Hız, ölçeklenebilirlik ve düşük gecikme süresi için özel tasarlanmış bir platform, yapay zeka ajanlarının bağlam açısından daha zengin sonuçları etkili bir şekilde toplamasını, işlemesini ve sunmasını sağlar.
Yazan: Couchbase Ürün Pazarlama Yöneticisi Tim Rottach
Yapay zeka ajanları, çalışanların ve müşterilerin bilgisayar sistemleri ile olan etkileşim biçimlerini dönüştürmeye hazırlanıyor. Bu ajanlar veri toplayarak ve görevleri yerine getirerek kurum içi destek botlarından müşteriye yönelik sofistike hizmetlere kadar her sektörde sayısız iş akışını otomatikleştirecek.
Bazı kurumlar, bu ajanları daha da güçlendirmek için analitik veri tabanlarına yöneliyor. Ancak yapay zeka ajanları temel olarak aynı geleneksel web uygulamaları, mobil uygulamalar ve mikro hizmetler gibi operasyonel yapıya sahiptir. Bu ayrımın farkında olmak da doğru veri platformunu seçebilme adına kritik önem taşıyor.
Yapay Zeka Ajanları Nedir ve Nasıl Çalışırlar?
Yapay zeka ajanları, eski teknoloji kullanan uygulamaların aksine çevreleriyle dinamik olarak etkileşime girerler. Sürekli olarak birden fazla kaynaktan veri çekip işleyerek gerçek zamanlı olacak şekilde muhakeme yaparlar ve görevleri otonom olarak yürütebilirler. İlgili verileri almak ve muhakemelerini geliştirmek için çeşitli araçlar, işlevler ve sistem istemleri kullanırlar.
Yapay zeka ajanları büyük dil modellerine (LLM’ler) veya diğer gelişmiş makine öğrenimi tekniklerine dayandıkları için gerçek zamanlı olarak çalışmaları gerekir. Bu nedenle okuma ve yazma işlemlerini düşük gecikmeli bir şekilde gerçekleştirebilecek bir veri altyapısına gereksinim duyarlar. Bu durumda, gecikmeli toplu işlemler yerine anlık etkileşimler için tasarlanmış operasyonel bir veritabanı büyük önem taşır.
Veri Kaynakları – Bir Perakende Örneği
Bir perakende ortamında çalışan tipik bir yapay zeka ajanı, hem klasik hem de yapay zekaya özgü verileri birleştiren çok çeşitli operasyonel verileri kullanabilir. İşte birkaç örnek:
• Kullanıcı profilleri ve tercihleri: Hiper kişiselleştirilmiş öneriler ve müşteri deneyimleri sağlar.
• Medya içeren ürün katalogları: Daha zengin bir kullanıcı deneyimi sağlar.
• Stok verileri: Stokta ürün olduğundan emin olunmasını ve gönderim için uygun şekilde yerleştirilmesini sağlar.
• Web call ve harici API’ler: Yapay zeka ajanları, önerileri geliştirmek için ünlülerle ilişkilendirme veya piyasa duyarlılığı gibi ek bilgiler alabilir.
• Geçmiş satış verileri: Üst satış, çapraz satış ve müşterinin bir sonraki satın alabileceği ürünlere ilişkin tahminlerde bulunur.
• Yapılandırılmamış içerik: Yapay zeka ajanlarının yanıt kalitesini artırmak için ürün kullanımını veya bakım talimatlarını detaylandıran PDF’ler gibi belgeler entegre edilebilir.
• Vektör gömme: Özel modelleri yeniden eğitmeden LLM yanıtlarını büyük ölçüde iyileştiren anlamsal arama ve RAG için gereklidir.
Yapay zeka ajanları, geliştiriciler tarafından oluşturulan araçlar ve işlevler ile ilgili bilgileri de saklamalıdır. Bu meta veriler, yapay zeka ajanlarının hangi işlevi veya veri kaynağını seçmesine yardımcı olarak yetenek setini sürekli geliştirir. Ek olarak önbelleğe alma, yapay zeka ajanının mevcut bağlamı yeniden kullanmasına, hızı artırmasına ve maliyetli LLM uç noktalarına tekrarlanan istekleri en aza indirerek maliyetleri azaltmasına olanak tanır.
İstemler ve araçlar geliştikçe sistemin; transkriptler, kararlar ve ara muhakeme adımları dahil olmak üzere tüm etkileşimleri saklaması ve sürecin sürekliliğini sağlaması gerekir. Diğer sektörler için temel operasyonel veri türleri farklı olabilir (örnek olarak, üretim sektöründe kullanılan sensör okumaları). Ancak temel ilke aynıdır: Yapay zeka ajanları, çeşitli veri formatlarını, sık güncellemeleri ve gerçek zamanlı erişilebilirliği işleyebilen yetenekli bir operasyonel veritabanına gereksinim duyar.
Operasyonel Veritabanı Neden Önemlidir?
Önbelleğe alma, vektör araması ve işlem yapma gibi farklı teknolojilerin aynı anda kullanılması performansı düşürebilir ve veri yönetimini karmaşık bir hale getirebilir. Yapay zeka ajanlarının anında sonuç verebilmesi için tüm bu veri ile ilgili etkileşimlerin minimum gecikmeyle gerçekleşmesi gerekir.
Operasyonel veritabanları, gerçek zamanlı okuma ve yazma gerektiren yüksek hızlı ve eşzamanlı iş yükleri için harika bir seçenektir. Ek olarak, genellikle kullanılabilirliği artırmak için çoğaltma ve kümeleme özellikleri sunarlar ki bu, yapay zeka odaklı uygulamalar için kritik öneme sahiptir.
Sonuç
Yapay zeka ajanlarının artık modern bilişimin temel taşlarından biri olmaya hazırlandığını rahatlıkla söyleyebiliriz. Hız, ölçeklenebilirlik ve düşük gecikmeli etkileşimler için özel olarak tasarlanmış bir platformun tercih edilmesi, yapay zeka ajanlarının verilerin etkili bir şekilde toplanıp işlenmesini sağlayarak son kullanıcılara bağlam açısından zengin deneyimler sunacaktır. Yapay zeka ajanları doğaları gereği gerçek zamanlı veriler üretirler ve bu da operasyonel veritabanlarını onlar için önemli bir gereklilik haline getirir.
