Yapay Zeka Hazırlık İncelemesi: Yayına Almadan Önce Yapılması Gereken 7 Kontrol

Çalışan bir yapay zeka demosu, bitmiş bir ürün değildir.

Bir demo, modelin mükemmel koşullar altında çalıştığını kanıtlar. Bir ürün ise gerçek koşullar altında çalışmalıdır.

Gerçek kullanıcılar karmaşık girdiler getirir. Araçları tekrar tekrar kullanırlar. Maliyetleri artırırlar. Hızlı yanıtlar talep ederler.

Bir demodan ürüne geçmek için bir yapay zeka özelliği hazırlık incelemesine ihtiyacınız vardır.

Yayına almadan önce şu yedi kontrolü gerçekleştirin:

    1. İşi tanımlayın İşe modelle başlamayın. Görevle başlayın. Yapay zeka tam olarak hangi işi yapıyor? Görev hassas mı yoksa tekrarlayıcı mı? Bir özetleme düşük risklidir. Fiyatlandırma önerisi ise yüksek risklidir. Zekayı (modeli) seçmeden önce işi tanımlayın.
    1. Doğru model yolunu seçin Her istek için en güçlü modele ihtiyacınız yoktur. Para ve zaman tasarrufu sağlamak için yönlendirme (routing) kullanın. • Rutin görevler: Hızlı ve ucuz bir model kullanın. • Karmaşık görevler: Bir muhakeme (reasoning) modeli kullanın. • Hassas görevler: Bir insana yönlendirin. • Başarısız görevler: Bir yedek (fallback) yol kullanın.
    1. Başarılı görev başına maliyeti ölçün API çağrısı maliyetleri yanıltıcı olabilir. Sık sık başarısız olan ucuz bir çağrı, aslında pahalıdır. Başarılı bir sonucun maliyetini hesaplayın. Buna yeniden denemeler, düzeltmeler ve insan incelemeleri dahildir. Üç seviye için plan yapın: pilot, normal ve büyüme kullanımı.
    1. Prompt mimarinizi oluşturun Gecikmeyi (latency) düşürmek için prompt önbelleğe alma (prompt caching) kullanın. Bunu yapmak için sabit bağlamı (stable context) değişken girdiden ayırın. Sabit içerik, ürün kurallarını ve sistem talimatlarını içerir. Değişken içerik ise kullanıcı verilerini içerir. Eğer prompt'unuz her seferinde değişiyorsa, önbelleğe almanın avantajlarını kaybedersiniz.
    1. İnsan incelemesini tasarlayın İnceleme bir güvenlik ağı değildir; iş akışınızın bir parçasıdır. Bir insanın ne zaman müdahale etmesi gerektiğine karar verin. • Yapay zeka taslağı hazırlar, insan onaylar. • Yapay zeka sınıflandırır, insan uç durumları (edge cases) inceler. • Yapay zeka önerir, mantık karar verir. Eğer inceleme noktasının sorumlusu yoksa, özellik hazır değildir.
    1. Güvenilir yedek mekanizmalar (fallbacks) oluşturun Modeller hata yapabilir. İstekler engellenebilir. Maliyetler limitlere ulaşabilir. Ürününüz bu anları zarif bir şekilde yönetmelidir. Belirsiz hatalar göstermeyin veya sessiz kalmayın. İyi bir yedek mekanizma, açıklayıcı bir soru sorar veya bir isteğin neden tamamlanamadığını açıklar.
    1. Katı erişim kuralları belirleyin Yapay zekanın neleri okuyabileceğini ve neleri yazabileceğini tanımlayın. Hangi araçları çağırabileceğini ve hangi verilerin erişim dışı olduğunu bilin. Bu, hem dahili ürününüz hem de harici web içeriğiniz için geçerlidir. Yapay zeka asla tanımlanmamış bir erişime sahip olmamalıdır.

Bir yapay zeka özelliği; görevi, maliyeti, inceleme noktasını ve yedek davranışını açıklayabildiğinizde hazırdır.

En iyi yapay zeka özellikleri, en gösterişli modellere sahip olanlar değildir. Gerçek hayatta çalışmaya devam edenlerdir.

Kaynak: https://dev.to/ascentinnovate/the-ai-feature-readiness-review-7-checks-before-ai-reaches-customers-122e

İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi