CEV: Yapay Zekâ Ajanlarında Değerlendirme ve Yönlendirme

Yapay zekâ ajanlarında hangi bilginin gerekli olduğunu, hangi modelin seçileceğini ve işin ne zaman kontrol edileceğini kim belirler? Bu videoda, kaynak altyazıda CEV adıyla anılan değerlendirme bileşeninin bu küçük ve tekrarlanan kararlarda nasıl kullanılabileceğini ele alıyoruz. Serbest metin üreten bir yardımcıdan farklı olarak, önceden tanımlanmış seçenekler, puanlar ve olasılıklar döndüren bir bileşenin iş akışındaki yerini inceliyoruz. Yapılandırılmış durum bilgisinden karar üretmeye, kararı uygulayıp yeni durumu geri almaya uzanan döngüyü; model yönlendirme, bağlamı süzme, sonuç kontrolü ve araştırma kaynaklarını sıralama örnekleriyle açıklıyoruz. Dar kapsamlı değerlendirmeleri yapan bileşen ile işi planlayıp yöneten orkestratörün rollerini ayırıyoruz. Bağımsız değerlendirmelerin paralel yapılabilmesi ile önceki cevaba bağlı kararların sırayla yürütülmesi arasındaki farkı da ele alıyoruz. Yüksek olasılık kesin doğruluk demek değildir; düşük çağrı fiyatı da işin toplam maliyetinin düşeceğini tek başına göstermez. Anlatıcının 385 istek için 3 sent gözlemi kendi denemesiyle sınırlıdır. Örneklerin bir kısmı denenmemiştir; kaynakta görev bazında başarı ölçümleri ve bağımsız karşılaştırmalar bulunmaz. CEV adının kesin yazımı da altyazıdan doğrulanamamaktadır. Bu yüzden kullanım fikirlerini, gereken kaliteyi koruyup korumadıklarını ve düzeltme ihtiyacını kendi iş akışında ölçerek değerlendirmek gerekir. #YapayZeka #YapayZekaAjanlari #ModelYonlendirme #BaglamYonetimi #Orkestrasyon #ModelDegerlendirme