Şirketler genel üretken AI araçlarını kullandığında, modeller şirket tarafından sağlanan girdi verilerine göre rafine edilir. Veri güvenliği ile ilgili olarak, hassas verilerin yetkisiz kullanımı veya özel bilgilerin kazara ifşa edilmesi, itibar zedelenmesine, yasal sonuçlara ve rekabet avantajı kaybına yol açabilir.
Şirketler, sağlam koruma önlemlerinin uygulandığından emin olmak için yapay zeka aracı sağlayıcıları tarafından uygulanan veri güvenliği önlemlerini dikkatli bir şekilde değerlendirmelidir. Hassas şirket bilgilerini işlerken içgörü motorları veya bilişsel arama gibi diğer araçlar değerlendirilmelidir.
Ancak, LLM’lere başka bir yaklaşım benimsemenin hikayesinde daha fazlası ve birçok faydası var. Mevcut bilgi yönetimi sistemleriyle entegre edilmiş ve entegre edilmiş modeller, yenilikçi içerik oluşturma özelliklerinden yararlanmanın güvenli bir yolunu sunabilir. Mevcut platformlara entegrasyon, LLM’lerin avantajlarını artırır ve şirketlerin kurumsal verilerinin tüm potansiyelini şeffaf, koruyucu, anlayışlı, ilgili ve sorunsuz bir şekilde ortaya çıkarmalarına izin verir.
LLM’lerin genel faydaları
Sorguları yanıtlamak, LLM’lerde gördüğümüz yaygın bir kullanım durumudur. LLM’ler, insanlar tarafından sorulan soruları doğal dilde insan benzeri bir şekilde yanıtlayabilir. Modeller, metinleri bir dilden diğerine çevirebilen dil çeviri özelliklerine sahip oldukları için dünya çapında da kullanılabilirler. Özetleme, herhangi bir uzun metin tabanlı içeriği gerektirdiğinden ve kullanıcılara hızlı bir şekilde yararlı bir genel bakış sağladığından, temel bir avantajdır. Özetleme, karmaşık vergi kodları, reçeteli ilaçlarla ilgili bir kitapçık, yasal belgeler ve hatta bir üniversite tarihi dersi olsun, herhangi bir metin tabanlı içerik için kullanılabilir.
Ve sonra, tabii ki, modellerin kullanıcının girişine dayalı olarak doğal dil metinleri ürettiği metin üretimi var. “Son on yılda AI’daki gelişmeler hakkında bir paragraf yazın” veya “Sinir ağlarını birkaç cümleyle açıklayın” sonsuz örneklerden sadece ikisidir. İş ortamlarında modeller, sohbet robotları, müşteri hizmetlerinde sanal asistanlar ve ürün ekipleri ve satıcılar için içerik oluşturma dahil olmak üzere birçok uygulamada doğal dil metinleri oluşturabilir.
LLM’leri bilgi yönetimi platformlarına entegre ederek faydaları artırma
Kurumsal kullanım durumlarında, halka açık LLM’lerin hatalarını ve yanlış bilgilerin yayılmasını riske atmaya değmez. Şirketler için büyük bir zorluk, bir LLM’nin doğru ve güvenilir içerik üretmesini sağlamaktır. Bu riskle mücadele etmenin bir yolu, modeli bir bilgi yönetimi platformu tarafından endekslenen güvenilir bir veri kaynağına bağlamaktır.
Önceden eğitilmiş LLM’leri bu platformların çekirdeğinde birleştirmek ve Open Neural Networks Exchange (ONNX) gibi açık standartlara bağlı olmak, şirketlerin ister kendi oluşturdukları model ister Hugging Face gibi topluluklardan bir model olsun, herhangi bir modeli kullanmasına olanak tanır. Bu standartlar, LLM’lerden daha fazla değer elde edilmesini sağlar ve entegrasyonun aşağıdakiler gibi temel iş hedefleri için çeşitli faydaları nasıl sağladığını örnekler:
İlgili cevaplara erişim
Entegrasyon, kullanıcıların sorgularıyla ilgili kurumsal verilerden elde edilen yanıtları veya cümleleri almalarını sağlar. Herkese açık üretken AI araçları, doğal dil sorgulamasına izin verirken, dünya çapındaki web verileri her zaman kullanım durumu için geçerli değildir. Bilgi yönetimi çözümleri, verileri merkezi bir bilgi tabanında birleştirmek için çeşitli veri kaynaklarından ve iş uygulamalarından gelen verileri birbirine bağlar.
Bir müşteri veya bir iş belgesinin ayrıntıları hakkında sorgulama söz konusu olduğunda, belirli şirket varlıklarına dayalı yanıtları almanın tek yolu budur. Ek olarak, delta taraması (yalnızca yeni veriler için tarama), model verilerinin her zaman güncel olduğunu onaylar, böylece kullanıcılar eski ve geçersiz bilgileri almaz. Cevap yararlı olmadığı ve bir çalışanın görevine gerçek zamanlı olarak yardımcı olmadığı sürece, bir cevap oluşturmak hiçbir anlam ifade etmez.
Doğrulama ve kaynak bilgileri
Yanıtın içeriği kaynak bilgilerini içerdiğinden, kullanıcılar yanıtları istedikleri zaman doğrulayabilir. ChatGPT ve Google Bard gibi herkese açık diğer modeller, çıktılarının nereden geldiğini belirtmez. Öyleyse, içeriğin güvenilir bir kaynaktan mı yoksa fikir sahibi bir blogdan mı yoksa önemsiz bir genel forumdan mı geldiğini nasıl anlarsınız? Kaynak eklemek, kullanıcıların ilgili belgeyi veya dosyayı açmasına ve doğruluğunu onaylamak ve sorguları hakkında daha fazla bilgi edinmek için tüm ayrıntıları görüntülemesine olanak tanır.
Bağlam içinde cevaplar
Bilgi yönetimi platformları, yanıtların kullanıcının bağlamında sağlanmasına izin vererek, veri kaynağından gelen veri izinlerini tam uyumlulukla tutarlı bir şekilde hesaba katarak, kullanıcıların erişim haklarına sahip oldukları ve rol ve sorumluluklarına göre kişiselleştirilmiş kaynaklardan anlaşılır bilgiler almalarını sağlar.
yerel entegrasyon
LLM’lerin bir bilgi yönetimi sisteminin çekirdek teknolojisi içinde çalıştırılması, modelin sistem üzerinde yerel olarak çalışmasına izin vererek harici aramalara ve yardım taleplerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
anlam benzerliği
Entegrasyon, büyük dil modellerinden ve semantik benzerlikten yararlanarak, çok dilli girdileri ve farklı sözcükler, cümleler veya belgeler arasındaki benzerlik tanımayı, ontolojilerin, eşanlamlı sözcüklerin veya eşanlamlıların manuel bakımını gerektirmeden destekler.
Veri halüsinasyonuna karşı mücadele
Veri halüsinasyonu, entegrasyonun ele aldığı genel üretken yapay zekada karşılaşılan en yaygın ve zararlı risklerden biridir. Üretken yapay zeka, modelin yanlış yanıtlar üretmesine neden olduğunda veri halüsinasyonu oluşur. Yanlış bilgiler, reklamı yapılan ve güvenilir kabul edilen yapay zeka sistemlerinin arkasına tamamen gizlendiği için risk daha da artar.
Ana suçlu, yetersiz veri temizliğine ve stresli bir aşırı bilgi yüklemesine yol açan ve yanlış pozitifleri belirlemeyi zorlaştıran, sürekli artan veri miktarlarıdır. Kaynak doğrulama, alaka düzeyi modelleri ve faydaları eğitmek için yüksek kaliteli verilerin kullanılması, kuruluşların veri halüsinasyonu savaşında mücadele etmesine yardımcı olur. İş kararları vermek için hatalı bilgilere güvenmek, itibar riskinin, boşa harcanan kaynakların ve zayıf stratejinin ortaya çıktığı noktalardır ve bu da dil modeli dağıtımınız için güvenilir bir platform kullanmayı önemli hale getirir.
Kamuya açık üretken yapay zeka platformları işletmeler için çok büyük bir risk oluştursa da, LLM’leri mevcut kurumsal verilerin güvenli platformlarıyla entegre etmek, hem CISO’ların hem de son kullanıcıların ortak hayalini gerçekleştiriyor: halka açık platformlar aracılığıyla ifşa olma riskini taşımayan modelleri kullanmanın güvenli ve güvenilir bir yolu. LLM, daha güçlü bilgisayarlar, basitleştirilmiş eğitim mekanizmaları ve daha fazla enerji verimli modeller gibi doğrudan işletim maliyetlerini azaltan ilerlemeler geliştirirken, entegrasyon, modern manzarada daha büyük potansiyelin kilidini açmak için gerçek zamanlı bir çözüm sunar.