Ajanlar için kendi kendini geliştiren bellek

Yapay zekada popüler bir zihniyet modeli, bir ajanı bir çalışan olarak düşünmektir. Yeni bir yetenek “yeni mezun bir üniversite öğrencisine” veya “ikinci yılını süren bir analiste” eşdeğer olabilir. Bu, yapay zeka yetenekleri hakkında düşünmenin en iyi yolu değildir, ancak iş başında yapay zekanın kritik bir kavramını örneklemektedir: herhangi bir çalışanı işe aldığınızda, onlardan iş başında öğrenmelerini ve kendilerini geliştirmelerini beklersiniz.

Yapay zeka ajanları da aynı şeyi yapmalıdır. Bu durum, yapay zekada “belleğin” gerçekten ne anlama geldiğine daha yakından bakılmasını gerektirir.

Brain ile Tanışın

Bugün yapay zekada belleğe tamamen yeni bir yaklaşım sunuyoruz. Buna Brain adını veriyoruz.

Brain, kendi kendini geliştiren bir bellek sistemidir. Computer tarafından gerçekleştirilen işin bir bağlam grafiğini oluşturur. Gece saatleri gibi belirli aralıklarla Brain, bağlam grafiğini gözden geçirir ve işi daha iyi nasıl yapacağını kendine öğretir.

Ne kadar çok iş yaparsanız, Brain, Computer'ınızı o kadar iyi ve verimli hale getirir.

Yapay zeka belleği için daha iyi bir model

Yapay zekada belleğin önemini belirleyen iki eksen vardır. Birincisi belleğin ne hakkında olduğu, ikincisi ise belleğin ne amaçla kullanıldığıdır.

Geleneksel olarak yapay zeka belleği sizin, yani kullanıcının hakkındaydı. Tercihleriniz, zevkleriniz, çalışma stilleriniz, kişileriniz, rolünüz ve daha fazlası. Brain, yapay zeka ajanları için çok daha etkili bir modele öncülük ediyor: Brain, ajanın ne yaptığını hatırlar. Ne işe yaradığını, neyin başarısız olduğunu ve yapılan düzeltmelerin neler olduğunu hatırlar. Daha iyi işler yapmayı öğrenir.

İkincisi, kullanıcı hakkındaki yapay zeka belleği, yapay zeka ajanıyla daha fazla etkileşim kurmanıza yardımcı olma amacına hizmet eder. Brain gibi çalışma belleği, ajanın işinde daha iyi olmasına yardımcı olma amacına hizmet eder. Bu, belleğin en önemli amacısıdır.

Birlikte ele alındığında, belleğe yönelik bu yaklaşım Computer'ın zaman içindeki performansını artırır. Her gün, Brain kullanan Computer her yeni görev için daha iyi bir başlangıç noktasına sahip olur. Bunun nedeni Brain'in; geçmiş oturumlara, neyin işe yarayıp neyin yaramadığına dayanarak kullanıcının en çok neyi başarmayı umduğuna dair güncel bir harita oluşturmasıdır.

Bu, Computer'ın yanıtlara daha hızlı ulaşabileceği, en güvenilir kaynaklara erişebileceği ve zaman ile token israfından kaçınabileceği anlamına gelir.

Özyineli kendi kendine gelişim

Computer'ı kullandıkça Brain daha da iyileşir. Ajanlar, en iyi çıktılara yol açan projeleri, bağlayıcıları, yapıtları ve diğer kaynakları öğrendikçe bağlamı güncellemede daha etkili hale gelir.

Ayrıca hatalarından ders çıkarırlar; kullanıcının ne zaman düzeltme yaptığını veya bir kaynağın çıkmaz sokak olduğunu hatırlarlar. Bu da daha az tur, daha az model çağrısı ve daha iyi çıktılarla sonuçlanır.

Bu geri bildirim döngüsü, Brain'i sürekli olarak kendi kendini geliştiren bir sistem haline getirir.

Kullanıcılar için ajanlar, işi yapmak için bilmeleri gereken bağlamı anlamada daha iyi hale gelir. Bu aynı zamanda, mevcut token kullanımının daha sonra daha verimli token kullanımı için bir yatırım olduğu anlamına gelir.

Bağlam grafiği

Brain; Computer'ın kullanıcının dünyasını anlamasına, işinden ders çıkarmasına ve bu çalışmayı gelecekteki görevlere uygulamasına yardımcı olan izlenebilir bir grafik oluşturarak Computer için yaşayan bir bağlam grafiği oluşturur.

Bağlam katmanı, ajan korumalı alanına otomatik olarak yüklenen bir LLM vikisi biçimini alır. Kullanıcının LLM viki sayfaları, dünyalarını oluşturan fikirleri, insanları, projeleri ve diğer unsurları yansıtarak Computer'ın bu kişisel bilgi ağında gezinmesine olanak tanır.

Viki, kullanıcının oturumlarını bağlayıcı sonuçları, kaynak belgelerindeki değişiklikler ve yapılan düzeltmelerle birlikte sentezlerken Brain sistemi tarafından gece boyunca artımlı olarak güncellenir.

Sürekli yenilenen bu bağlam, Computer'a ne yapacağı, nerede arayacağı ve bir kullanıcı için çıktıları nasıl sunacağı konusunda daha güçlü bir sinyal verir.

İyileştirilmiş performans

Erken ölçüm sonuçları, Brain'in Computer'ın daha önce gördüğü görevlerde yanıt doğruluğunu %25 oranında artırdığını gösteriyor. Geri çağırma oranı ise %16 artıyor.

Aynı sonuçlar, Brain'in geçmiş bağlam gerektiren görevlerin maliyetini %13 oranında sarf ettiğini gösteriyor. Brain'i daha uzun süre kullanan kişilerin sonuçları ise ajanlar onların dünyasını öğrendikçe iyileşiyor.

Brain, Perplexity tarafından oluşturulan diğer çıktılar gibi kendi çalışmasını da gösterir. Her bellek girdisi, geldiği oturuma, dosyaya veya kaynağa geri bağantı verir.

Proaktif yapay zekayı güçlendirme

Computer yalnızca sürekli öğrenme sayesinde kullanıcıların ve işletmelerin bizden talep ettiği proaktif yapay zeka haline gelir. Ajanlar işi ve bu konuda nasıl daha iyi olunacağını öğrenir ve hatırlar.

En güncel yapay zeka, kendi organizasyonunuzda yapay zeka için inşa ettiğiniz bireysel sistemdir. Ajanlar yaptığımız işten aktif olarak ders çıkardığında, sormadığımız fırsatları belirleyebilir veya kimse fark etmeden bir sorunu bildirebilir.

Brain'in bu sürümü henüz başlangıç. Yakında yeni yetenekler duyuracağız.

Brain bugün Araştırma Önizlemesi ile Max ve Enterprise Max abonelerinin kullanımına sunuluyor.