HTML formatında yeniden yazılmış makale:

Büyük dil modelleri (BDM – LLM), muhakeme, üretme ve otomasyon yetenekleriyle göz kamaştırdı. Ancak, ilgi çekici bir demoyu kalıcı bir üründen ayıran şey, yalnızca modelin ilk performansı değildir. Sistemlerin gerçek kullanıcılardan ne kadar iyi öğrendiğidir. Geri bildirim döngüleri, çoğu yapay zeka (YZ – AI) uygulamasında eksik olan katmandır. BDM’ler sohbet botlarından araştırma asistanlarına ve e-ticaret danışmanlarına kadar her şeye entegre edildiğinde, gerçek farkı yaratan şey daha iyi istemler (prompt) veya daha hızlı API’ler değil, sistemlerin kullanıcı geri bildirimlerini ne kadar etkili bir şekilde topladığı, yapılandırdığı ve bu geri bildirimler üzerine hareket ettiğidir. Bir beğenmeme, bir düzeltme veya bir oturumun terk edilmesi olsun, her etkileşim bir veridir ve her ürünle birlikte geliştirme fırsatı vardır. Bu makale, BDM geri bildirim döngüleri oluşturmanın pratik, mimari ve stratejik hususlarını incelemektedir. Gerçek dünyadaki ürün uygulamalarından ve dahili araçlardan yola çıkarak, kullanıcı davranışları ile model performansı arasındaki döngüyü nasıl kapatacağımızı ve üretken YZ çağında insan-döngü sistemlerinin neden hala vazgeçilmez olduğunu inceleyeceğiz.

Durağan BDM’lerin Ulaştığı Düzey

Yapay zeka ürün geliştirmedeki hakim mit, modelinizi ince ayar yaptıktan veya istemlerinizi mükemmelleştirdikten sonra işinizin bittiğidir. Ancak bu, pratikte nadiren böyle sonuçlanır. BDM’ler olasılıksaldır… Kesin bir anlamda hiçbir şey “bilmezler” ve performansları genellikle canlı verilere, uç örneklere veya değişen içeriğe uygulandığında düşer veya kayar. Kullanım durumları değişir, kullanıcılar beklenmedik ifadeler kullanır ve hatta marka sesi veya alana özgü jargon gibi bağlama yapılan küçük değişiklikler bile aksi takdirde güçlü sonuçları raydan çıkarabilir. Bir geri bildirim mekanizması olmadan, ekipler, istem ayarlamaları veya sonsuz manuel müdahale yoluyla kaliteyi kovalarlar… Zaman alan ve yinelemeyi yavaşlatan bir koşu bandı. Bunun yerine, sistemlerin yalnızca ilk eğitim sırasında değil, yapılandırılmış sinyaller ve ürünleştirilmiş geri bildirim döngüleri aracılığıyla sürekli olarak kullanımdan öğrenmek üzere tasarlanması gerekir.

Çeşitli Geri Bildirim Türleri

BDM destekli uygulamalarda en yaygın geri bildirim mekanizması, basitçe uygulanabilmesine rağmen aynı zamanda son derece sınırlı olan, evet/hayır şeklindeki geri bildirimdir. Geri bildirim, en iyi haliyle, çok boyutludur. Bir kullanıcı, bir yanıtı birçok nedenden dolayı beğenmeyebilir: gerçek dışı bilgiler, ton uyuşmazlığı, eksik bilgiler veya hatta niyetlerinin yanlış yorumlanması. Ev/hayır göstergesi, bu nüansların hiçbirini yakalamaz. Daha da kötüsü, ekiplerin verileri analiz ederken sıklıkla yanlış bir kesinlik duygusu yaratır. Sistem zekasını anlamlı bir şekilde geliştirmek için geri bildirim, kategorize edilmeli ve bağlamsallaştırılmalıdır. Bu şunları içerebilir:

• Yapılandırılmış düzeltme istemleri: “Bu yanıttaki sorun neydi?” seçilebilir seçeneklerle (“gerçek dışı”, “çok belirsiz”, “yanlış ton”). Typeform veya Chameleon gibi araçlar, deneyimi bozmadan özel uygulama içi geri bildirim akışları oluşturmak için kullanılabilirken, Zendesk veya Delighted gibi platformlar arka planda yapılandırılmış kategorizasyonu ele alabilir.
• Serbest metin girişi: Kullanıcıların açıklayıcı düzeltmeler, yeniden ifadeler veya daha iyi yanıtlar eklemesine izin vermek.
• Dolaylı davranış sinyalleri: Memnuniyetsizliği gösteren terk oranları, kopyalama/yapıştırma eylemleri veya takip eden sorgular.
• Editör tarzı geri bildirim: Satır içi düzeltmeler, vurgulama veya etiketleme (dahili araçlar için). Dahili uygulamalarda, Google Dokümanlar tarzı satır içi yorumlamayı özel panolarda model yanıtlarını not almak için kullandık; bu, Notion AI veya Grammarly gibi, gömülü geri bildirim etkileşimlerine büyük ölçüde dayanan araçlardan ilham alan bir model.

Bunların her biri, istem rafinasyonu, bağlam enjeksiyonu veya veri artırma stratejilerini bilgilendirebilen daha zengin bir eğitim yüzeyi oluşturur.

Geri Bildirimi Depolamak ve Yapılandırmak

Geri bildirim toplamak, yalnızca yapılandırılabilir, geri getirilebilir ve iyileştirmeyi yönlendirmek için kullanılabilirse faydalıdır. Ve geleneksel analitiklerin aksine, BDM geri bildirimi doğası gereği dağınıktır; doğal dilin, davranışsal kalıpların ve öznel yorumun bir karışımıdır. Bu karmaşıklığı dizginlemek ve onu operasyonel bir şeye dönüştürmek için mimarinize üç temel bileşeni katmanlandırmayı deneyin:

1. Anlamsal geri çağırma için vektör veritabanları: Bir kullanıcı belirli bir etkileşim hakkında geri bildirim sağladığında — örneğin, bir yanıtı belirsiz olarak işaretlediğinde veya bir finansal tavsiyeyi düzelttiğinde — bu değişimi yerleştirin ve anlamsal olarak saklayın. Pinecone, Weaviate veya Chroma gibi araçlar bunun için popülerdir. Bunlar, gömülü verilerin ölçekte anlamsal olarak sorgulanmasını sağlar. Bulut tabanlı iş akışları için ayrıca, Firebase odaklı yığınlarda geri çağırmayı basitleştiren Google Firestore plus Vertex AI gömülerini kullanarak denemeler yaptık. Bu, gelecekteki kullanıcı girdilerinin bilinen sorun durumlarıyla karşılaştırılmasını sağlar. Benzer bir girdi daha sonra gelirse, iyileştirilmiş yanıt şablonlarını yüzeye çıkarabilir, tekrarlanan hatalardan kaçınabilir veya dinamik olarak açıklığa kavuşturulmuş bağlam ekleyebiliriz.
2. Filtreleme ve analiz için yapılandırılmış meta veriler: Her geri bildirim girişi, zengin meta verilerle etiketlenir: kullanıcı rolü, geri bildirim türü, oturum zamanı, model sürümü, ortam (geliştirme/test/üretim) ve güven düzeyi (varsa). Bu yapı, ürün ve mühendislik ekiplerinin zaman içinde geri bildirim eğilimlerini sorgulamasına ve analiz etmesine olanak tanır.
3. Kök neden analizi için izlenebilir oturum geçmişi: Geri bildirim bir boşlukta yaşamıyor; belirli bir istemin, bağlam yığınının ve sistem davranışının sonucudur. Şunları eşleyen tam oturum izlerini günlüğe kaydedin: kullanıcı sorgusu → sistem bağlamı → model çıktısı → kullanıcı geri bildirimi. Bu kanıt zinciri, neyin yanlış gittiğinin ve nedeninin kesin olarak teşhis edilmesini sağlar. Ayrıca, hedeflenen istem ayarlama, yeniden eğitim verisi kürasyonu veya insan-döngü inceleme boru hatları gibi sonraki süreçleri de destekler.

Birlikte, bu üç bileşen, kullanıcı geri bildirimini dağınık bir görüşten ürün zekası için yapılandırılmış bir yakıta dönüştürür. Geri bildirimi ölçeklenebilir hale getirirler ve sürekli iyileştirmeyi yalnızca bir sonradan akla gelen şey değil, sistem tasarımının bir parçası haline getirirler.

Döngüyü Ne Zaman ve Nasıl Kapatmalı?

Geri bildirim depolandıktan ve yapılandırıldıktan sonra, bir sonraki zorluk ne zaman ve nasıl harekete geçileceğine karar vermektir. Tüm geri bildirimler aynı yanıtı hak etmez; bazıları anında uygulanabilirken, diğerleri moderasyon, bağlam veya daha derin analiz gerektirir.

• Bağlam enjeksiyonu: Hızlı, kontrollü yineleme. Bu genellikle ilk savunma hattıdır ve en esnek olanlardan biridir. Geri bildirim kalıplarına göre, ek talimatları, örnekleri veya açıklamaları doğrudan sistem istemine veya bağlam yığınına ekleyebilirsiniz. Örneğin, LangChain’in istem şablonlarını veya Vertex AI’nin bağlam nesneleri aracılığıyla yerleştirmesini kullanarak, yaygın geri bildirim tetikleyicilerine yanıt olarak tonu veya kapsamı uyarlayabiliyoruz.
• İnce ayar: Dayanıklı, yüksek güvenilirlikli iyileştirmeler. Tekrarlayan geri bildirim, zayıf alan anlayışı veya güncel olmayan bilgiler gibi daha derin sorunları vurguladığında, ince ayar yapmanın zamanı gelmiş olabilir. Bu, güçlü olmakla birlikte maliyet ve karmaşıklık getirir.
• Ürün düzeyinde ayarlamalar: YZ’den daha fazlasıyla UX ile çözün. Geri bildirim tarafından ortaya çıkarılan bazı sorunlar, BDM hataları değildir; UX sorunlarıdır. Çoğu durumda, ürün katmanını iyileştirmek, kullanıcı güvenini ve anlayışını herhangi bir model ayarlamasından daha fazla artırabilir.

Son olarak, tüm geri bildirimlerin otomasyonu tetiklemesi gerekmez. En yüksek kaldıraçlı döngülerden bazıları, insanları içerir: kenar durumları ele alan moderatörler, konuşma günlüklerini etiketleyen ürün ekipleri veya yeni örnekleri düzenleyen alan uzmanları. Döngüyü kapatmak her zaman yeniden eğitim anlamına gelmez; doğru düzeyde özenle yanıt vermek anlamına gelir. YZ ürünleri statik değildir. Otomasyon ve konuşma arasındaki dağınık orta alanda var olurlar ve bu, gerçek zamanlı olarak kullanıcılara uyum sağlamaları gerektiği anlamına gelir. Geri bildirimi stratejik bir sütun olarak benimseyen ekipler, daha akıllı, daha güvenli ve daha insan merkezli YZ sistemleri yayınlayacaktır. Geri bildirimi telemetri gibi ele alın: Enstrümanını kurun, gözlemleyin ve sisteminizin gelişebilecek kısımlarına yönlendirin. İster bağlam enjeksiyonu, ister ince ayar veya arayüz tasarımı yoluyla olsun, her geri bildirim sinyali geliştirme şansıdır. Çünkü günün sonunda, modeli eğitmek sadece teknik bir görev değildir. Bu, ürünün ta kendisidir.