Google’ın son teknoloji Gemini modeliyle desteklenen Vertex AI Chat, üretken yapay zekayı gerçek dünya sorunlarına uygulama konusunda önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. İş akışlarını otomatikleştirmekten müşteri etkileşimlerini iyileştirmeye kadar birçok alanda, Gemini tabanlı Vertex AI Chat geliştiricilere ve işletmelere güçlü, çok yönlü araçlar sunacak şekilde tasarlandı. Bu yazıda, Vertex AI Chat’in yeteneklerini keşfedecek, metin sınıflandırma, özetleme ve çıkarım konularına odaklanarak bu işlevlere yönelik en iyi uygulamaları ve yenilikçi kullanım senaryolarını inceleyeceğiz.

Gemini’yi Eşsiz Kılan Özellikler

Google’ın gelişmiş üretken yapay zeka modellerinin bir parçası olan Gemini, PaLM 2 gibi modellerin başarıları üzerine inşa edilmiştir. Geniş ölçekli veri setleri ve gelişmiş eğitim tekniklerinden yararlanarak, doğal dil işleme görevlerinde derinlemesine anlama ve üretim yetenekleri sunar. Uyarlanabilirliği, onu Vertex AI Chat için ideal bir temel haline getirir ve şu olanakları sunar:

• Sıfır örnek ve az örnekle öğrenme ile minimum kurulum süresi
• Bağlamsal anlama ile insan benzeri yanıtlar üretme ve işleme
• Özelleştirilebilir uygulamalar ile belirli iş ihtiyaçlarına uygun çözümler

Metin Sınıflandırma ile NLP Çözümlerini Hızlandırma

Gemini gibi üretken yapay zeka modelleri, metin sınıflandırmada yüksek performans sunar. Alanına özel etiketli verilere ihtiyaç duymadan, metni tanımlı kategorilere ayırıp analiz etmenizi sağlar. Bu yetenek, özellikle şu yöntemle öne çıkar:

Sıfır Örnekli (Zero-shot) Sınıflandırma

Model, sınıflandırma ölçütlerini içeren bir istemle, daha önce hiç örnek görmeden metni doğru kategorilere ayırabilir. Bu, özellikle şu kullanım alanlarında etkilidir:

• Duygu Analizi: Müşteri yorumlarının olumlu, nötr veya olumsuz olup olmadığını belirleme
• Spam Tespiti: Spam mesajları gerçek zamanlı tespit etme ve filtreleme
• Niyet Tanıma: Müşteri hizmetleri sohbetlerinde kullanıcı niyetlerini anlama

Sıfır Örnekli Sınıflandırma Örneği

Girdi: Bir tweet’in duygusunun olumlu, nötr veya olumsuz olup olmadığına karar ver. Tweet: Yeni yaptığınız YouTube videosunu çok beğendim! Duygu:

Çıktı: Olumlu.

Az Örnekli (Few-shot) Sınıflandırma

Doğruluğun artırılması gerektiğinde, az örnekli öğrenme size isteminize birkaç örnek ekleme imkanı sunar. Bu yaklaşım, aşağıdaki gibi görevler için idealdir:

• Dil Tespiti: Metin parçacıklarının hangi dilde olduğunu tespit etme
• Zararlı İçerik Tespiti: Zararlı veya uygunsuz içeriklerin işaretlenmesi

Az Örnekli Sınıflandırma Örneği

Girdi: Bir tweet’in duygusunun olumlu, nötr veya olumsuz olup olmadığına karar ver. Tweet: Yeni yaptığınız YouTube videosunu çok beğendim! Duygu: Olumlu. Tweet: Bu korkunçtu. Çok sıkıcı 😠 Duygu: Olumsuz. Tweet: Bu ilginç bir kavram, ancak uygulanabilirliğinden emin değilim. Duygu:

Çıktı: Nötr.

💡 En İyi Uygulama: Çözümünüzü hızlı bir şekilde test etmek için sıfır örnekli sınıflandırmayla başlayın. Sonuçların iyileştirilmesi gerekiyorsa, konunuza uyan örnekler ekleyerek az örnekli öğrenmeye geçin.

Metin Özetleme ile Bilgiyi İçgörüye Dönüştürme

Özetleme, büyük hacimdeki metinleri önemli içgörülere dönüştürür ve kapsamlı dokümantasyonla uğraşan işletmeler için paha biçilmez bir fayda sunar. Vertex AI Chat iki tür özetlemeyi destekler:

Çıkarımsal (Extractive) Özetleme

Orijinal metinden kritik cümleler seçilerek bir özet oluşturulur. Kullanım alanları şunları içerir:

• Hukuki Belge İncelemesi: Önemli maddelerin ve hükümlerin çıkarılması
• Akademik Araştırma: Uzun makalelerdeki temel bulguların vurgulanması

Çıkarımsal Özetleme Örneği

Girdi: Bu makalenin bulgularını ve katkılarını özlü ve tutarlı bir şekilde özetlemek için en kritik cümleleri çıkarın. Girdi, “Imagen 3” başlıklı bir araştırma makalesidir (https://arxiv.org/pdf/2408.07009). Özeti şu şekildedir: Kalite ve sorumluluk değerlendirmelerimizi açıklıyoruz. Değerlendirme sırasında Imagen 3 diğer son teknoloji (SOTA) modellere tercih ediliyor. Ayrıca, güvenlik ve temsil etrafındaki konuları ve modellerimizin potansiyel zararını en aza indirmek için kullandığımız yöntemleri tartışıyoruz.

Çıktı: Bu makale, metin istemlerinden yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak için yeni bir gizli difüzyon modeli olan Imagen 3’ü tanıtmaktadır. Değerlendirmeler, Imagen 3’ün diğer son teknoloji görüntü oluşturma modellerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Yazarlar ayrıca güvenlik ve temsil endişelerini ele almakta ve olası zararı azaltmak için kullanılan yöntemleri ana hatlarıyla belirtmektedir.

Soyutlayıcı (Abstractive) Özetleme

Model, metnin temel noktalarını özetlemek için yeni cümleler üretir. Yaygın kullanım alanları şunlardır:

• Toplantı Notları: Görüşmeleri alınacak aksiyonlara dönüştürerek özetleme
• Sosyal Medya: Uzun gönderilerden başlıklar ve hashtag’ler oluşturma

Soyutlayıcı Özetleme Örneği

Girdi: “Nefes kesen manzaralar ve heyecan verici maceralarla Yeni Zelanda’nın doğal güzelliklerini keşfedin” metni için hashtag oluştur.

Çıktı: #MaceraTurizmi, #DoğaSeverler, #YeniZelandayıKeşfet.

Değerlendirme

ROUGE çerçevesini kullanarak, model tarafından oluşturulan özetleri insan yapımı özetlerle doğruluk ve alaka açısından karşılaştırın. ROUGE, yani Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation, otomatik özetleme ve makine çeviri sistemlerini değerlendirmek için doğal dil işleme alanında yaygın olarak kullanılan bir metrik ve araç setidir. Bu çerçeve, makine tarafından oluşturulan çıktılar ile insan yapımı referans özetleri veya çeviriler arasındaki benzerliği ölçer. ROUGE puanları 0 ile 1 arasında değişir; yüksek puanlar, oluşturulan ve referans çıktılar arasında daha yüksek uyum ve alaka düzeyini yansıtır.

💡 En İyi Uygulama: Doğruluk için çıkarımsal tekniklerden, yaratıcı özetleme için ise soyutlayıcı yöntemlerden yararlanarak çok katmanlı içgörüler oluşturmak amacıyla çıkarımsal ve soyutlayıcı özetlemeyi birleştirin.

Metin Çıkarımı ile Yapılandırılmamış Verilerden Yapılandırılmış İçgörüler

Metin çıkarımı, bir belgeden belirli bilgilerin alınarak makine tarafından okunabilir veya eyleme geçirilebilir hale getirilmesini içerir. Gemini’nin bağlamsal anlayışı bu görevi geliştirerek şunları mümkün kılar:

Bilgi Çıkarımı

• İletişim Bilgilerini Tespit Etme: Gemini, bir müşteri geri bildirimi e-postasındaki isimleri, e-posta adreslerini ve telefon numaralarını çıkararak CRM ile uyumlu bir listeye dönüştürebilir.
• Ürün Açıklamalarından Özellikler Çıkarma: Gemini, uzun ürün açıklamaları veya incelemelerden renk, boyut, marka veya işlevsellik gibi belirli özellikleri çıkarabilir ve bunları e-ticaret platformlarında veya envanter yönetim sistemlerinde kullanılacak şekilde yapılandırabilir.

Bilgi Çıkarımı / Ürün Açıklamalarından Özellik Çıkarımı Örneği

Girdi: Bunu JSON formatına dönüştür: Intel i7 işlemci ve 512 GB SSD’ye sahip olan bu şık, siyah 15 inç dizüstü bilgisayar profesyonel kullanım için mükemmeldir.

Çıktı:

JSON {
  "size": "15-inch",
  "color": "black",
  "processor": "Intel i7",
  "storage": "512GB SSD",
  "use_case": "professional"
}

Bilgi Çıkarımı / İletişim Bilgilerini Tespit Etme

Girdi: Aşağıdaki sipariş formundan veya e-postadan müşteri satın alma ayrıntılarını çıkar ve verileri envanter yönetimi veya CRM sistemlerinde kullanılmak üzere yapılandır. Şu alanları JSON formatında çıkar: Ürün Adı, Miktar, Fiyat ve Müşteri Bilgileri (Ad, E-posta, Adres) “Merhaba, umarım iyisinizdir! Uzun zamandır almayı düşündüğüm birkaç ürün var. Her biri 25$ olan iki adet kablosuz mouse sipariş etmek istiyorum. Vergiler ve kargo ücretleri hariç toplam tutar 50$ olmalı. Ürünlerin 123 Elm St, Springfield,IL 62701 adresime gönderilmesini rica ediyorum. Adım John Doe. Siparişle ilgili güncelleme veya ek bilgiye ihtiyaç duyarsanız bana johndoe@example.com adresinden e-posta yoluyla ulaşabilirsiniz. Yardımınız için teşekkür ederim, yakında sizden haber almayı sabırsızlıkla bekliyorum!”

Çıktı:

JSON {
  "Products": [
    {
      "Product Name": "Wireless Mice",
      "Quantity": 2,
      "Price": 25
    }
  ],
  "Customer Information": {
    "Name": "John Doe",
    "Email": "johndoe@example.com",
    "Address": "123 Elm St, Springfield, IL 62701"
  }
}

💡 En İyi Uygulama: Çıkarılan verileri standartlaştırmak için JSON gibi yapılandırılmış formatlar kullanın ve bunların alt akış uygulamaları için hemen eyleme dönüştürülebilir olmasını sağlayın.

Vertex AI Chat’te İstem Tasarımı için En İyi Uygulamalar

Rehber	Önerilmez 🛑	Önerilir ✅
Spesifik olun ve iyi tanımlayın	Aşağıdaki istem çok genel. İstem: “Tedarik zinciri yönetimini anlat.” Yanıt: Geniş ve odağı olmayan bir çıktı üretir.	Aşağıdaki istem spesifik ve iyi tanımlanmıştır. İstem: “Tam zamanında envanter yönetiminin tedarik zincirlerinde maliyetleri nasıl azalttığını açıkla.” Yanıt: Hedefe yönelik ve içgörü sağlayan bilgi üretir.
Yanıt kalitesini artırmak için örnekler ekleyin	Aşağıdaki istem bağlam veya örnek içermiyor. İstem: “Bir pazarlama e-postası nasıl tasarlanır?” Yanıt: Genel ve uygulanabilirliği düşük öneriler üretir.	Aşağıdaki istem, yanıtı yönlendirmeye yönelik bir örnek içerir. İstem: “Ofis malzemelerinde %20 indirim kampanyasını tanıtan bir pazarlama e-postası için konu satırı ve e-posta içeriği yaz.” Yanıt: Spesifik ve uygulanabilir içerik üretir.
Üretken görevleri sınıflandırma görevlerine dönüştürün	Aşağıdaki istem açık uçlu ve öngörülemeyen yanıtlar üretebilir. İstem: “Tedarikçileri fiyatları düşürmeye ikna eden bir e-posta yaz.” Yanıt: Ton, amaçlanan yaklaşımı tam olarak yansıtmayabilir.	Aşağıdaki istem, görevi sınıflandırma olarak yeniden çerçeveliyor. İstem: “Aşağıdaki e-postayı profesyonellik ve fiyat pazarlığında etkinlik açısından değerlendirin: ‘Sayın tedarikçi, maliyetleri birlikte azaltma fırsatlarını görüşmek istiyoruz.'” Yanıt: Metne dair güvenli ve yapıcı bir değerlendirme sunar.
Aynı anda yalnızca bir görev isteyin	Aşağıdaki istem birden fazla görevi birleştiriyor. İstem: “Bazı sosyal medya stratejilerini listele ve perakendede müşteri etkileşimini nasıl artıracağını açıkla.” Yanıt: Odağı böler ve eksik yanıtlara yol açabilir.	Aşağıdaki istemler görevleri ayırır. İstem: “Perakende işletmeleri için etkili sosyal medya stratejilerini listele.” Yanıt: Odaklanmış stratejiler sunar. İstem: “Perakendede müşteri etkileşiminin nasıl artırılacağını açıkla.” Yanıt: Etkileşime özel uygulanabilir ipuçları sağlar.

⭐⭐⭐

Gemini tarafından desteklenen Vertex AI Chat, üretken yapay zekadan yararlanmak isteyen işletmeler için iş süreçlerini dönüştürebilecek güçlü bir araçtır. Metin sınıflandırma, özetleme ve çıkarım gibi yetenekleri, farklı alanlara kolayca uyarlanabilir, verimliliği ve yeniliği destekler. İstem tasarımında net ifadeler, örnekler ve açık format beklentileri gibi en iyi uygulamaları izleyerek, modelin güçlü yönlerinden tam anlamıyla yararlanabilir ve karşılaştığınız sorunlara yönelik etkili çözümler üretebilirsiniz.