Amazon Bedrock'un RAG Değerlendirmesi ve AI'yı Geliştirmek İçin Yargıç Olarak LLM Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Ya yapay zeka size sadece cevapları vermekle kalmayıp aynı zamanda bu cevapların doğru olduğundan emin olmak için kendini de kontrol edebilseydi? Bir yapay zeka sisteminin kendi performansını değerlendirebildiğini, yaklaşımını ayarlayabildiğini ve öğrenmeye devam edebildiğini hayal edin - hepsi anında.

Bir bilimkurgu romanından fırlamış gibi geliyor, değil mi? Ama gerçek şu ki – bu gerçek bir olay. Aslında, işletmelerin %85'i karar vermeyi iyileştirmek için yapay zekaya yatırım yapıyor ve yapay zeka tarafından üretilen içerik kullanımının 2030'a kadar 20 kat artması beklendiğinden, bu sistemlerin doğru, güvenilir ve kendini geliştirebilen olmasını sağlamak kritik önem taşıyor.

Bu hedefler, Amazon'un Bedrock'u ve Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) değerlendirmesinin ve jüri olarak LLM çerçevelerinin yenilikçi kullanımı sayesinde gerçeğe dönüşüyor.

Şimdi, ne düşündüğünüzü biliyorum: "Bu etkileyici geliyor, ancak bu benim için gerçekten ne anlama geliyor? Pekala, kemerlerinizi bağlayın çünkü bu yeniliklerin yapay zekanın senaryosunu nasıl değiştirdiğini ve daha akıllı, uyarlanabilir ve güvenilir sistemler yarattığını derinlemesine inceleyeceğiz.

İster bir geliştirici, ister bir iş lideri, isterse sadece meraklı bir yapay zeka tutkunu olun, bu kaçırmak istemeyeceğiniz bir yolculuk.

Bu blog yazısında, Amazon Bedrock'un gelişmiş RAG tekniklerine odaklanarak yapay zeka gelişimini nasıl yeniden şekillendirdiğini ve Büyük Dil Modellerinin artık kendi performansları için nasıl jüri görevi görecek şekilde güçlendirildiğini inceleyeceğiz.

Gelin bu yapay zeka yeniliklerinin derinliklerine inelim ve Bedrock'un gerçek potansiyelini ortaya çıkaralım.

Amazon Bedrock Nedir? Kısa Bir Bakış

Teknik ayrıntılara dalmadan önce, araziye hızlıca bir göz atalım. Amazon Bedrock, üretken AI'nın İsviçre çakısı gibidir. Geliştiricilerin ve kuruluşların Anthropic, Stability AI ve AI21 Labs gibi en iyi AI laboratuvarlarından bazılarının modellerini kullanarak AI uygulamalarını oluşturmalarına, ölçeklendirmelerine ve ince ayar yapmalarına yardımcı olan tamamen yönetilen bir hizmettir. Tekerleği yeniden icat etmenize gerek yok—Bedrock, gelişmiş AI teknolojilerine bağlanmanız için güçlü ve kullanımı kolay bir platform sunarak sıfırdan başlamanın baş ağrılarından sizi kurtarır.

Amazon Bedrock'un Temel Özellikleri

1. Çeşitli Modellere Erişim: Geliştiriciler, konuşma tabanlı yapay zeka, belge özetleme ve daha fazlası dahil olmak üzere farklı kullanım durumlarına göre uyarlanmış çeşitli önceden eğitilmiş temel modeller arasından seçim yapabilir.
2. Sunucusuz Mimari: Bedrock, altta yatan altyapıyı yönetme ihtiyacını ortadan kaldırarak geliştiricilerin yalnızca inovasyona odaklanmasını sağlar.
3. Özelleştirilebilirlik: Özel verilerinizi kullanarak, alan adınıza özgü gereksinimleri karşılayacak şekilde modelleri hassas bir şekilde ayarlayın.
4. Güvenli ve Ölçeklenebilir: Amazon'un güçlü bulut altyapısı sayesinde Bedrock, kurumsal düzeyde güvenlik ve artan taleplerle ölçeklenebilme olanağı sağlıyor.

Ama heyecan verici olan nokta şu: Amazon, yapay zekayı erişilebilir kılmakla kalmadı; bunu RAG değerlendirmesi ve Yargıç Olarak LLM ile güçlendirdi. Bu iki özellik sadece gösterişli değil; yapay zekanın neler yapabileceğini yeniden düşünmenizi sağlayacak oyun değiştiriciler.

Hadi Parçalayalım: RAG Değerlendirmesi – Sizin İçin Neler Var?

Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG), AI modellerinin daha akıllı, daha hızlı ve daha doğru hale gelmesine yardımcı olmakla ilgilidir. Yalnızca önceden eğitilmiş bilgiye güvenmek yerine, RAG AI'nın veritabanları, web siteleri veya hatta diğer AI sistemleri gibi harici kaynaklardan gerçek zamanlı veri çekmesine olanak tanır. Bu, AI'nıza daha bilinçli kararlar almasına ve daha alakalı yanıtlar üretmesine yardımcı olmak için bir arama motoru vermek gibidir.

Bir AI'ya Kalite Mühendisliği Çözümlerindeki son trendleri sorduğunuzu düşünün. RAG ile size sadece genel bir yanıt vermez; dışarı çıkar, en son araştırmaları bulur, güvenilir kaynaklardan veri çeker ve size güncel gerçeklerle desteklenen bir yanıt verir.

Örneğin**, AI sağlık hizmetlerinde lider olan Ada Health**, danışmalar sırasında en son araştırma ve tıbbi bilgileri çekmek için Bedrock'un RAG çerçevesini kullanıyor. Yani, platformu kullandığınızda, oradaki her tıbbi makaleye anında erişebilen AI destekli bir doktora sahip olmak gibi oluyor.

RAG Neden Önemlidir?

Geleneksel üretken modeller sıklıkla halüsinasyonlar üretir; kulağa makul gelen ancak gerçekte yanlış olan tepkiler. RAG bunu şu şekilde hafifletir:

1. Halüsinasyonları Azaltmak

Generative tarafından üretilen halüsinasyonlar, özellikle sağlık veya finans gibi kritik alanlarda AI uygulamalarına olan güveni sarsabilir. RAG, harici bilgi kaynaklarını entegre ederek AI'nın tepkilerinin gerçek dünya, güncel verilere dayanmasını sağlar.

Örneğin,

RAG tarafından desteklenen bir tıbbi sohbet robotu, yalnızca güncelliğini yitirmiş, önceden eğitilmiş bilgilere güvenmek yerine, doğru tavsiyeler sunmak için en son klinik yönergeleri veya araştırma makalelerini alır.

2. Bağlamsal Doğruluğun Artırılması

Geleneksel üretken modeller, eğitim sırasında öğrendikleri kalıplara dayalı çıktılar üretir ve bu her zaman bir sorgunun belirli bağlamıyla uyumlu olmayabilir. Bağlamsal olarak ilgili bilgileri alarak, RAG üretilen çıktıları girdi sorgusunun belirli gereksinimleriyle uyumlu hale getirir.

Örneğin,

Hukuki uygulamalarda, RAG destekli bir yapay zeka, yargı alanına özgü yasaları alabilir ve ürettiği yanıtta bunları doğru bir şekilde uygulayabilir.

3. İzlenebilirlik Sağlamak

Standart üretken modellerin önemli sınırlamalarından biri çıktılarındaki şeffaflığın eksikliğidir. Kullanıcılar sıklıkla sağlanan bilginin kaynağını sorgular. RAG bilgileri harici kaynaklardan aldığından, verilerin kaynağını belirtebilir ve yanıtlar için izlenebilirlik ve şeffaflık sunabilir.

Örneğin,

RAG tarafından desteklenen bir e-ticaret öneri motoru, müşteri yorumlarına veya son satın alımlara atıfta bulunarak ürün önerilerini açıklayabilir.

4. Gerçek Zamanlı Güncellemeleri Destekleme

Statik önceden eğitilmiş modeller, son dakika haberleri, politika güncellemeleri veya ortaya çıkan eğilimler gibi gerçek dünyadaki değişikliklere uyum sağlayamaz. RAG sistemleri, kullanılan bilgilerin güncel ve alakalı olduğundan emin olmak için harici veritabanlarına ve API'lere erişir.

Örneğin,

RAG tarafından desteklenen bir finansal yapay zeka aracı, gerçek zamanlı hisse senedi performansı ve haber güncellemelerine dayalı piyasa içgörüleri sağlayabilir.

5. Kişiye Özel ve Alana Özel Uygulamalar

Farklı endüstriler, AI sistemlerinin son derece uzmanlaşmış ve doğru yanıtlar sağlamasını gerektirir. Genel üretken modeller her zaman bu ihtiyaçları karşılamayabilir. Alana özgü bilgiyi alarak, RAG yanıtların endüstri gereksinimleriyle uyumlu olmasını sağlar.

Örneğin,

Müşteri desteğinde, RAG destekli sohbet robotları, ürün özelindeki bilgi tabanlarından yanıtlar çekerek hassas ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayabilir.

6. Gecikme Endişelerini Giderme

Harici kaynakları entegre etmek daha yavaş yanıt süreleri riskini beraberinde getirirken, RAG sistemleri doğruluk ve verimliliği dengeleyerek alma mekanizmalarını optimize etmek için evrimleşmiştir. Amazon Bedrock'taki gibi gelişmiş RAG çerçeveleri, sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sağlamak için gecikme optimizasyon tekniklerini bünyesinde barındırır.

Örneğin,

Gerçek zamanlı bir dil çeviri sistemi, hızdan ödün vermeden ilgili ifadeleri ve kültürel nüansları almak için RAG'ı kullanır.

Amazon Bedrock'un RAG Değerlendirme Çerçevesi

Amazon Bedrock'un RAG Değerlendirme çerçevesi, RAG etkin uygulamaları geliştirmek için sistematik, ölçüm odaklı bir yaklaşımla çeşitli zorlukların üstesinden gelir. İşte nasıl:

1. Uçtan Uca Ölçümler: Çerçeve, hem alma hem de oluşturma bileşenlerini değerlendirerek, giriş sorgusundan çıktı yanıtına kadar kesintisiz bir boru hattı sağlar.
2. Özelleştirilebilir Ölçütler : Geliştiriciler, düzenleyici uyumluluk veya müşteri memnuniyeti gibi benzersiz sektör veya uygulama ihtiyaçlarına uyacak şekilde belirli değerlendirme kriterleri tanımlayabilirler.
3. Otomatik Analiz: Bedrock'un araçları, minimum manuel müdahaleyle, alınan yanıtların doğruluğunu, bilgi alaka düzeyini ve tutarlılığını değerlendirir.
4. Geribildirim Döngüleri: Sürekli geribildirim mekanizmaları, alma stratejilerini iyileştirmeye ve model çıktılarını zaman içinde dinamik olarak iyileştirmeye yardımcı olur.

LLM-bir-Hakim-olarak – Yapay Zekanın Kendini Kontrol Eden Dehası

Şimdi, daha da akıl almaz bir şeye bakalım: LLM-as-a-Judge. Şöyle düşünün: Matematik sınavında tam not aldığınızı hayal edin. Ancak kutlamak yerine, hemen geri dönüp cevaplarınızı kontrol ediyorsunuz, sadece emin olmak için. Bu öz değerlendirme özelliğinin yapay zeka için yaptığı şey esasen budur.

LLM'ler artık kendi çıktılarını değerlendirme ve gerektiğinde ayarlamalar yapma yeteneğine sahip. Hataları veya tutarsızlıkları yakalamak için artık insan müdahalesini beklemeye gerek yok. Bu kendi kendini düzelten yapay zeka, yanıtlarını gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir, doğruluğu ve alaka düzeyini anında iyileştirebilir.

2024'te yapılan bir araştırma, öz değerlendirme kullanan modellerin (Judge olarak LLM gibi) benzerlerinden %40 daha doğru yanıtlar ürettiğini buldu. Bu öz değerlendirme teknolojisinden yararlanan şirketler %30 daha hızlı karar alma süreci bildirdi. Bu, gerçek zamanlı çözümler, daha hızlı sonuçlar ve nihayetinde daha az bekleme anlamına gelir.

İşlediği veri miktarı arttıkça, iç metriklere dayalı yanıtlarını daha hassas bir şekilde ayarlayabilir.

Hakim Olarak LLM'nin Temel Özellikleri

1. Ölçeklenebilirlik

LLM-as-a-Judge'ın en kritik yönlerinden biri, büyük hacimli verileri aynı anda işleme ve değerlendirme yeteneğidir. Geleneksel değerlendirme yöntemleri genellikle zaman alıcı insan açıklama süreçlerini içerir ve bu da ölçeklenme yeteneklerini sınırlar. LLM-as-a-Judge bu sınırlamayı şu şekilde aşar:

• Değerlendirmenin Otomatikleştirilmesi: Binlerce yapay zeka çıktısını paralel olarak değerlendirerek kalite değerlendirmesine harcanan süreyi önemli ölçüde azaltır.
• Büyük Ölçekli Dağıtımları Destekleme: Bu, e-ticaret ve finans gibi modellerin günlük olarak milyonlarca çıktı ürettiği, kişiselleştirilmiş öneriler veya pazar analizleri gibi sektörler için idealdir.

Örneğin,

Müşteri hizmetlerinde, bir yapay zeka günde 100.000 sorguya yanıt üretebilir. LLM-as-a-Judge, bu yanıtların alaka düzeyini, tonunu ve doğruluğunu saatler içinde verimli bir şekilde değerlendirebilir ve ekiplerin modellerini büyük ölçekte iyileştirmelerine yardımcı olabilir.

2. Tutarlılık

Değerlendirme sürecine öznellik veya değişkenlik getirebilen insan değerlendiricilerin aksine, LLM-as-a-Judge tüm çıktılar arasında tek tip standartlar uygular. Bu, her model değerlendirmesinin aynı ölçüte uymasını sağlayarak önyargıları ve tutarsızlıkları ortadan kaldırır.

• Objektif Puanlama: Gerçek doğruluk, dil akıcılığı veya ton uygunluğu gibi önceden tanımlanmış kriterlere dayalı tarafsız değerlendirmeler sağlar.
• Tekrarlanabilir Sonuçlar: Farklı veri kümeleri arasında bile tutarlı değerlendirmeler sunar, böylece yinelemeli testler daha güvenilir hale gelir.

Örneğin,

Eğitimde, AI tarafından oluşturulan sınavların veya öğretim materyallerinin uygunluk ve açıklık açısından değerlendirilmesi insan notlayıcılara göre değişebilir. LLM-as-a-Judge, her sınıf seviyesi ve konu için bu tür çıktıların değerlendirilmesinde tekdüzeliği sağlar.

3. Hızlı Tekrarlama

Model çıktılarına neredeyse anında geri bildirim sağlayarak, LLM-as-a-Judge geliştiricilerin sorunları hızla belirlemesini ve gerekli iyileştirmeleri yapmasını sağlar. Bu yinelemeli yaklaşım, geliştirme döngüsünü hızlandırır ve AI sistemlerinin genel performansını iyileştirir.

• Anında İçgörüler: Hatalar veya yetersiz performans hakkında eyleme dönüştürülebilir geri bildirimler sunarak hata ayıklama süresini azaltır.
• Daha Kısa Pazara Çıkış Süresi: Performans boşluklarının hızlı bir şekilde çözülmesini sağlayarak yapay zeka uygulama dağıtımını hızlandırır.

Örneğin,

Hukuki tavsiye sağlamak amacıyla tasarlanan bir sohbet robotu için, Yargıç Olarak LLM, yanıtlar içindeki yanlışlıkları anında işaretleyebilir veya çıktıların yargı alanına özgü yönergelerden saptığını tespit ederek hızlı bir şekilde düzeltme yapılmasını sağlayabilir.

4. Alan Uyarlanabilirliği

LLM-as-a-Judge genel kullanım durumlarıyla sınırlı değildir; belirli alanlar, endüstriler veya düzenleyici ortamlardaki çıktıları değerlendirmek için uyarlanabilir. Bu esneklik, alan uzmanlığının önemli olduğu uzmanlaşmış uygulamalar için paha biçilmez hale getirir.

• Özel Ölçütler: Geliştiriciler, sağlık hizmetlerindeki uyumluluk standartları veya finansal düzenlemeler gibi sektöre özgü ihtiyaçlara uyacak şekilde değerlendirme kriterlerini yapılandırabilirler.
• İnce Ayar Seçenekleri: Bilimsel makaleler veya finansal raporlar gibi oldukça teknik içerikleri değerlendirmek için uyarlanabilir.
  

Örneğin,

Sağlık sektöründe, Yargıç olarak LLM, yapay zeka tarafından üretilen tanı önerilerini güncel klinik yönergelere göre değerlendirerek, tıbbi standartlara uyumu sağlarken riskleri en aza indirebilir.

Geleneksel Değerlendirmeye Göre Avantajları

1. İnsan Bağımlılığının Azalması: İnsan uzmanlığına olan bağımlılığı önemli ölçüde azaltır, maliyetleri ve zamanı azaltır.
2. Gelişmiş Hassasiyet: İleri LLM'ler, insan değerlendiricilerin gözünden kaçabilecek ince sorunları veya tutarsızlıkları belirleyebilir.
3. Tekrarlı Öğrenme: Sürekli geri bildirim, modellerin dinamik olarak gelişmesini ve istenen sonuçlarla yakın bir uyum içinde olmasını sağlar.

Bu Yenilikler Neden Önemli?

1. Yapay Zeka Güvenilirliğini Artırmak

Hem RAG Evaluation hem de LLM-as-a-Judge, yapay zeka güvenilirliğinin zorluğuna doğrudan değinir. Bu araçlar, olgusal doğruluk, alaka ve şeffaflığa odaklanarak, yapay zeka odaklı kararların yalnızca akıllı değil aynı zamanda güvenilir olmasını sağlar.

2. Yapay Zeka Gelişiminin Demokratikleştirilmesi

Amazon Bedrock'un erişilebilir platformu, sağlam değerlendirme çerçeveleriyle bir araya gelerek, tüm uzmanlık seviyelerindeki geliştiricilerin karmaşık altyapı yönetimi yükü olmadan son teknoloji yapay zeka çözümleri oluşturmasını sağlar.

3. AI Dağıtımının Hızlandırılması

Otomatik ve ölçeklenebilir değerlendirme mekanizmaları sayesinde geliştiriciler, yapay zeka uygulamalarını benzeri görülmemiş hızlarda yineleyebilir ve dağıtabilir; böylece pazara sunma süresini kısaltabilirler.

4. Alana Özel Uygulamaların Güçlendirilmesi

Uzmanlaşmış tıbbi teşhislerden kişiselleştirilmiş e-ticaret önerilerine kadar bu araçlar, geliştiricilerin yapay zeka modellerini benzersiz kullanım durumlarına göre uyarlamasına ve sektörler genelinde etki yaratmasına olanak tanır.

Dünya Bu Yenilikleri Nasıl Benimsiyor?

Tüm bu teorinin gerçeklikle buluştuğu noktayı konuşalım. Teknoloji ve sağlık alanındaki en büyük isimlerden bazıları bu yenilikleri şimdiden benimsiyor ve size söyleyeyim, işe yarıyor.

#1 Amazon'un Kendi E-Ticaret Devleri

Yapay zeka destekli e-ticaretin öncüsü olan Amazon, kişiselleştirilmiş alışveriş asistanının doğruluğunu iyileştirmek için Bedrock'un LLM-as-a-Judge'ını kullanıyor. Amazon'un yapay zekası, kendi ürün önerilerini sürekli olarak değerlendirerek ve müşteri geri bildirimlerine göre uyarlayarak önerilerinde gerçek zamanlı ayarlamalar yapabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

RAG çerçevesi, Amazon'un en son ürün incelemelerini, trendleri ve fiyatlandırma verilerini almasını sağlayarak kullanıcıların en alakalı ve güncel önerileri almasını sağlar.

#2 Goldman Sachs ve Gerçek Zamanlı Finansal Zeka

Amerikan finansal hizmetler şirketi Goldman Sachs, Bedrock'un RAG değerlendirmesini yapay zeka destekli risk değerlendirme aracına entegre etti. RAG'ı kullanarak araç, gerçek zamanlı risk değerlendirmeleri sağlamak için en son finansal verileri ve piyasa eğilimlerini çekebilir. Goldman Sachs'ın yapay zeka modelleri, LLM-as-a-Judge ile tahminlerinin doğruluğunu ve alaka düzeyini sürekli olarak değerlendirerek müşterilere sağlanan yatırım stratejilerinin her zaman veri destekli ve mevcut piyasa koşullarıyla bilgilendirilmiş olmasını sağlar.

Bedrock'un RAG ve LLM-bir-Yargıç Olarak Karşılaşacağı Zorluklar ve Hususlar

Bu ilerlemelerin potansiyeli çok büyük olsa da, hâlâ ele alınması gereken zorluklar var:

1. Veri Gizliliği: RAG harici veri kaynaklarına dayandığından, bu verilerin temiz, güvenilir ve gizlilik düzenlemelerine uygun olmasını sağlamak esastır.
2. Model Önyargısı: Tüm yapay zeka modelleri gibi Bedrock'un sistemleri de önyargı açısından sürekli olarak izlenmelidir; özellikle de öz değerlendirme mekanizmaları önceden var olan model kusurlarını daha da kötüleştirebileceği durumlarda.
3. Ölçeklenebilirlik ve Maliyet: Bedrock, yapay zeka entegrasyonunu basitleştirirken, işletmeler RAG değerlendirmesinin ve Yargıç Olarak LLM'nin birden fazla model ve endüstride ölçeklendirilmesinin maliyet etkilerini göz önünde bulundurmalıdır.

Gelecek: Emniyet kemerlerinizi bağlayın, çünkü daha yeni başlıyoruz

Peki, buradan nereye gidiyoruz? Amazon Bedrock şu anda ne kadar güçlü olsa da, önümüzdeki yol daha da heyecan verici. Daha sofistike öz değerlendirme sistemleri, daha hızlı ve daha doğru veri alma teknikleri ve bu araçların sektörler genelinde daha geniş bir şekilde benimsenmesini bekleyin. İster sağlık sektöründe, ister finans, ister e-ticaret veya teknoloji sektöründe olun, Bedrock yalnızca performans göstermeyen, sizinle birlikte gelişen AI sistemleri için ortamı hazırlıyor.

Ama kabul edelim: LLM'ler kendi başlarına mükemmel değildir. Gerçekten parlamaları için doğru testlere, doğru optimizasyona ve doğru mühendisliğe ihtiyaçları vardır. LLM'leri test etmek sadece kutuları işaretlemekle ilgili değildir; gerçek potansiyellerini açığa çıkarmakla ilgilidir. Indium'da yalnızca işlevsel modellerle yetinmiyoruz; yüzeyin derinliklerine inerek performansı iyileştirmek ve etkiyi en üst düzeye çıkarmak için her katmanı analiz ediyoruz. 25 yılı aşkın mühendislik mükemmelliğiyle, yapay zekayı "yeterince iyi"den gerçekten çığır açıcıya dönüştürmeyi misyonumuz haline getirdik.