Oracle Yapay Zeka Ajanları: En İyi 14 Kullanım Alanı ve 5 Fayda

Üretken yapay zeka, sektörleri dönüştürüyor; şirketlerin %72'si yapay zeka çözümlerini kullanıyor. ¹ Oracle, karmaşık, çok adımlı iş akışlarını yürütmek ve mevcut iş süreçleriyle entegre olmak için büyük dil modellerini, doğal dil işlemeyi ve bilgi edinimiyle zenginleştirilmiş üretimi (RAG) birleştiren gelişmiş üretken yapay zeka ajanlarından yararlanmaktadır.

Oracle yapay zeka ajanlarının ne olduğunu, nasıl çalıştığını, kullanım alanlarını ve faydalarını keşfedin.

Oracle yapay zeka ajanları nedir?

OCI üretken yapay zeka ajanları, büyük dil modellerini (LLM'ler) akıllı bir arama sistemiyle entegre eden, tamamen yönetilen bir hizmettir. Belirtilen bir bilgi tabanında arama yaparak bağlamsal olarak alakalı yanıtlar sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Oracle, finans, insan kaynakları, tedarik zinciri yönetimi, kalite kontrol, satış ve müşteri hizmetleri gibi alanlara odaklanarak, Fusion Cloud Uygulama Paketine 50'den fazla yapay zeka ajanı entegre ettiğini duyurdu. Bu yapay zeka ajanları, çok adımlı süreçleri yönetmek, yeni durumlara uyum sağlamak ve doğal dil komutlarına yanıt vermek üzere tasarlanmıştır ve önceki kural tabanlı sistemlere kıyasla daha fazla esneklik ve hassasiyet sunmaktadır.

OCI üretken yapay zeka ajanları, veri entegrasyonu için birden fazla yöntem sunarak kullanıcıların ve müşterilerinin verilerle sohbet arayüzü veya API aracılığıyla etkileşim kurmasını sağlar.

Başlıca özellikler

• Çeşitli veri ekleme yöntemlerini ve etkileşim kanallarını (sohbet arayüzü veya API) destekler.
• Bilgi tabanından bilgi çekerek bağlamla ilgili yanıtlar üretir.
• Tüm cevaplar için kaynak belirtme olanağı sağlar.
• Sözcük tabanlı ve anlamsal yaklaşımları birleştiren hibrit arama yetenekleri sunar.
• Hem girdi hem de çıktı için içerik denetimi içerir.
• Çok turlu konuşmaları destekler ve kullanıcıların önceki bağlamı dikkate alarak takip soruları sormasına olanak tanır.
• PDF dosyalarındaki iki eksenli grafikler ve referans tablolarındaki verileri, görsel öğelerin açık tanımlarına ihtiyaç duymadan yorumlayabilir.
• PDF belgelerinde bulunan bağlantıları ayıklayarak sohbet yanıtlarında görüntüler.

Oracle yapay zeka ajanları nasıl çalışır?

1. Giriş: Kullanıcı Sorgusu
   • Kullanıcı, OCI Üretken Yapay Zeka Aracısına doğal dil sorgusu gönderir.
   • Bu hizmet sorguyu kodlar ve işlenmek üzere kurumsal veri deposuna (bilgi tabanına) gönderir.
2. İşlem: Sorgu Anlama ve Plan Oluşturma
   • Büyük bir dil modeli (LLM) tarafından desteklenen yapay zeka ajanı, sorguyu yorumlar.
   • Bir yanıt oluşturmak için bir plan formüle eder ve uygular. Bu, aşağıdaki adımları içerir:
     1. Bilgi tabanında ilgili makaleleri veya belgeleri aramak.
     2. Elde edilen belgelerin anlamsal alaka düzeyine göre yeniden sıralanması.
     3. En alakalı belgeleri ve kullanıcı sorgusunu birleştirerek tutarlı ve bağlam açısından doğru bir yanıt oluşturma.
3. Çıktı: Yanıt Teslimi
   • Temsilci, oluşturulan yanıtı kullanıcıya geri gönderir.
   • Yanıt, yanıtın oluşturulmasında kullanılan belgelere veya kaynaklara atıflar içermektedir.

Ajanik orkestrasyon

Oracle AI Agent'ları yalnızca bilgi alma ve yanıt sistemleri olarak değil, aynı zamanda kurumsal araçlar ve veri kaynakları genelinde karmaşık iş akışlarını planlama, koordine etme ve yürütme yeteneğine sahip düzenleyiciler olarak da çalışır.

Tek işlevli, sohbet tabanlı yapay zekânın aksine, ajan tabanlı orkestrasyon modellerin şunları yapmasını sağlar:

• Çok adımlı hedefleri yapılandırılmış uygulama planlarına ayırın.
• Doğru araçları, API'leri ve kurumsal sistemleri doğru zamanda seçin ve kullanın.
• Durumu koruyun, çıktıları doğrulayın ve yinelemeli akıl yürütme yoluyla kendi kendini düzeltin.
• Veri alma, analiz ve görev yürütme katmanları arasında zincirleme eylemler gerçekleştirin.
• Gerektiğinde birden fazla uzmanlaşmış alt temsilciyle (örneğin, İK, finans, destek) iletişim halinde çalışın.

Bu orkestrasyon katmanı, Oracle AI Agent'larının soru cevaplamanın ötesine geçerek süreç yürütmesine ve gerçek iş ortamlarında özerk koordinatörler olarak hareket etmesine olanak tanır. Bu yetenekler birlikte, izole yapay zeka yanıtları yerine gerçek anlamda ajan tabanlı süreç otomasyonunu mümkün kılar.

Orkestrasyon hakkında daha detaylı bilgi için şunları inceleyebilirsiniz:

• LLM orkestrasyonu
• Çoklu ajan orkestrasyonu
• Agentic AI ERP
• BT orkestrasyonu .

Ajanlar dahili sistemlerin ötesine genişledikçe, web yürütme ortamları ve birlikte çalışabilirlik standartları kritik önem kazanıyor:

• Web özellikli aracıları destekleyen MCP sunucu altyapılarını belirlemek için tarayıcı MCP kıyaslamalarını 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 kullanabileceği verileri sağlamanın iki farklı yolu vardır. Bilgi tabanı, yapay zeka ajanının yanıtlar üretmek için aradığı bilgi veya belgeler koleksiyonudur. İşte her türün ne anlama geldiğinin bir açıklaması:

1. Hizmet tarafından yönetilen seçenek

Bu seçenek, verilerinizi Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Nesne Depolama alanında saklamanıza olanak tanır. Bu yaklaşımla şunları yapabilirsiniz:

• Her biri en fazla 100 MB boyutunda olmak üzere, metin veya PDF belgesi şeklinde en fazla 1.000 dosya yükleyebilirsiniz.
• Daha fazla veya daha büyük dosya depolamak için Oracle destek ekibi aracılığıyla limit artışı talebinde bulunun.

Bu, ek sistemler kurmaya gerek kalmadan Oracle altyapısını kullanarak bilgi tabanınızı yönetmenin basit bir yoludur.

2. Kendi İçeceğinizi Getirme (BYO) Seçenekleri

Bu seçenek, yapay zeka aracısının erişeceği verileri barındırmak ve yönetmek için mevcut sistemlerinizi kullanmanıza olanak tanır. Oracle, bu amaçla belirli araçlarla entegrasyon sağlar. Bu özellik şu sistemlerde mevcuttur:

• Oracle Database 23c (Yapay Zeka Vektör Arama): Bu, vektör arama da dahil olmak üzere gelişmiş arama özelliklerini destekleyen bir veritabanıdır ve yapay zeka ajanının ilgili verileri daha etkili bir şekilde almasına yardımcı olur.
• OpenSearch ile OCI Arama: Bu seçenek, verilerinizi indekslemek ve yönetmek için bir arama motoru teknolojisi olan OpenSearch'ü kullanır. Bu sayede aracı, alınan ve indekslenen veriler üzerinde verimli aramalar gerçekleştirebilir.

Bu seçenek, halihazırda veri depolama ve yönetimi için bir altyapınız varsa size esneklik ve kontrol sağlar. Yapay zeka aracısını, verileri OCI Nesne Depolama alanına taşımadan mevcut sistemlerinize entegre edebilirsiniz.

14 Oracle üretken yapay zeka ajanı kullanım örneği

Ajan tabanlı RAG gibi, bilgiye dayalı üretim (RAG) ajanları, doğru ve bağlam duyarlı yanıtlar üretmek için bilgiye erişim ve dil üretimi yeteneklerini birleştirir. Ajan, ilgili belgeleri veya verileri alır ve bu bilgilere dayanarak tutarlı yanıtlar üretir.

Örnek kullanım durumları şunlardır:

1. Müşteri hizmetleri otomasyonu: Bir yapay zekâ müşteri hizmetleri temsilcisi, konuşma arayüzleri aracılığıyla soruları yanıtlayarak, bilgi tabanı verilerini alarak 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 odaklanmasını sağlar.
2. Hukuk araştırması: Yapay zekâ ajanları, emsal kararlar ve dava hukuku için geniş veri tabanlarında hızlı arama yaparak hukuk profesyonellerine yardımcı olabilir. Bu yetenekler, planlama ve araştırma görevlerinin verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar. Karmaşık aramaları basitleştirerek, yapay zekâ daha hızlı karar vermeyi destekler ve hukuk ekiplerinin son teslim tarihlerine uymasını ve müşterilerine doğru tavsiyelerde bulunmasını sağlar.
3. Finansal analiz ve raporlama: Yapay zekâ ajanları, finans ekiplerine verileri analiz etmede, anormallikleri tespit etmede ve kapsamlı raporlar oluşturmada yardımcı olur. Piyasa haberleri ve iç raporlar gibi çeşitli kaynaklardan elde edilen bilgileri sentezlerler. Bu tür araçlar, süreçleri kolaylaştırarak, düzeltici eylemler önererek ve bütçeleme, tahmin ve performans değerlendirmesi için karar verme doğruluğunu artırarak finansal yönetimi iyileştirir.
4. Eğitimsel özel ders: Yapay zekâ ajanları, kişiye özel öğrenme kaynakları sağlayarak ve karmaşık kavramları açıklayarak kişisel öğretmenler gibi davranır. Bu sistemler, öğrencilerin ihtiyaçlarına uyum sağlayarak etkileşimli eğitim içeriği ve adım adım rehberlik sunar. Kaynak erişimini otomatikleştirerek, öğrencilerin akademik hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olurken, eğitimcilerin de yenilikçi öğretim stratejilerine odaklanmalarını sağlar.
5. İçerik oluşturma: Yapay zeka, ilgili bilgileri alarak, trendleri analiz ederek ve makaleler, raporlar veya sunumlar için öneriler hazırlayarak içerik oluşturucuları destekler. Bu yapay zeka araçları, özgünlüğü korurken yaratıcı süreci hızlandırır. Gelişmiş yapay zeka yeteneklerinden yararlanarak, profesyonellerin içerik kalitesini iyileştirmeye ve hedef kitleleriyle etkili bir şekilde bağlantı kurmaya odaklanmalarını sağlar.
6. Teknik destek: Yapay zekâ ajanları, teknik kılavuzları ve forumları özlü çözümlere dönüştürerek kullanıcılara sorun giderme konusunda rehberlik eder. Sorunları verimli bir şekilde çözerek kesinti süresini en aza indirirler. Bu ajanlar, iş yükünü azaltarak ve tutarlı, doğru çözümler sunarak destek ekiplerini güçlendirir ve teknik ortamlarda kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirir.
7. Tedarik zinciri yönetimi: Yapay zekâ ajanları, envanter, tedarikçi ve lojistik verilerini bir araya getirerek tedarik zinciri operasyonlarını optimize eder. Eyleme geçirilebilir içgörüler için trendleri analiz ederek işletmelerin verimsizlikleri azaltmasına ve sorunsuz operasyonlar sağlamasına olanak tanır. Bu tür araçlar, genel iş süreçlerini iyileştirmede ve operasyonel mükemmelliğe ulaşmada çok önemli bir rol oynar.
8. Tedarikçi entegrasyonu: Bir tedarikçi entegrasyon aracısı, ilgili belgeleri otomatik olarak çekerek, şirket politikalarına uyumluluğu doğrulayarak ve kurumsal sistemdeki tedarikçi kayıtlarını güncelleyerek yeni tedarikçilerin entegrasyonunu kolaylaştırabilir.
9. Gayrimenkul analizi: Yapay zekâ ajanları, gayrimenkul verilerini ve piyasa trendlerini sentezleyerek gayrimenkul profesyonellerini destekler. Fiyatlandırma, talep ve yatırım fırsatları hakkında bilgiler sunarak karar verme süreçlerine yardımcı olurlar. Yapay zekâ destekli analiz sayesinde profesyoneller, dinamik piyasa koşullarına uyum sağlayabilir ve müşterilerine etkili bir şekilde özel tavsiyeler sunabilirler.
10. Seyahat planlaması: Yapay zekâ ajanları, kişiselleştirilmiş seyahat rehberleri olarak hizmet vererek varış noktaları, yerel turistik yerler ve güzergahlar önerir. Kullanıcı tercihlerine göre özelleştirilmiş deneyimler oluşturarak seyahat düzenlemelerini basitleştirirler. Çeşitli veri kaynaklarını entegre ederek, bu ajanlar kullanıcı memnuniyetini artırır ve gezginlere benzersiz, verimli planlama seçenekleri sunar.
11. Satış tedarik desteği: Belge işleme yeteneğine sahip bir yapay zeka ajanı, satış yöneticisine tedarik görevlerini yönetmede yardımcı olabilir. Örneğin, yönetici telefonunu kullanarak yurt dışındaki bir tedarikçiden gelen fiyat teklifinin fotoğrafını çekebilir. Ajan şunları yapacaktır:
    • Belgeden ilgili bilgileri çıkarın.
    • Örneğin, metni Japoncadan İngilizceye çevirin.
    • Çıkarılan verilere dayanarak bir satın alma talebi oluşturun. Daha sonra, aynı temsilci satıcının faturasının işlenmesini otomatikleştirerek, ödeme yöneticisi tarafından incelenmek üzere işaretleyebilir.
12. Satış görüşmesi analizi: Satışta, bir yapay zeka ajanı, satış görüşmeleri sırasında müşteri etkileşimlerini analiz edebilir, müşteri tercihleri veya temel itirazlar gibi içgörüler çıkarabilir ve satış ekiplerinin gelecekteki etkileşimleri iyileştirmesi için ayrıntılı raporlar oluşturabilir.
13. Yetenek yönetimi ve işe alım: Yapay zeka ajanları, iş adaylarını belirlemek ve analiz etmek için kullanılabilir ve İK ekiplerinin yetenek edinme süreçlerini kolaylaştırmasına yardımcı olabilir. Varsayımsal olarak, bir ajan veritabanlarında uygun adayları arayabilir, özgeçmişlerini değerlendirebilir ve önceden tanımlanmış iş gereksinimlerine göre öneriler sunabilir.
14. Üretimde kalite kontrolü: Yapay zekâ ajanları üretim verilerini izler, kusurları gösteren kalıpları belirler ve kalite standartlarını sağlamak için ayarlamalar önerir. Gelişmiş analitiklerden yararlanarak, üreticilerin israfı en aza indirmelerini, verimliliği artırmalarını ve tutarlılığı korumalarını sağlarlar. Bu proaktif yaklaşım, üstün ürün kalitesi ve müşteri memnuniyeti sağlar.

Ajan tabanlı yapay zekanın genel kullanım alanlarını gerçek hayattan örneklerle keşfedin.

Oracle GenAI ajanlarının faydaları

• Şeffaflık: Yanıtların kaynaklarına kadar takip edilmesini sağlayarak açıklık ve hesap verebilirliği mümkün kılar.
• Sürekli güncellemeler: Veri kaynakları, ajanın işlevselliğini kesintiye uğratmadan güncellenebilir.
• Ölçeklenebilirlik ve güvenlik: Veri bütünlüğünü korurken artan talepleri karşılamak üzere tasarlanmış, ölçeklenebilir ve güvenli bir mimari üzerinde çalışır.
• Artımlı veri alımı: Artımlı veri alımı ve sürüm kontrolü yoluyla hassas veri güncellemelerine olanak tanır.
• Geliştirilmiş etkileşimler: Doğal ve sezgisel etkileşimleri kolaylaştırarak müşteri deneyimini iyileştirir.

Son gelişmeler: Oracle AI Agents RAG yetenekleri

OCI Generative AI RAG Agent, daha önce beta sürümünün duyurulmasının ardından 25 Eylül 2024 tarihinde resmi olarak piyasaya sürüldü. Yeni RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agent'ları, mevcut OCI Generative AI Agent'larına kıyasla çeşitli geliştirmeler sunuyor:

1. Oracle Database 23ai ile Entegrasyon: Oracle Database 23ai, metin ve resimler gibi yapılandırılmamış veriler için gelişmiş vektör arama özelliği ekler. Verileri vektör gösterimlerine dönüştürerek daha hassas ve ilgili arama sonuçları sağlar. Bu, karmaşık sorguların sorunsuz bir şekilde işlenmesine ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin entegrasyonuna olanak tanır.
2. Kolaylaştırılmış kurulum: Geliştirilmiş kullanıcı arayüzü ile basitleştirilmiş kurulum süreci. Sınırlı teknik bilgiye 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. Geliştirilmiş yanıt kalitesi ve alaka düzeyi: Son teknoloji LLM'ler daha yüksek kaliteli ve daha doğru yanıtlar sağlar. Bu, konuşma etkileşimlerinin daha bilgilendirici ve bağlamsal olarak uygun olmasını sağlayarak, yapay zeka etkileşimlerini çeşitli alanlardaki kullanıcılar için daha değerli hale getirir.
4. Gelişmiş veri alma ve yeniden sıralama: Geliştirilmiş veri alma ve yeniden sıralama işlevleri, geniş veri kümelerini tarar ve ilgili bilgileri önceliklendirir. Özellikle incelikli sorgular için yapay zekanın yanıtlarının derinliğini ve doğruluğunu artırır.
5. Hibrit arama: Geleneksel anahtar kelime aramalarını anlamsal arama ile birleştirir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler için daha alakalı sonuçların alınmasını sağlar. Arama sonuçlarının doğruluğunu ve kalitesini artırır.
6. Yönetilen bilgi tabanları: Yapılandırılmamış veriler için entegre vektör deposu ve sağlam veri alım hattı. Karmaşık verilerin depolanmasını, alınmasını ve indekslenmesini basitleştirir. Kullanıma hazır bir çözüm olarak bilgi tabanlarının verimli yönetimini sunar.
7. OpenSearch ile BYO bilgi tabanlarına destek: OpenSearch ile Kendi Bilgi Tabanınızı Getirin (BYO) OCI Araması için kolaylaştırılmış destek. Özel arama yapılandırmaları üzerinde esneklik ve kontrol sağlar. Mevcut OpenSearch sistemleriyle entegrasyonu basitleştirir.
8. İçerik denetimi: Giriş ve çıkıştaki zararlı veya uygunsuz içerikleri işaretlemek için güçlü filtreleme. Güvenli ve emniyetli yapay zeka etkileşimlerini sağlar.
9. Çoklu Modluluk: Metin, resim, grafik ve çizelgeler de dahil olmak üzere birden fazla formattaki verileri işler ve bütünleştirir. Daha kapsamlı ve bağlam açısından zengin yanıtlar sunar. Kullanım alanlarını genişleterek, ajanı işletme ihtiyaçlarına göre çok yönlü hale getirir.

SSS'ler

Daha fazla okuma

• 10+ Açık Kaynaklı Yapay Zeka Aracı: GitHub yıldızlarına göre
• 20'den fazla Yapay Zeka Aracı Aracını Karşılaştırın

Dış kaynaklar

Referans Linkleri

1.

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

McKinsey & Company

Hazal Şimşek

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder