Bugünün son teknoloji yaklaşımı, hızla yarının eski sistemi haline gelebilir. Yapay zekaya dayalı SaaS çözümlerine yatırım yapan kuruluşlar çok önemli bir soruyla karşı karşıyadır: Bugün uygulanan sistemlerin yarının teknik borcu haline gelmemesini nasıl sağlayabiliriz?
Cevap, o anki en gelişmiş teknolojiyi seçmekte değil, ortaya çıkan YZ yetenekleriyle birlikte gelişebilen esnek ve uyarlanabilir mimariler üzerine inşa edilmiş platformları seçmekte yatmaktadır. Bu makale, Retrieval-Augmented Generation'a (RAG) odaklanarak YZ alanında modüler mimarilerin farklı uygulamalarını analiz etmekte ve farklı mimari yaklaşımları karşılaştırmaktadır.
Birçok kuruluş, öncelikle mevcut yeteneklere dayalı yapay zeka çözümlerini seçmekte, anlık işlevselliğe odaklanmakta ve uzun vadeli uyarlanabilirliği belirleyen temel mimariyi ihmal etmektedir. Bu yaklaşım birkaç önemli risk yaratmaktadır:
Yapay zeka inovasyonunun hızı artmaya devam etmekte ve temel gelişmeler her zamankinden daha kısa zaman dilimlerinde ortaya çıkmaktadır. Yapay zekaya yönelik belirli yaklaşımlar etrafında inşa edilen katı sistemler, genellikle bu gelişmeleri dahil etmekte zorlanmakta ve daha yeni çözümlere göre kapasite boşluklarına neden olmaktadır.
Teknoloji durağan kalsa bile (ki kalmayacaktır), iş gereksinimleri gelişecektir. Kuruluşlar genellikle yapay zeka için ilk uygulama sırasında öngörülmeyen değerli kullanım durumlarını keşfederler. Esnek olmayan platformlar genellikle orijinal tasarım parametrelerinin ötesine geçmekte zorlanır.
YZ çözümünü çevreleyen uygulamalar, veri kaynakları ve sistemler yükseltmeler, değiştirmeler ve yeni eklemeler yoluyla zaman içinde değişecektir. Katı YZ platformları genellikle entegrasyon darboğazları haline gelir, pahalı geçici çözümler gerektirir veya diğer teknoloji yatırımlarının değerini sınırlar.
YZ yönetişim gereksinimleri, açıklanabilirlik, adalet değerlendirmesi ve dokümantasyon için gereklilikler getiren yeni düzenlemelerle birlikte küresel olarak gelişmeye devam ediyor. Mimari esnekliğe sahip olmayan sistemler genellikle bu değişen uyumluluk gereksinimlerine uyum sağlamakta zorlanmaktadır.
Retrieval-Augmented Generation (RAG), yapay zeka sistemlerinin tasarlanma ve uygulanma biçiminde devrim yaratan modüler bir mimarinin mükemmel bir örneğini temsil etmektedir. AWS bunu 'bir yanıt oluşturmadan önce eğitim veri kaynaklarının dışında yetkili bir bilgi tabanına başvuran büyük bir dil modelinin (LLM) çıktısını optimize etme süreci' olarak tanımlamaktadır.
AWS, modülerlik ve esneklik ilkelerini örnekleyen bir RAG bulut mimarisi geliştirmiştir. Yunjie Chen ve Henry Jia tarafından AWS Kamu Sektörü blogunda belirtildiği üzere, bu mimari dört farklı modülden oluşmaktadır:
İşlem akışı iki ana yol izler:
Veri yüklemek için:
Cevapların üretilmesi için:
AWS, bu modüler mimarinin birkaç önemli avantajını vurgulamaktadır:
RAG mimarisinin önemli bir unsuru da vektör veritabanıdır. AWS, "üretici modellerin bunlarla etkileşime girebilmesi için tüm verilerin (metin, ses, görüntü veya video dahil) gömülü vektörlere dönüştürülmesi gerektiğinden, vektör veritabanlarının üretici yapay zeka tabanlı çözümlerde önemli bir rol oynadığına" dikkat çekiyor.
AWS, çeşitli vektör veritabanı seçenekleri sunarak bu esnekliği destekler:
Bu seçenekler arasındaki seçim "yeni verilerin ne sıklıkla eklendiği, dakikada kaç sorgu gönderildiği ve gönderilen sorguların büyük ölçüde benzer olup olmadığı gibi soruların yanıtlarına göre yönlendirilebilir."
AWS RAG mimarisi çeşitli bulut hizmetlerinde dağıtılmış bir sistem olarak uygulanırken, diğer yapay zeka sistemleri modülerlik ilkelerinin birleşik bir sinir mimarisi içinde var olduğu daha entegre bir yaklaşım benimsemektedir.
En son LLM modellerine dayalı olanlar gibi gelişmiş yapay zeka asistanları, RAG ile benzer ilkeleri kullanır, ancak bazı önemli mimari farklılıklar vardır:
Bu uygulama farklılıklarına rağmen, bu sistemler RAG'nin temel ilkelerini paylaşmaktadır: farklı işleme aşamalarını (en azından kavramsal olarak) ayıran bir mimari oluşturarak doğruluğu artırmak ve halüsinasyonları azaltmak için bir dil modelini ilgili harici bilgilerle zenginleştirmek.
Özel yaklaşım ne olursa olsun, YZ mimarilerinde esnekliği teşvik eden evrensel tasarım ilkeleri vardır:
Gerçekten esnek yapay zeka platformları, bileşenlerin tüm sistemde değişiklik gerektirmeden bağımsız olarak yükseltilebildiği veya değiştirilebildiği modüler mimariler kullanır. Hem AWS hem de entegre yapay zeka sistemleri yaklaşımı, farklı uygulamalarla da olsa bu ilkeyi takip etmektedir.
Esnek platformlar, iş mantığı ile temel YZ uygulaması arasındaki ayrımı koruyarak, teknoloji geliştikçe temel YZ bileşenlerinin değiştirilmesine olanak tanır. Bu, özellikle modellerin kolayca değiştirilebildiği AWS mimarisinde belirgindir.
En uyarlanabilir yapay zeka sistemleri, yalnızca önceden tanımlanmış kullanıcı arayüzlerine odaklanmak yerine, kapsamlı API'ler aracılığıyla programatik erişilebilirliğe öncelik verir. AWS mimarisinde her bileşen iyi tanımlanmış arayüzler sunarak entegrasyonu ve güncellemeyi kolaylaştırır.
Esnek mimariler, hizmet kesintileri olmadan sık güncellemeler için tasarlanmış bir altyapı gerektirir. Bu ilke, farklı mekanizmalarla da olsa hem AWS mimarisi gibi dağıtık sistemlerde hem de entegre yapay zeka modellerinde uygulanmaktadır.
Gerçekten esnek platformlar, satıcı müdahalesi gerektirmeden müşteriye özel uzantılar için çerçeveler sağlar. Bu durum en çok dağıtık sistemlerde belirgindir, ancak gömülü yapay zeka modelleri de özelleştirme biçimleri sunabilir.
Mimari esnekliği vurgularken, iş sistemlerinin aynı zamanda istikrar ve güvenilirlik gerektirdiğini de kabul etmek önemlidir. Görünüşte çelişkili olan bu taleplerin dengelenmesi şunları gerektirir:
Dahili uygulamalar sık sık değişebilirken, resmi sürüm oluşturma ve destek politikaları ile harici arayüzler için sıkı kararlılık garantilerinin sürdürülmesi çok önemlidir.
Yeni işlevler mümkün olduğunca değiştirme yerine ekleme değişiklikleri yoluyla tanıtılmalı ve kuruluşların yenilikleri kendi hızlarında benimsemelerine olanak tanınmalıdır.
Yükseltmeler, sürekli yenilik ile operasyonel istikrarı dengeleyen öngörülebilir ve kontrollü bir program izlemelidir.
YZ mimarilerinin geleceği, AWS RAG tarafından örneklenen dağıtılmış yaklaşım ile gelişmiş YZ modellerinin entegre yaklaşımı arasında bir yakınsama görecektir. Önemli eğilimler şimdiden ortaya çıkmaya başladı:
Yapay zeka, tek modlu işlemenin ötesine geçerek modlar arasında (metin, görüntü, ses, video) sorunsuz çalışan birleşik modellere doğru hızla ilerliyor.
Genel modeller gelişmeye devam ederken, farklı modelleri düzenleyebilen ve entegre edebilen mimariler gerektiren belirli alanlar ve görevler için özel modellerin geliştirilmesinde de bir artış var.
Yapay zeka işleme, performans, maliyet ve veri gereksinimlerinin daha etkili bir şekilde dengelenebildiği dağıtılmış modellerle buluttan uca kadar bir süreklilik içinde giderek daha fazla dağıtılmaktadır.
Küresel yapay zeka düzenlemeleri olgunlaştıkça, potansiyel olarak sertifikasyon çerçeveleri eşliğinde, yargı bölgeleri arasında gereksinimlerin daha fazla uyumlaştırılmasını bekliyoruz.
.png)
Yapay zeka gibi hızla gelişen bir alanda, bir platformun en önemli özelliği mevcut yetenekleri değil, gelecekteki gelişmelere uyum sağlama yeteneğidir. Öncelikle bugünün yeteneklerine dayalı çözümler seçen kuruluşlar genellikle kendilerini yarının olanaklarını sınırlarken bulurlar.
Kuruluşlar, modüler tasarım, modelden bağımsız yaklaşımlar, API öncelikli düşünme, sürekli dağıtım altyapısı ve sağlam genişletilebilirlik gibi ilkeler aracılığıyla mimari esnekliğe öncelik vererek, teknolojik gelişmeler ve iş ihtiyaçları ile gelişen yapay zeka yetenekleri oluşturabilir.
AWS'nin belirttiği gibi, 'üretken yapay zekanın evrim hızı eşi benzeri görülmemiş' ve yalnızca gerçekten modüler ve esnek mimariler, bugünün yatırımlarının yarının hızla gelişen teknoloji ortamında değer üretmeye devam etmesini sağlayabilir.
Belki de gelecek, sadece neyin geleceğini en iyi tahmin edebilenlere değil, ortaya çıkan her şeye uyum sağlayabilecek sistemler inşa edenlere aittir.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)