Oracle Yapay Zeka Ajanları: En İyi 15 Kullanım Alanı ve 5 Fayda

%72 oranındaki şirketler yapay zeka çözümleri dağıtıyor.¹ Oracle, büyük dil model'lerini, doğal dil işlemeyi ve bilgi getirimi destekli üretimi (RAG) birleştiren yapay zeka ajanlarını kullanıyor.

Oracle yapay zeka ajanlarını, kullanım alanlarını ve faydalarını keşfedin:

Oracle yapay zeka ajanları nedir?

OCI üretken yapay zeka ajanları, büyük dil model'lerini (LLM'ler) akıllı bir bilgi getirme sistemiyle entegre eden tamamen yönetilen bir hizmettir. Belirli bir bilgi tabanını arayarak ilgili yanıtlar sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Oracle, Fusion Cloud Applications Suite içinde 600'den fazla yapay zeka ajanı sunuyor; ayrıca Fusion AI Agent Marketplace'te 100'den fazla sertifikalı iş ortağı ajanı bulunuyor. Şirket, İK, finans, tedarik zinciri ve müşteri deneyimi için Oracle Fusion Cloud Applications'a entegre edilen yapay zeka ajanı ekiplerinden oluşan 22 yeni Fusion Agentic Applications başlattı.²

Bu yapay zeka ajanları, çok adımlı süreçleri yönetmek, yeni durumlara uyum sağlamak ve doğal dil prompt'larına yanıt vermek üzere geliştirilmiştir; önceki kural tabanlı sistemlere kıyasla daha fazla esneklik ve hassasiyet sunar. OCI üretken yapay zeka Ajanları, verileri sisteme almak için birden fazla yöntem sunar; kullanıcıların ve müşterilerinin verilerle sohbet arayüzü veya bir API aracılığıyla etkileşim kurmasını sağlar.

Temel özellikler

• Çeşitli veri alma yöntemlerini ve etkileşim kanallarını destekler (sohbet arayüzü veya API).
• Bir bilgi tabanından bilgi getirerek bağlamsal olarak ilgili yanıtlar üretir.
• Tüm yanıtlar için kaynak gösterimi sağlar.
• Sözcüksel ve anlamsal yaklaşımları birleştiren hibrit arama yetenekleri sunar.
• Hem girdi hem çıktı için içerik denetimi içerir.
• Çok turlu konuşmaları destekler; böylece kullanıcılar önceki bağlamı dikkate alan takip soruları sorabilir.
• PDF'lerdeki iki eksenli grafikler ve referans tablolarındaki verileri, görsel öğelerin açık açıklamalarına gerek duymadan yorumlayabilir.
• PDF belgelerinde bulunan köprüleri sohbet yanıtlarında çıkarır ve görüntüler.

Oracle yapay zeka ajanları nasıl çalışır?

1. Girdi: Kullanıcı Sorgusu
   • Bir kullanıcı, OCI Üretken Yapay Zeka Ajanına doğal dilde bir sorgu gönderir.
   • Hizmet, sorguyu kodlar ve işlenmek üzere kurumsal veri deposuna (bilgi tabanı) gönderir.
2. İşleme: Sorgu Anlama ve Plan Oluşturma
   • Büyük bir dil model'i (LLM) tarafından desteklenen yapay zeka ajanı sorguyu yorumlar.
   • Bir yanıt oluşturmak için bir plan formüle eder ve yürütür. Bu, şu adımları içerir:
     1. Bilgi tabanında ilgili makaleleri veya belgeleri aramak.
     2. Getirilen belgeleri anlamsal uygunluklarına göre yeniden sıralamak.
     3. En ilgili belgeleri ve kullanıcı sorgusunu birleştirerek tutarlı ve bağlamsal olarak doğru bir yanıt oluşturmak.
3. Çıktı: Yanıt İletimi
   • Ajan, formüle edilen yanıtı kullanıcıya geri gönderir.
   • Yanıt, cevabı oluşturmak için kullanılan belgelere veya kaynaklara referanslar içerir.

Ajanik orkestrasyon

Oracle Yapay Zeka Ajanları, kurumsal araçlar ve veri kaynakları arasında karmaşık iş akışlarını planlama, koordine etme ve yürütme yeteneğine sahip orkestratörler olarak bilgi getirme ve yanıt sistemlerini işletir.

Tek işlevli sohbet odaklı yapay zekânın aksine, ajanik orkestrasyon model'lerin şunları yapmasını sağlar:

• Çok adımlı hedefleri yapılandırılmış yürütme planlarına ayırır
• Doğru araçları, API'leri ve kurumsal sistemleri doğru zamanda seçer ve çağırır
• Durumu korur, çıktıları doğrular ve yinelemeli akıl yürütme yoluyla kendini düzeltir
• Bilgi getirme, analiz ve görev yürütme katmanları arasında eylemleri zincirler
• Gerektiğinde birden fazla uzmanlaşmış alt ajan arasında çalışır (ör. İK, finans, destek)

Bu orkestrasyon katmanı, Oracle Yapay Zeka Ajanlarının soru yanıtlamanın ötesine geçip süreç yürütmeye geçmesini sağlar.

Orkestrasyon hakkında daha derin bağlam için şunları keşfedin:

• LLM orkestrasyonu
• Çoklu ajan orkestrasyonu
• Ajanik Yapay Zeka ERP
• BT orkestrasyonu.

Ajanlar iç sistemlerin ötesine genişledikçe, web yürütme ortamları ve birlikte çalışabilirlik standartları kritik hale geliyor:

• Web etkin ajanları destekleyen MCP sunucu altyapılarını belirlemek için tarayıcı MCP benchmark'larını inceleyin.
• Ajanların açık web ile nasıl etkileşim kurduğunu gözlemlemek için uzak tarayıcıları karşılaştırın.

Bilgi tabanı veri türleri

OCI Üretken Yapay Zeka Ajanlarının bilgi tabanı olarak kullanması için veri sağlamanın iki farklı yolu vardır. Bilgi tabanı, temel olarak yapay zeka ajanının yanıt üretmek için aradığı bilgi veya belge koleksiyonudur. Her türün ne anlama geldiğine ilişkin bir döküm aşağıdadır:

1. Hizmet yönetimli seçenek

Bu seçenek, verilerinizi Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage'da saklamanıza olanak tanır. Bu yaklaşımla şunları yapabilirsiniz:

• Her biri en fazla 100 MB boyutunda olmak üzere 1.000'e kadar metin veya PDF belgesi yükleyin.
• Daha fazla veya daha büyük dosya saklamak için Oracle destek ekibinden limit artırımı talep edin.

2. Kendi Verinizi Getirin (BYO) Seçenekleri

Bu seçenek, yapay zeka ajanının erişeceği verileri barındırmak ve yönetmek için mevcut sistemlerinizi kullanmanıza olanak tanır. Oracle, bu amaçla belirli araçlarla entegrasyon sağlar. Aşağıdaki gibi sistemlerde kullanılabilir:

• Oracle Database 23c (yapay zeka vektör arama): Bu, vektör arama da dahil olmak üzere gelişmiş arama yeteneklerini destekleyen ve yapay zeka ajanının ilgili verileri daha etkili şekilde getirmesine yardımcı olan bir veritabanıdır.
• OpenSearch ile OCI Search: Bu seçenek, verilerinizi dizine eklemek ve yönetmek için bir arama motoru teknolojisi olan OpenSearch'i kullanır. Ajanın, alınan ve dizine eklenen veriler üzerinde verimli aramalar yapmasını sağlar.

Verileri saklamak ve yönetmek için bir altyapınız varsa bu seçenek size esneklik ve kontrol sağlar. Verileri OCI Object Storage'a taşımadan yapay zeka ajanını mevcut sistemlerinize entegre edebilirsiniz.

15 Oracle üretken yapay zeka ajanı kullanım alanları

Bilgi getirimi destekli üretim (RAG) ajanları ve ajanik RAG gibi ajanlar, doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar üretmek için bilgi getirimi ile dil üretimi yeteneklerini birleştirir. Ajan, ilgili belgeleri veya verileri getirir ve bu bilgilere dayanarak tutarlı yanıtlar oluşturur.

Örnek kullanım alanları şunlardır:

1. Müşteri hizmetleri otomasyonu: Bir müşteri hizmetleri yapay zeka ajanı, sorguları konuşmaya dayalı arayüzler aracılığıyla ele alarak, bilgi tabanı verilerini getirerek ve karmaşık sorunları insan temsilcilere ileterek müşteri hizmetlerini kolaylaştırabilir. Bu, sorunların daha hızlı çözülmesini sağlar ve kullanıcı memnuniyetini artırır. Otomasyon ayrıca tekrarlayan görevleri azaltarak müşteri destek ekiplerinin kişiselleştirilmiş ve daha yüksek değerli etkileşimlere odaklanmasına olanak tanır.
2. Hukuki araştırma: Yapay zeka ajanları, içtihatları ve dava hukukunu geniş veritabanlarında hızla arayarak hukuk profesyonellerine yardımcı olabilir. Bu yetenekler, planlama ve araştırma görevlerinin verimli şekilde yürütülmesini iyileştirir. Karmaşık aramaları basitleştirerek yapay zeka daha hızlı karar almayı destekler; hukuk ekiplerinin son teslim tarihlerine uymasını ve müvekkillerine doğru tavsiyeler sunmasını sağlar.
3. Finansal analiz ve raporlama: Yapay zeka ajanları, finans ekiplerinin verileri analiz etmesine, anormallikleri tespit etmesine ve kapsamlı raporlar oluşturmasına yardımcı olur. Piyasa haberleri ve iç raporlar gibi çeşitli kaynaklardan içgörüleri sentezlerler. Bu tür araçlar; süreçleri kolaylaştırıp düzeltici eylemler önererek ve bütçeleme, tahminleme ve performans değerlendirmesinde karar alma doğruluğunu artırarak finansal yönetimi iyileştirir.
4. Eğitim amaçlı özel ders: Yapay zeka ajanları, kişiye özel öğrenme kaynakları sağlayarak ve karmaşık kavramları netleştirerek kişisel öğretmen gibi davranır. Bu sistemler öğrenci ihtiyaçlarına uyum sağlar; etkileşimli eğitim içerikleri ve adım adım rehberlik sunar. Kaynak getirmeyi otomatikleştirerek öğrencilerin akademik hedeflere ulaşmasına yardımcı olurken eğitimcilerin yenilikçi öğretim stratejilerine odaklanmasını sağlar.
5. İçerik üretimi: Yapay zeka, ilgili bilgileri getirerek, trendleri analiz ederek ve makaleler, raporlar veya sunumlar için taslak öneriler hazırlayarak içerik üreticilerini destekler. Bu ajanlar özgünlüğü korurken yaratıcı süreci hızlandırır. Gelişmiş yapay zeka yeteneklerinden yararlanarak profesyonellerin içerik kalitesini iyileştirmeye ve kitleleriyle etkili şekilde bağ kurmaya odaklanmasını sağlar.
6. Teknik destek: Yapay zeka ajanları, teknik kılavuzları ve forumları özet çözümlere dönüştürerek kullanıcıları sorun giderme sürecinde yönlendirir. Sorunları verimli şekilde çözerek kesinti süresini en aza indirir. Bu ajanlar, iş yükünü azaltarak ve tutarlı, doğru çözümler sunarak destek ekiplerini güçlendirir; teknik ortamlarda kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirir.
7. Tedarik zinciri yönetimi: Yapay zeka ajanları envanter, tedarikçiler ve lojistik verilerini bir araya getirerek tedarik zinciri operasyonlarını optimize eder. Uygulanabilir içgörüler için trendleri analiz eder; işletmelerin verimsizlikleri azaltmasını ve operasyonların sorunsuz yürümesini sağlar.
8. Tedarikçi katılımı: Bir tedarikçi katılım ajanı, ilgili belgeleri otomatik olarak çekerek, şirket politikalarına uygunluğu doğrulayarak ve kurumsal sistemdeki tedarikçi kayıtlarını güncelleyerek yeni tedarikçilerin entegrasyonunu kolaylaştırabilir.
9. Gayrimenkul analizi: Yapay zeka ajanları, mülk verilerini ve piyasa trendlerini sentezleyerek gayrimenkul profesyonellerini destekler. Fiyatlandırma, talep ve yatırım fırsatları hakkında içgörüler sağlayarak karar almayı kolaylaştırır. Yapay zeka destekli analiz sayesinde profesyoneller dinamik piyasa koşullarına uyum sağlayabilir ve müşterilere etkili şekilde kişiye özel tavsiyeler sunabilir.
10. Seyahat planlama: Yapay zeka ajanları; destinasyonlar, yerel turistik yerler ve seyahat programları önererek kişiselleştirilmiş seyahat rehberleri olarak hizmet verir. Kullanıcı tercihlerine göre özelleştirilmiş deneyimler oluşturur ve seyahat düzenlemelerini kolaylaştırır. Çeşitli veri kaynaklarını entegre ederek kullanıcı memnuniyetini artırır.
11. Satış satın alma yardımı: Bir belge işleme yapay zeka ajanı, satış yöneticisinin satın alma görevlerini yönetmesine yardımcı olabilir. Örneğin yönetici, telefonunu kullanarak yurt dışındaki bir satıcıdan gelen fiyat teklifinin fotoğrafını çekebilir. Ajan şunları yapar:
    • Belgedeki ilgili bilgileri çıkarır.
    • Metni örneğin Japoncadan İngilizceye çevirir.
    • Çıkarılan verilere dayanarak bir satın alma talebi oluşturur. Daha sonra aynı ajan, satıcının faturasının işlenmesini otomatikleştirip ödeme yöneticisinin incelemesi için işaretleyebilir.
12. Satış görüşmesi analizi: Satışta bir yapay zeka ajanı, satış görüşmeleri sırasında müşteri etkileşimlerini analiz edebilir; müşteri tercihleri veya başlıca itirazlar gibi içgörüleri çıkarabilir ve gelecekteki etkileşimleri iyileştirmek için satış ekiplerine ayrıntılı raporlar oluşturabilir.
13. Yetenek yönetimi ve işe alım: Yapay zeka ajanları, iş adaylarını belirlemek ve analiz etmek için kullanılabilir; İK ekiplerinin yetenek edinimini kolaylaştırmasına yardımcı olur. Varsayımsal olarak bir ajan, veritabanlarında uygun adayları arayabilir, özgeçmişlerini değerlendirebilir ve önceden tanımlanmış iş gereksinimlerine göre öneriler sunabilir.
14. Üretimde kalite kontrol: Yapay zeka ajanları üretim verilerini izler, kusurlara işaret eden kalıpları belirler ve kalite standartlarını sağlamak için ayarlamalar önerir. Gelişmiş analitikten yararlanarak üreticilerin israfı en aza indirmesini, verimliliği artırmasını ve tutarlılığı korumasını sağlarlar. Bu proaktif yaklaşım, üstün ürün kalitesi ve müşteri memnuniyeti sağlar.
15. Bireysel bankacılık: Oracle, bilgi sağlama, kredi incelemesi ve uyum izleme gibi uçtan uca bireysel bankacılık görevlerini otomatikleştirebilen tüketici bankacılığı iş akışları için önceden oluşturulmuş ajanlar içerir. Bu ajanlar şunları içerir:
    • Kredi başvurusu işlemeyi otomatikleştirmeye yardımcı olan “Ürün Broşürü Oluşturma” ajanı ve “Kredi Karar Verme” ajanı.
    • Müşteri görüşmeleri sırasında düzenleyici uyumu izlemek için “Çağrı Uyum Kontrolü” ajanı gibi uyum odaklı ajanlar.³

Bazı gerçek hayattan örneklerle genel Ajanik Yapay Zeka kullanım alanlarını keşfedin.

Oracle AI Agent Studio

Oracle, yapay zeka ajanlarının dağıtımını ve izlenmesini basitleştirmek için merkezi bir ortam olan AI Agent Studio'yu sundu. Bu stüdyo, iki temel sütun aracılığıyla kurum içinde yapay zekâyı demokratikleştirme yönünde bir adımı temsil ediyor:

• Kodsuz ajan oluşturucu: Kod yazmadan ajanlar oluşturmak, test etmek ve iyileştirmek için doğal dilli bir arayüz. Kullanıcılar ajanın amacını sade bir İngilizceyle tanımlayabilir ve oluşturucu temel yapılandırmayı üstlenir.
• Yerleşik ROI panosu: Stüdyo, her ajanın iş etkisini ölçen ve tasarruf edilen süreyi veya süreç verimliliğini yansıtan metrikleri izleyen bir pano içerir.

Ajan türleri: İş Akışı ve RAG

Birçok ajan bilgi getirmeye odaklanırken Studio, İş Akışı Ajanlarının oluşturulmasına olanak tanır. Bunlar standart RAG ajanlarından şu yönleriyle ayrılır:

• Deterministik, kural tabanlı diziler üzerinde çalışır.
• Belirli işlevlere, girdilere ve çıktılara sahip önceden yapılandırılmış “düğümleri” izler.
• “Halüsinasyonlu” veya yaratıcı bir yanıtın söz konusu olmadığı, katı yönetişim, uyumluluk ve tekrarlanabilirlik gerektiren yüksek riskli senaryolar için tasarlanmıştır.

Oracle GenAI ajanlarının faydaları

• Şeffaflık: Yanıtların kaynaklarına kadar izlenmesini sağlar.
• Sürekli güncellemeler: Veri kaynakları, ajanın işlevselliğini kesintiye uğratmadan güncellenebilir.
• Ölçeklenebilirlik ve güvenlik: Ölçeklenebilir ve güvenli bir mimari üzerinde çalışır.
• Artımlı veri alımı: Artımlı veri alımı ve sürüm kontrolü yoluyla hassas veri güncellemeleri sağlar.
• Gelişmiş etkileşimler: 10+ tur boyunca konuşma bağlamını korur.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Son gelişmeler: Oracle Yapay Zeka Ajanları RAG yetenekleri

OCI Üretken Yapay Zeka RAG Ajanı, önceden duyurulan beta sürümünün ardından 25 Eylül 2024'te resmi olarak yayınlandı. Yeni RAG (Bilgi Getirimi Destekli Üretim) Ajanları, mevcut OCI Üretken Yapay Zeka Ajanlarına kıyasla çeşitli iyileştirmeler sundu:

1. Oracle Database 23ai ile entegrasyon: Oracle Database 23ai, metin ve görüntüler gibi yapılandırılmamış veriler için gelişmiş vektör arama ekler. Verileri vektör temsillerine dönüştürerek daha hassas ve ilgili arama sonuçları sağlar. Bu, karmaşık sorguların sorunsuz işlenmesine ve yapılandırılmış ile yapılandırılmamış verilerin entegrasyonuna olanak tanır.
2. Basitleştirilmiş kurulum: İyileştirilmiş kullanıcı arayüzüyle basitleştirilmiş kurulum süreci. Sınırlı teknik uzmanlığa sahip kullanıcıların RAG ajanlarını hızlı ve kolay bir şekilde dağıtmasına olanak tanır. Daha az adım ve daha sezgisel bir deneyim, kurulum süresini ve çabasını azaltır.
3. Gelişmiş yanıt kalitesi ve ilgililik: LLM'ler daha kaliteli ve daha doğru yanıtlar sağlar. Konuşma etkileşimlerinin daha içgörülü ve bağlamsal olarak uygun olmasını sağlar.
4. Gelişmiş veri getirme ve yeniden sıralama: Gelişmiş veri getirme ve yeniden sıralama işlevleri, geniş veri kümelerini tarar ve ilgili bilgileri önceliklendirir. Özellikle incelikli sorgularda yapay zekânın yanıtlarının derinliğini ve hassasiyetini artırır.
5. Hibrit arama: Geleneksel anahtar kelime aramalarını anlamsal arama ile birleştirir. Hem yapılandırılmış hem yapılandırılmamış veriler için daha ilgili sonuçların getirilmesini sağlar.
6. Yönetilen bilgi tabanları: Yapılandırılmamış veriler için entegre vektör deposu ve güçlü veri alım pipeline'ı. Karmaşık verilerin depolanmasını, getirilmesini ve dizine eklenmesini basitleştirir. Bilgi tabanlarının kullanıma hazır bir çözüm olarak verimli şekilde yönetilmesini sağlar.
7. OpenSearch ile BYO bilgi tabanları desteği: OpenSearch ile Kendi Verinizi Getirin (BYO) OCI Search için kolaylaştırılmış destek. Özel arama yapılandırmaları üzerinde esneklik ve kontrol sağlar. Mevcut OpenSearch sistemleriyle entegrasyonu basitleştirir.
8. İçerik denetimi: Girdi ve çıktıda zararlı veya uygunsuz içeriği işaretlemek için güçlü filtreleme. Güvenli ve emniyetli yapay zeka etkileşimlerini sürdürür.
9. Çok modluluk: Metin, görüntü, grafik ve çizelgeler dahil olmak üzere birden fazla formattaki verileri işler ve entegre eder. Daha kapsamlı ve bağlam açısından zengin yanıtlar sunar.ihtiyaçlar.

SSS'ler

İleri Okuma

• En İyi Yapay Zeka Ajan Araçlarını Karşılaştırın

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Oracle Yapay Zeka Ajanları: En İyi 15 Kullanım Alanı ve 5 Fayda}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/oracle-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 2 Nisan 2026}
}

Değişiklik günlüğü

1 güncelleme

1. 20262 Nis

   No-code ajan oluşturucu, ROI panosu ve iş akışı ajanlarını kapsayan bir Oracle AI Agent Studio bölümü eklendi.

Referans Linkleri

1.

Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

3.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder