişmiş varyasyon, sistemin bir görüntüye dayalı olarak soruları yanıtlamasını gerektirir (örneğin, "Arabanın rengi nedir?"). VQA, metin işlemeyi Bilgisayar Görme (CV) ile birleştiren Multimodal AI'yı gerektirir, böylece aynı anda "görme" ve "okuma" işlemleri gerçekleştirilebilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

QA teknolojisinin kullanımı, endüstrilerin büyük miktarda yapılandırılmamış verilerle etkileşim kurma şeklini dönüştürüyor.

1. Sağlık ve Klinik Destek: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında, kalite güvence sistemleri, PubMed gibi veri havuzlarından ilaç etkileşimlerini, semptomları veya tedavi protokollerini hızlı bir şekilde bularak tıp uzmanlarına yardımcı olur. Allen Institute for AI gibi kurumlar, daha iyi kalite güvence yoluyla bilimsel keşifleri hızlandırmak için semantik akademisyenleri aktif olarak geliştirmektedir. Bu, tıbbi araştırmaların hızını ve verimliliğini artırarak, daha fazla hayat kurtarılmasına ve daha iyi sağlık hizmetleri sunulmasına olanak tanıyacaktır.
2. Kurumsal Bilgi Yönetimi: Büyük şirketler, çalışanların iç politika bilgilerini veya teknik belgeleri anında bulmalarına yardımcı olmak için QA yetenekleriyle donatılmış iç botlar kullanır ve manuel aramaya kıyasla verimliliği önemli ölçüde artırır. .
3. Otomatik Müşteri Desteği: Perakende sektörüne yapay zeka entegre ederek, işletmeler sipariş durumu veya iade politikaları hakkında belirli kullanıcı sorularını çözmek için QA botları kullanır ve insan müdahalesi olmadan 7/24 destek sunar.

Görsel Bileşen: Görsel ve Metin Arasında Köprü Kurmak

Görsel Soru Yanıtlama (VQA) için, sistem öncelikle bir sahnedeki nesneleri ve bunların ilişkilerini tanımlamalıdır. Yüksek performanslı bir nesne algılama modeli, QA sisteminin "gözleri" olarak işlev görür. En yeni Ultralytics modeli, bu görev için idealdir ve sahne öğelerini hızlı ve doğru bir şekilde algılayarak, bunları akıl yürütme için bir dil modeline aktarabilir.

Aşağıdaki Python , Ultralytics modelini kullanarak bir görüntüden görsel bağlamı (nesneleri) çıkarmanın nasıl yapıldığını göstermektedir. Bu, VQA ardışık düzeninde temel adımdır:

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO26 model (latest generation)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference to identify objects in the image
# This provides the "visual facts" for a QA system
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detected objects and their labels
results[0].show()

İlgili Kavramlar

Makine öğrenimi alanında Soru Yanıtlama kavramını benzer terimlerden ayırmak faydalıdır:

• QA ve Anlamsal Arama: Anlamsal arama, anlam temelinde en alakalı belgeleri veya paragrafları bulur. QA ise bir adım daha ileri giderek bu belgelerde yer alan belirli yanıtları çıkarır veya oluşturur.
• QA ve Chatbotlar: Chatbot, bir konuşma arayüzüdür. Birçok chatbot işlevini yerine getirmek için QA kullanırken, chatbot diyalog akışını (selamlaşma, takip) yönetir, QA bileşeni ise bilgilerin alınmasını yönetir.
• QA ve Metin Üretimi: Metin üretimi, yeni içerik (hikayeler, e-postalar) oluşturmaya odaklanır. QA ise gerçeklerin doğruluğu ve geri getirilmesine odaklanır, ancak Retrieval Augmented Generation (RAG) gibi üretici modeller genellikle nihai cevabı biçimlendirmek için kullanılır. QA ve metin üretimi arasındaki temel fark, QA'nın gerçeklerin doğruluğunu ve geri getirilmesini hedeflemesi, metin üretiminin ise yeni içerik (hikayeler, e-postalar) oluşturmayı hedeflemesidir.

QA'nın gelişimi, aşağıdaki gibi açık kaynaklı çerçeveler tarafından büyük ölçüde desteklenmektedir PyTorch ve TensorFlowgibi açık kaynaklı çerçeveler tarafından büyük ölçüde desteklenmektedir. Bu sayede geliştiriciler, hem metin hem de pikseller aracılığıyla dünyayı anlayan, giderek daha sofistike sistemler oluşturabilmektedir. Bu sistemleri eğitmek için veri kümelerini yönetmek isteyenler için Ultralytics , açıklama ve model yönetimi için kapsamlı araçlar sunmaktadır.