NoSQL veritabanları, yapay zekanın benimsenme sürecini kolaylaştırmada önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zeka ajanlarına güç sağlamak için bellek, kalıcılık ve izlenebilirliğe sahip esnek bir platforma ihtiyaç vardır.
Yazan: Couchbase Ürün Pazarlama Direktörü Tim Rottach
Yapay zekâ kuruluşlar için giderek vazgeçilmez bir hale gelirken, NoSQL veritabanlarının yapay zeka benimsenmesindeki rolünü ve neden belleğe, kalıcılığa ve izlenebilirliğe sahip esnek bir geliştirici veri platformuna ihtiyaç duyulduğunu birlikte inceleyelim.
NoSQL Temel Olarak Nedir?
NoSQL, geleneksel ilişkisel veritabanlarının başa çıkmakta zorlandığı modern veri depolama ve ölçeklenebilirlik ihtiyaçlarına yanıt olarak geliştirilmiştir.
İlişkisel veritabanlarının aksine, NoSQL veritabanları; anahtar-değer, belge, sütun, zaman serisi ve grafik gibi esnek veri modelleri kullanarak web, mobil ve IoT uygulamaları için uyum sağlar. Bu veritabanları, içeriği birincil olarak depolayarak esnek veri erişimi ve dağıtık sistemler üzerinden yüksek erişilebilirlik sunar.
Kuruluşlar, uygulama gereksinimlerine hızla adapte olabilen dinamik, gerçek zamanlı ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimlerini desteklediği için NoSQL tercih eder. Özellikle belge tabanlı NoSQL veritabanları, JSON formatını kullanarak geliştiricilere çeviklik sunar.
Ek olarak, Modern NoSQL sistemleri ayrıca ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) işlemleri ve SQL benzeri sorgulama gibi ilişkisel veritabanı özelliklerini de entegre ederek ölçeklenebilirliği, yüksek erişilebilirliği ve verimliliği korur. Bu iki yaklaşımın birleşimi, veritabanı yönetimini kolaylaştırarak NoSQL’i bulut ve dağıtık veri uygulamaları için sıklıkla tercih edilen çözüm haline getirir.
Yapay Zeka Ajanları Operasyonel Uygulamalardır
Geleneksel yazılım ya da insan süreçlerini otomatikleştiren yapay zeka ajanları, görev veya akıl yürütme süreçleri için gerçek zamanlı veri erişimine ihtiyaç duyar.
Operasyonel veritabanları, gecikmeli veri işleyen ve genellikle ilişkisel olan analitik veritabanlarının aksine düşük gecikmeli ve yüksek frekanslı okuma/yazma işlemlerini destekler. Bu da yapay zeka tabanlı uygulamalar için büyük önem taşır. Örnek olarak, perakende sektöründe bir yapay zeka ajanı, kullanıcı profilleri, stok verisi, kampanyalar ve ürün vektörleri gibi çok çeşitli operasyonel verileri kullanarak güçlü bir semantik arama gerçekleştirebilir.
Bir yapay zeka ajanının etkin çalışabilmesi için farklı veri türleriyle entegre olması, modellerle etkileşime girmesi, konuşmaları önbelleğe alması ve etkileşim geçmişini koruması gereklidir. Veritabanı, yüksek hızda veri işleyerek bu ajanların çevik ve ölçeklenebilir bir şekilde kalmasını sağlamalıdır.
Yapay Zeka Çeşitli Verilere Esnek Bir Şekilde Erişebilmelidir
Yapay zeka ajanlarının etkili olabilmesi için hızlı veri erişimi ve farklı veri türlerine ihtiyaç vardır. Gerçek zamanlı kararlar alırken hem yapısal hem de yapısal olmayan verilere ihtiyaç duyarlar. Uygun veriye hızlıca ulaşabilmek, bağlamsal olarak doğru yanıtlar üretmesini ve öngörülerde bulunmasını sağlar.
Ek olarak, API’ler ve fonksiyonlar aracılığıyla sağlanan gerçek zamanlı veri paylaşımı yapay zeka sistemlerinin diğer platformlarla kesintisiz entegrasyonunu sağlar. Bu da otomatik ve dinamik karar alma süreçlerini kolaylaştırır. Farklı veri kaynaklarına hızlı erişim olmadan, yapay zeka ajanlarının verdiği yanıtlar eksik, güncelliğini yitirmiş ya da hatalı olabilir.
Çok Sayıda Ajana Sahip Yapay Zeka Sistemleri Birlikte Çalışmak Zorundadır
Kurumsal yapılarda çok ajanlı yapay zeka sistemleri dinamik iş yüklerini etkin bir şekilde yönetebilir ancak bunun için gerçek zamanlı performans ve ölçeklenebilirlik gerekir. Bu ajanlar, ortak bellek aracılığıyla veriye hızlıca erişip güncelleyerek koordinasyonu artırır ve iletişim yükünü azaltır. Düşük gecikmeli senkronizasyon mekanizmaları sayesinde ajanlar sürekli olarak birbirleriyle uyumlu kalabilir ve değişikliklere daha hızlı tepki verebilir.
Kaynaklara erişimi yönetmek için dizi tabanlı kuyruk kilitleri gibi teknikler kullanılabilir. Ayrıca, mesaj geçiş protokolleri (örneğin MPI) veri alışverişini ve senkronizasyonu kolaylaştırır. Bu tekniklerin de yardımıyla çok ajanlı yapay zeka sistemleri büyük ölçekli kurumsal ortamlarda etkili bir şekilde çalıştırılabilir.
Bellek ve Kalıcılık Bir Arada Olmalı
Yapay zeka ajanlarının karar alma süreçlerinde bağlamsal farkındalık, devamlılık ve verimlilik sağlaması için kısa vadeli, uzun vadeli, işlem odaklı ve paylaşımlı belleğe sahip olması gerekir.
Kısa vadeli bellek yakın geçmişteki işlemlerin hızlıca hatırlanmasını sağlar. Bu da tekrar tekrar işlem yapma gereksinimini ortadan kaldırarak tepki süresini iyileştirir. Uzun vadeli bellek ise geçmiş etkileşimleri saklayarak yapay zeka ajanlarının öğrenmesini ve çıktılarının geliştirilmesini sağlar.
Bu iki bellek türünün aynı platformda sunulması, ajanların hızlı erişim ile kalıcı bilgi arasında geçiş yapmasını kolaylaştırır. Bunun dışında, API tanımları, fonksiyon çağrıları ve prompt’lar gibi kritik bilgilerin yapılandırılmış şekilde saklanması verimli işlem yürütmeyi, tutarlılığı ve etkileşim sürekliliğini sağlar.
Yapay zeka sistemleri, bu bellek türlerinin entegrasyonu ile bağlamsal farkındalığı yüksek ve uyarlanabilir hale gelirken işlem verimliliği de artar.
Yönetişim ve İzlenebilirlik
Kurumsal ortamlarda yönetişim ve izlenebilirlik, yapay zeka ajanları için büyük önem taşır. Uyum, şeffaflık, hesap verebilirlik ve yapay zekanın güvenli bir şekilde kullanımını sağlamak adına bu özellikler kritiktir. Yapay zekanın aldığı kararların şeffaf ve denetlenebilir olması ve regülasyonlara uyumu, güvenlik açıklarını tespit etmeyi ve hataları düzeltmeyi mümkün kılar. İzlenebilirlik sayesinde modellerin hangi verilere dayandığı ve hangi adımlardan geçtiği gözlemlenebilir.
Kuruluşlar güçlü bir yönetişim çerçevesi oluşturarak etik yapay zeka kullanımını teşvik edebilir, yetkisiz erişimi engelleyebilir ve karar alma süreçlerinde tutarlılığı koruyabilir. Ek olarak, tüm yapay zeka etkileşimlerinin kaydedilmesi her kararın geriye dönük analizini mümkün kılar. Bu yapılmazsa yapay zeka sistemleri uyumsuz hale gelebilir, güven kaybı yaşanabilir ve yasal riskler doğabilir.
Nokta Çözümlerinin Zorlukları
Yapay zeka projelerinde başarının anahtarı güvenilir ve birleşik veri mimarileridir. Farklı veritabanı ve önbellek çözümleri kullanmak veri erişimini zorlaştırır, bellek entegrasyonunu bozar, iş birliğini engeller, maliyetleri artırır ve yönetişimi zayıflatır. Çok sayıda tek amaca yönelik bir veritabanı kullanmak, veri dağınıklığı, izleme zorlukları ve karmaşıklık yaratır. Bu da yapay zeka sistemlerini etkili bir şekilde kullanmayı zorlaştırarak hatalı kararlar ve sonuçlara yol açabilir.
Veri karmaşıklığı, yapay zekanın doğal düşmanıdır çünkü yapay zeka zaten doğası gereği kesin değildir. Yapay zekayı karmaşık ve çoklu veritabanı mimarileri içinde kullanmak, tutarsız ya da hatalı verilerin modellerle beslenme riskini artırdığı için güvenilmez sonuçlar üretmesine neden olabilir.
Yapay zeka ajanlarının gerçek zamanlı kararlar alabilmesi için hızlı ve sorunsuz bir şekilde çeşitli verilere erişmesi gerekir, ancak verilerin farklı sistemlerden toplanması verimsizliklere, geriye dönük izleme sorunlarına ve gecikmelere yol açar. Böyle bir durumda çoklu ajan sistemleri de uyumsuzluklar nedeniyle iş birliğinde zorlanır ve bu da iletişimi ve koordinasyonu yavaşlatır. Bunun yanı sıra, esneklik azalır ki bu da yeni ihtiyaçlara veya özelliklere uyum sağlamayı geciktirir.
Yapay zeka etrafındaki veri yönetimi faaliyetlerini sadeleştiren birleşik ve çok amaçlı bir veritabanı bu sorunları ortadan kaldırırarak güvenilir, ölçeklenebilir ve regülasyonlara uygun yapay zeka operasyonlarını mümkün kılar.
Yapay Zeka Ajanlarını Destekleyen Bir NoSQL Veri Platformu
On binlerce kuruluş, modern uygulamalar için artık NoSQL’e geçti. Yapay zeka ajanları, bu dönüşümdeki
bir sonraki olağan adımı oluşturuyor.
