Hangi davranışın önemli olduğunu birlikte belirliyor, temsili ve kritik vakaları çalıştırıyoruz. Kararı verecek kişiye inceleyip yeniden üretebileceği bir kanıt seti bırakıyoruz.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı. Kendi işimizi production'daki 100'den fazla AI workflow'u üzerinden yürütüyoruz.

Tüm referansları gör

10 hizmet, prompt ve RAG'dan agent'lara, güvenlik testlerine, model seçimine ve yayına hazırlığa kadar sistem davranışının farklı yönlerini test ediyor.

Güvence Altına Alın ve İşletin

AI Agent Değerlendirmeve Güvenilirlik

Agent yörüngelerini ölçümlüyor ve regresyon paketini incelenen geliştirmeye bağlıyoruz. Görev başarısı, araç davranışı, toparlanma, eskalasyon, politika kontrolleri ve koşudan koşuya değişkenlik yayın öncesinde ayrı ayrı görülebiliyor.

Yayın kararınız agent’ın görev başarısı kadar araç davranışı, toparlanma, eskalasyon ve koşular arası değişkenliği de gerektiriyorsa güvenilirlik değerlendirmesini seçin.

RAG Değerlendirme veTemellendirme Testi

Retrieval, grounded iddialar, alıntılar, erişim kontrolleri ve yanıt vermeme davranışını ayrı ayrı test ediyoruz. Böylece hatanın veri kaynağında, retrieval'da, üretimde, alıntıda ya da erişim tasarımında başladığı görülebiliyor.

RAG hatasının kaynak, retrieval, üretim, alıntı veya erişim katmanından hangisinde başladığını ayırmanız gerekiyorsa temellendirme testine yönelin.

Yapay ZekaDeğerlendirme Stratejisi

Tek bir AI kullanımında kabul edilebilir davranışı, önemli hataları, gerçek işi temsil eden vakaları ve kanıtın nasıl inceleneceğini tanımlıyoruz. Yayın onayının kimde olduğu da baştan belli oluyor.

Hangi AI davranışının kabul edilebilir olduğu ve hangi metriğin yayın kararını değiştireceği belirsizse önce değerlendirme stratejisini kurun.

Altın VeriSeti Geliştirme

Temsili vakalardan sürümlü bir set kurarken her vakanın kaynağını, beklenen davranışı, belirsizlik kuralını ve görüş ayrılığının nasıl karara bağlandığını kaydediyoruz. Setin bakım sorumlusu da belli oluyor.

Değerlendirme vakalarının kaynağı, etiketi, kritik kesit kapsamı veya tuning’den ayrımı güvenilir değilse sürümlü altın veri seti geliştirin.

Bağımsız AIAgent Değerlendirmesi

Belgelenmiş bağımsızlık sözleşmesi, mevcut agent'ı görev, yörünge, araç, politika ve toparlanma davranışıyla nasıl inceleyeceğimizi belirliyor. Değerlendirilen uygulamanın geliştirmesini biz üstlenmiyoruz.

Agent yayını için geliştirme ekibinden bağımsız kapsam, yeniden üretim ve öneri kanıtı gerekiyorsa bağımsız değerlendirmeyi seçin.

Güvenlik vePolitika Değerlendirmesi

Bir politika maddesi ancak sistem davranışında gözlenebildiğinde test edilebilir hâle geliyor. Kötüye kullanım denemelerini onlara benzeyen meşru taleplerle eşliyor, reddetme kalitesini ve önem derecesini inceliyoruz. İyileştirmeden sonra neyin değiştiğini ve hangi riskin kaldığını ayrıca kaydediyoruz.

Politika testiniz zararlı talepleri benzer meşru isteklerle birlikte sınamalıysa ihlal, yanlış ret ve kalan riski ayıran güvenlik değerlendirmesine yönelin.

Yapay Zeka YayınaHazırlık İncelemesi

Yayın dosyası genelde değerlendirme raporlarına, güvenlik ve gizlilik girdilerine, çalışma rehberlerine, destek planlarına ve açık bulgulara dağılmış durumda oluyor. Güncel kanıtı bir araya getiriyor, dosyanın karar vermeye yetecek kadar tamamlanıp tamamlanmadığını inceliyoruz. Yayına alma, koşullu yayına alma veya yayına almama kararı sizin belirlediğiniz yayın yetkilisine ait.

Kalite, güvenlik, gizlilik, destek ve açık bulgular ayrı dosyalardaysa yayın yetkilisi için güncel kanıtı tek hazırlık incelemesinde birleştirin.

Prompt Değerlendirme veKalite Güvencesi

Prompt değişikliklerini sabit bir baseline, temsili vakalar, açık rubrikler, kalibre değerlendiriciler, hata kesitleri, sürümlü deneyler ve regresyon kapısıyla inceliyoruz.

Prompt sürümleri birkaç iyi örnekle seçiliyorsa sabit vakalar, rubrikler, kalibre değerlendiriciler ve regresyon kapısı kuran kalite güvencesini seçin.

LLM Değerlendirmeve Karşılaştırma

Aday LLM'leri aynı temsili görev, kesit, rubrik, güvenlik kısıtı, latency sınırı ve maliyet koşulunda çalıştırıyoruz. Ardından her seçeneğin ne kazandırdığını ve karşılığında ne verdiğini gösteriyoruz.

Model seçimi genel sıralamalara dayanıyorsa aday LLM’leri aynı iş yükü, güvenlik, latency ve maliyet koşullarında karşılaştıran kıyasa yönelin.

Önyargı, Adalet veAçıklanabilirlik Testleri

Adalet sorusu önce kurumunuzun vereceği kararlara dayanıyor. Kimler etkilenebilir, hangi sonuç önemlidir, hangi ödünleşim kabul edilebilir? Bu seçimlerin oluşturduğu karşılaştırmaları ve açıklamaları test ediyor, kanıtın sonuç çıkarmaya yetmediği yerleri açıkça gösteriyoruz.

Değerlendirme ortalaması belirli gruplardaki hata veya açıklama farklarını gizleyebiliyorsa yetkili ödünleşim kararlarıyla önyargı ve adalet testini seçin.

İşe yarayan bir değerlendirme, kritik vakaları ve kullanıcı kesitlerini görünür tutuyor. Belirsizliği ve inceleyenler arasındaki görüş ayrılığını da kaydediyoruz ki başka biri sonucu anlayabilsin ve kontrolü yeniden çalıştırabilsin.

Kanıtı kimin kullanacağını, hangi hataları kabul edemeyeceğini ve karar için ne kadar kapsama ihtiyaç duyduğunu baştan belirliyoruz. Metrik, rubrik ve değerlendirici seçimi bundan sonra geliyor.

Kanıtı kullanacak kişiden ve onun kabul edemeyeceği hatalardan başlıyoruz.

Hedeflenen kullanımı, önemli kullanıcıları, kabul edilemez hataları, kısıtları ve kanıtla hareket edecek kişiyi adıyla yazıyor; ardından mevcut sistemi, veriyi, iş akışını, bilinen hataları ve eldeki kontrolleri inceliyor, bilinmeyenleri geçmiş sayılan kontroller yerine görünür tutuyoruz. Temsili vakalar ve uygun kontroller ancak bundan sonra seçiliyor; ortalamanın yanında karar için önemli olan kritik kesitler ve olumsuz davranış da test ediliyor. Belirsizliği ve inceleyenler arasındaki görüş ayrılığını, başka birinin sonucu yeniden üretebileceği kadar bağlamla kaydediyoruz; kayıt açık istisnalar, kalan risk, sorumlular ve konuyu yeniden açacak koşulla kapanıyor.

Değerlendirme sorusundan sorumluluğu belli karara uzanan, incelenebilir bir yol

Kararı tanımlayın
Amaçlanan kullanımı, önemli kullanıcıları, kabul edilemez hataları, kısıtları ve kanıtla harekete geçecek sorumluyu belirleyin.
Başlangıç noktasını inceleyin
Mevcut sistemi, veriyi, iş akışını, bilinen hataları ve kontrolleri değerlendirin. Bilinmeyenleri başarılı sonuç gibi saymayın.
Değerlendirmeyi kurup çalıştırın
Temsili vakaları ve uygun kontrolleri seçin. Karar açısından önemli kritik kesitleri ve olumsuz davranışları test edin.
Sonucu ve sorumluları kaydedin
Kanıtı, açık istisnaları, kalan riski, sorumluları ve yeni bir incelemeyi başlatacak koşulu belgeleyin.

Zeo'da operasyonda çalışan her danışmanın güvenli LLM erişimi ve eğitimi var, AI günlük işin içinde duruyor. Beşi AI Bootcamp'imizden geçti ve neyin değişmesini beklediğini yazdı.

Generative AI, günlük hayatımızı ve temas ettiği her sektörü değiştirebilecek çok büyük bir potansiyele sahip. Teknoloji geliştikçe yaratıcılık, problem çözme ve inovasyon tarafındaki kullanım alanları da genişliyor. Gerçekçi görsel, video ve müzik üretiminden ilaç araştırmalarına ve tasarıma kadar birbirinden oldukça farklı alanlar bunun içinde yer alıyor. Bu kapsamın büyümeye devam edeceğini ve birçok sektörde derin bir etki yaratacağını düşünüyorum. E-ticaret, sağlık, finans ve başka sektörler, generative AI'ı ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak, iş süreçlerini optimize etmek için kullanabilecek.

Benzersiz içerik ve çözümler üretebilmesi yeni olasılıkların önünü açacak, verimliliği artıracak.

Ozan Ketenci

Generative AI, SEO ve dijital pazarlamayla birlikte başka sektörleri de dönüştürme potansiyeline sahip ve yakın gelecekte hayatımızda önemli bir rol oynayacak. Kişiselleştirilmiş deneyimler, daha etkili pazarlama, veriyi daha hızlı yorumlama ve daha hızlı aksiyon alma gibi kullanım biçimleri göreceğiz. Ürün ve hizmetler gelişecek, müşteri iletişimi gibi iş süreçleri daha verimli hale gelecek. Bu gelişmelere ayak uyduramayan kurumlar, AI'ı işine dahil eden şirketlerin gerisinde kalacak.

Kendi sektörünüzde kullanabileceğiniz AI uygulamalarını vakit kaybetmeden planlamaya başlamalısınız.

Samet Özsüleyman

Generative AI'la birlikte bilgisayar devrimi kadar etkili olabilecek bir dönüşüme tanıklık ediyoruz. Bu, iş hayatı ve endüstriler için tarihi bir an. Bugün çoğumuz için teknoloji hâlâ ChatGPT gibi büyük generative AI arayüzlerini işte veya günlük hayatta kullanmakla sınırlı görünüyor. Oysa bu, teknolojinin potansiyelinin yalnızca yüzeyi. Modelleri içerik üretiminin ötesinde kendi workflow'larına ve müşteri süreçlerine dahil eden işletmeler, önümüzdeki yıllarda çok büyük rekabet avantajları elde edecek.

Generative AI'ın en kısa sürede tüm yönetim kurullarının gündemine girmesi gerektiğine inanıyorum.

Hande Parmaksız

AI'ı bugün ve geleceğin en heyecan verici teknolojisi olarak görüyorum. Potansiyelinin sınırsız olduğuna inanıyorum. Henüz buzdağının görünen kısmındayız. AI hızla gelişiyor ve farklı sektörlerde neler yapabileceğinin önemli bir bölümü hâlâ keşfedilmiş değil. Dijital işlerde şimdiden büyük bir etki yarattı, ilerleyen yıllarda başka endüstrileri yeniden şekillendiren atılımlar göreceğiz.

AI'ın potansiyeli büyümeye devam edecek. Hiçbir sektör verimlilik ve ilerleme açısından sunduğu bu fırsatı göz ardı edemez. Her yeni adımda başka boyutlar keşfedecek ve AI'ın doyum noktası olmadığını göreceğiz.

Can Mutioğlu

Büyük teknoloji şirketlerinin generative AI alanındaki çalışmalarının önümüzdeki yıllarda çok daha geniş bir etki yaratması muhtemel. Sanat ve tasarım gibi yaratıcı sektörlerde, ayrıca sağlık ve finans gibi hassas alanlarda yeni çalışma biçimlerinin ortaya çıkmasını bekliyorum. Teknoloji günlük hayata girdikçe etik ve risk sorularını da beraberinde getiriyor. Yeni gelişmeleri yakından takip edip deneyimleyebilmek, generative AI'ı benim için son yılların en heyecan verici potansiyeli haline getiriyor.

Gelecekte generative AI'ın toplumun yararına daha fazla kullanıldığını görmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.

Ezgi Gülsen Yaylı

AI, e-ticaret ve içerik üretimi üzerine üç Digitalzone konuşmasını izleyebilirsiniz.

Gelecek Tahmininizden Daha Hızlı Gelecek

Yiğit Konur, Wope

E-Ticaret Şirketleri için Yapay Zekanın Etkili Kullanımı

Burak Pehlivan, Wope

Yapay Zeka ile Google Algoritmalarına Uyumlu İçerik Üretmek

Mert Erkal, Stradiji

Zeo'da agent, chatbot ve RAG sistemlerini kıdemli mühendisler kuruyor ve canlıya çıktıktan sonra işletmeyi de onlar sürdürüyor. Aşağıdaki danışmanlar bu sayfanın kapsadığı işe göre eşleşen o ekip.