Kurumsal YZ: Snowflake’ten Çığır Açan Açık Kaynak Çözümleri

30.05.2025

A⁺

A^-

## Kurumsal Yapay Zeka’da Yeni Bir Dönem: Snowflake’ten Çığır Açan Açık Kaynak Çözümleri

Girişimcilik ve yapay zeka (YZ) alanındaki gelişmeler, işletmelerin operasyonlarını dönüştürme potansiyeline sahipken, aynı zamanda önemli zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bu makalede, Snowflake’in (bir veri bulutu şirketi) kurumsal YZ alanındaki iki önemli soruna, metinden SQL sorgusuna dönüştürme ve YZ çıkarımı alanlarına getirdiği yenilikçi yaklaşımlar incelenecektir. Özellikle, “Arctic-Text2SQL-R1” ve “Arctic Inference” adlı açık kaynaklı girişimler, işletmelerin YZ uygulamalarını daha verimli, doğru ve uygun maliyetli hale getirme potansiyeli sunmaktadır. Makalede, bu çözümlerin nasıl çalıştığı, mevcut sorunlara getirdikleri çözümler ve işletmeler için stratejik önemi detaylı bir şekilde ele alınacaktır.

### Metinden SQL’e Dönüşüm ve Çıkarımda Karşılaşılan Zorluklar

Veri analizi ve iş zekası araçlarının kullanımının artmasıyla birlikte, metinden SQL (Veri Tabanı Sorgulama Dili) sorgularına dönüştürme yeteneği büyük önem kazanmıştır. Mevcut büyük dil modelleri (BDM), temel düzeyde metinden SQL sorguları üretebilse de, karmaşık sorgularda ve gerçek dünya veri tabanlarında sıklıkla hatalarla karşılaşmaktadır. Bu durum, işletmelerin YZ destekli analiz araçlarına olan güvenini zedelemektedir.

Diğer yandan, YZ çıkarımında hız ve maliyet etkinliği de önemli bir sorun olmaya devam etmektedir. Mevcut sistemler genellikle performans veya maliyet arasında bir seçim yapmak zorunda bırakır. Bu durum, işletmelerin YZ uygulamalarını ölçeklendirmesini ve çeşitli kullanım senaryolarına uyum sağlamasını zorlaştırmaktadır.

### Snowflake’in Kurumsal Odaklı Yapay Zeka Araştırmaları

Snowflake Yapay Zeka Araştırma ekibi, metinden SQL ve çıkarım optimizasyonu konularına yaklaşımını temelden değiştirerek, geleneksel akademik kıyaslamaların ötesine geçmiştir. Amaçları, gerçek dünya kurumsal uygulamalarında karşılaşılan sorunlara doğrudan çözüm bulmaktır. Bu doğrultuda, sistemlerin gerçek trafik desenlerine uyum sağlaması ve üretilen SQL sorgularının doğru bir şekilde yürütülmesi gibi faktörlere odaklanmışlardır. Bu yaklaşımın sonucu olarak, “Arctic-Text2SQL-R1” ve “Arctic Inference” gibi çığır açan teknolojiler ortaya çıkmıştır.

### Uygulamaya Yönelik Güçlendirilmiş Öğrenme ile Metinden SQL’e Çözüm

“Arctic-Text2SQL-R1”, metinden SQL dönüşümündeki zorluklara, uygulamaya yönelik güçlendirilmiş öğrenme (UYÖ) gibi bir dizi yenilikçi yöntemle çözüm sunmaktadır. UYÖ, modelleri doğrudan sorguların doğru çalışıp çalışmadığına göre eğitir. Bu sayede, sözdizimsel benzerlik yerine, yürütme doğruluğuna odaklanarak daha güvenilir SQL sorguları üretilir.

Bu yaklaşım, özellikle karmaşık veri şemalarına, belirsiz girdilere ve iç içe mantıksal ifadelere sahip gerçek dünya kullanım senaryolarında büyük avantaj sağlar. Eğitim süreci, Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GGPO) gibi tekniklerle desteklenir ve yürütme doğruluğuna dayalı basit bir ödül sinyali kullanılır.

### Kaydırma Paralelliği ile Açık Kaynak YZ Çıkarımının İyileştirilmesi

“Arctic Inference”, YZ çıkarım sistemlerinin karşılaştığı hız ve maliyet arasındaki denge sorununa, Kaydırma Paralelliği (KP) adlı yeni bir yaklaşımla çözüm getirmektedir. KP, gerçek zamanlı trafik desenlerine göre dinamik olarak paralel işleme stratejileri arasında geçiş yapabilme yeteneği sunar. Bu sayede, düşük trafik durumunda tensör paralelliği kullanılırken, toplu iş boyutları arttığında Arctic Sıra Paralelliği’ne geçilerek maliyet etkinliği sağlanır.

Arctic Sıra Paralelliği, girdileri GPU’lar arasında paylaştırarak tekil istekler içindeki iş yükünü paralelleştirir. Bu sayede, diğer açık kaynaklı çözümlere kıyasla iki kata kadar daha hızlı çıkarım performansı elde edilebilir.

### Kurumsal Yapay Zeka için Stratejik Çıkarımlar

Snowflake’in bu açık kaynaklı çözümleri, YZ’yi benimsemek isteyen işletmeler için önemli stratejik avantajlar sunmaktadır. “Arctic-Text2SQL-R1”, özellikle iş kullanıcılarının veri analizi araçlarını benimsemesini kolaylaştırarak, doğru sonuçlar veren YZ destekli sorgular üretilmesini sağlar. Bu durum, iş kararlarının daha güvenilir verilere dayanmasına yardımcı olur.

“Arctic Inference” ise, mevcut altyapı karmaşıklığını azaltırken, performans iyileştirmeleri sağlayarak maliyetleri düşürme potansiyeli sunar. Bu çözümler, işletmelerin YZ yatırımlarından daha yüksek getiri elde etmesine ve rekabet avantajı kazanmasına yardımcı olabilir. Özellikle, çeşitli performans gereksinimleri için ayrı YZ çıkarım dağıtımları yöneten kuruluşlar için, “Arctic Inference”‘ın birleşik yaklaşımı, altyapı karmaşıklığını ve maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir.

Sonuç olarak, Snowflake’in açık kaynaklı girişimleri, kurumsal yapay zeka alanında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. İşletmeler, bu çözümleri kullanarak, veri analizi süreçlerini iyileştirebilir, YZ uygulamalarının performansını artırabilir ve maliyetleri düşürebilir. Bu durum, özellikle günümüz rekabetçi iş ortamında, veri odaklı kararlar almanın ve inovasyonu teşvik etmenin anahtarı haline gelmektedir. Bu açık kaynaklı teknolojiler, tüm işletmelerin henüz tam olarak çözülmemiş zorlukların üstesinden gelmesine yardımcı olabilir.