Yapay Zeka Aracısı Bağlam Yönetimi Nedir?
Yapay zeka aracısı bağlam yönetimi, bir aracının işini yaparken kullandığı bilgileri, mevcut erişim sınırları içinde seçme, düzenleme ve güncelleme uygulamasıdır. Takımlar için bu bilgiler kodda, paylaşılan gelen kutularında, takım kanallarında ve doğru kişilere doğru şekilde ulaşması gereken kararlarda bulunur.
Bu anlayış, paylaşılan bağlam ile başlar. İletişimle gelişir, somut çıktılarla eyleme dönüşür ve düzenli bakım ile faydalı kalır.
Bir iş akışıyla başlayın: yetkili kaynaklarını bulun, mevcut görevin ihtiyaç duyduğu bilgileri alın ve kanıta geri dönen bağlantılar içeren bir özet oluşturun. Kararları önerilerden ayrı tutun. Bir sürüm, müşteri güncellemesi veya izin değişikliği özetinizi geçersiz kıldığında güncelleyin.
1. Yapay Zeka Aracıları için Paylaşılan Bağlamı Haritalayın
Her takım, bilgisinin ve kararlarının dağılmış bir kaydına zaten sahiptir. Bir aracı tanıtırken ilk adım, bu kaydın nerede bulunduğunu belirlemektir.
Bir aracının bağlam penceresi, mevcut görev sırasında erişilebilen bilgileri tutar. Yapay zeka aracısı hafızası, bilgileri daha sonra almak üzere saklar. Paylaşılan bağlam, takımın araçlarındaki ortak bilgisidir. Faydalı bir bağlam yönetim sistemi, her görev için ilgili bölümleri seçer ve orijinallere bağlantı sağlar.
Bu seçme ve bakım işi, bağlam mühendisliği olarak da adlandırılır. Anthropic’in bağlam mühendisliği rehberi, gerektiğinde bilgi almayı ve eski materyali özetleyerek bir aracının çalışma bağlamını odakta tutmayı anlatır. Takımlar için pratik soru, hangi kanıtın mevcut karara yardımcı olduğudur.
Bir ürün takımı için kod, bağlamın önemli bir kaynağıdır. Dağıtım ve sürüm kayıtlarıyla birlikte, ürünün şu anda ne yaptığını belirlemeye yardımcı olur. Paylaşılan gelen kutusu başka bir bakış açısı sunar: müşterilerin sorduğu sorular, karşılaştıkları sorunlar ve ulaşmaya çalıştıkları sonuçlar. Takım kanalları ise tartışmaları, kısıtlamaları, taahhütleri ve kararların arkasındaki gerekçeleri yakalar.
Bu kaynaklar farklı soruları yanıtlar. Kod bir uygulamayı açıklar. Dağıtım bilgisi, bunun müşterilere ulaşıp ulaşmadığını gösterir. Müşteri görüşmeleri, insanların deneyimini ortaya koyar. İç tartışmalar, takımın neden belirli bir yaklaşımı seçtiğini açıklar.
Bir aracının bu kaynakların haritasına ihtiyacı vardır: her birinin ne içerdiği, hangi soruları yanıtlayabileceği, kimin bakımını yaptığı ve ne kadar güncel olduğu. Bu harita, faydalı işbirliği için ilk bağlamı sağlar.
Aracı ayrıca kaynaklar arasında çelişki olduğunda bunu fark etmelidir. Bir kanal mesajı planlanan bir sürümü anlatabilirken, dağıtım kayıtları sürümün hâlâ beklemede olduğunu gösterebilir. Bir belge, ürünün önceki bir sürümünü tarif edebilir. Bu farklılıkların görünür olması, takımın doğru bir başlangıç noktası oluşturmasına yardımcı olur.
Şekil 1. Kod, müşteri görüşmeleri ve takım tartışmaları farklı bakış açıları sunar. Aracı, her kişinin mevcut izinleri dahilinde kanıtları bağlar ve takımın kullanabileceği çıktılar oluşturur.
2. Yapay Zeka Aracısı İzinlerini Kaynağa Göre Sınırlı Tutun
Paylaşılan bağlam, erişim sınırları içinde bulunur. Takım üyelerinin farklı sorumlulukları vardır ve her kişiye sunulan bilgi bu sorumlulukları yansıtmalıdır.
İzinler, bağlamı saklayan ve getiren sistemlere aittir. Kuruluşun kimlik sistemi, kaynak uygulamalar ve hafıza deposu, kimin bilgiye erişebileceğini belirlemelidir. Aracı, bu sınırlar içinde çalışır ve birinin erişim düzeyine bağımsızca karar vermez.
Okou’nun paylaşılan takım aracıları bu ayrımı kullanır: takımlar talimatları ve iş akışlarını paylaşabilir, ancak her kişi bunları kendi bağlı hesapları üzerinden çalıştırır.
Bu ayrım, bağlam formatlar arasında taşındığında önemlidir. Kısıtlı bir görüşmeden türetilen bir özet, ilgili kısıtlamaları korumalıdır. Bilgiyi hafızada saklamak veya görsel bir çıktıya dahil etmek, erişim gereksinimlerini muhafaza etmelidir.
Kişisel bağlamın da net bir kapsamı olmalıdır. Bir kişinin özel notları, tercihleri veya görüşmeleri, yetkili bir süreçle kasıtlı olarak paylaşılmadıkça o kişiyle ilişkili kalmalıdır.
Bir takım böylece ortak bir hedefi paylaşabilirken, üyeleri farklı bilgilere erişebilir. Aracının rolü, her kişinin sahip olduğu bağlamı kullanarak katkı yapmasına yardımcı olmaktır. İlgili kanıt mevcut değilse, hangi kısımların doğrulanmadığını açıkça belirtmelidir.
3. Yapay Zeka Aracılarıyla Ortak Anlayış Oluşturun
Bir aracı uygun kaynaklara erişebildiğinde, bu kaynakların iş ile nasıl ilişkili olduğunu insanlara anlatmaya yardımcı olabilir.
İnsan dikkati ve çalışma hafızası sınırlıdır. Farklı kişiler farklı konuşmaları takip eder ve aynı durumu farklı yorumlar. Mühendislik, uygulama kısıtlarını anlar. Destek, tekrar eden müşteri sorunlarını fark eder. Ürün, önceki kararların arkasındaki dengelemeleri hatırlar.
Bir aracı, bu bakış açılarını bağlayabilir ve sonuçlarını açıklayabilir.
Örneğin, müşterilerin bir ürüne meslektaşlarını davet etmekte zorlandığını düşünün. Paylaşılan gelen kutusunda sorunun tanımları vardır. Kod ve sürüm kayıtları, mevcut davet davranışını gösterir. Bir takım kanalında uygunluk kuralının gerekçesi bulunur.
Aracı, bu kanıtları müşterilerin neyle karşılaştığı, ürünün nasıl davrandığı ve bu davranışı şekillendiren kararlar hakkında tutarlı bir anlatı haline getirebilir. Sonra her hedef kitleye uygun bir açıklama hazırlayabilir.
Mühendislik, yeniden üretim adımlarına ve etkilenen davranışın kanıtına ihtiyaç duyar. Destek, doğru bir açıklama ve varsa doğrulanmış bir geçici çözüm ister. Ürün, müşteri etkisini ve mevcut seçenekleri anlamalıdır. Her bakış açısı, aynı temel gerçeklere dayanmalıdır.
Bu, iş koordinasyonunun önemli bir parçasıdır: konuşmalar arasında sürekliliği korumak, bağımlılıkları ortaya çıkarmak ve katılımcıların farkında olmadığı varsayımları belirlemek.
Tartışma Slack’te gerçekleşiyorsa, aynı başlıkta çalışan bir aracı isteği, kanıtı ve takipleri o konuşmanın katılımcılarına görünür tutabilir.
Aracı, gözlemler, yorumlar ve kararlar arasındaki ayrımları korumalıdır. Benzer müşteri şikayetleri bir desen önerebilir, ancak nedenin araştırılması gerekir. Önerilen bir çözüm umut verici olabilir, ancak etkisi belirsiz kalabilir. Bu ayrımların görünür olması, takımın bir sonraki adımını seçmesine yardımcı olur.
4. İnsanları Hedeflere ve İlişkilere Odaklı Tutun
Aracılar bağlamı toplama ve açıklama işinin daha fazlasını üstlendikçe, insanlar yön, yargı ve ilişkilere daha fazla odaklanabilir.
İnsanlar hangi sonuçların önemli olduğuna karar verir. Öncelikleri tartar, taahhütlerde bulunur ve meslektaşlarıyla ve müşterilerle güven inşa eder. Ayrıca, kaydedilmemiş koşulları da anlarlar: hassas bir müşteri ilişkisi, gayri resmi bir anlaşma veya henüz açıkça ifade edilmemiş bir endişe.
Bir aracı, insanları bu kararlara hazırlayabilir. Bir görüşmeden önce, ilgili geçmişi toplayabilir, çözülmemiş soruları belirleyebilir ve farklı seçeneklerin sonuçlarını açıklayabilir. Devam eden iş sırasında, bir taahhüdü etkileyen değişiklikleri veya bir bağımlılığı vurgulayabilir.
Sunulan bilgi miktarı, konuşmaya uygun olmalıdır. Bir müşteri görüşmesi, sorunun kısa bir özetini ve verilen taahhütleri gerektirebilir. Bir mühendislik incelemesi, uygulama ayrıntılarını ve yeniden üretim kanıtını isteyebilir. Bir liderlik tartışması, iş sonuçlarını ve gerekli kararları gerektirebilir.
İyi bağlam yönetimi, birbirini anlamak için harcanan çabayı azaltır. İnsanlar, önemli olanı tartışmaya zaman ayırabilmek için yeterli ortak geçmişle bir konuşmaya katılabilmelidir.
5. Kararları ve Devirleri Görselleştirin
Somut çıktılar, takımlara inceleyebilecekleri, tartışabilecekleri ve gözden geçirebilecekleri bir şey sunar.
Format, iletişim sorununa uygun olmalıdır. Bir iş akışı diyagramı, belirsiz bir bağımlılığı ortaya çıkarabilir. Açıklamalı bir ekran, müşterilerin nerede zorlandığını gösterebilir. Bir karşılaştırma tablosu, rakip seçeneklerin sonuçlarını netleştirebilir. Bir zaman çizelgesi, bir takımın taahhüdünün diğer takımın işini nasıl etkilediğini gösterebilir.
Davet sorunu için, açıklamalı bir müşteri yolculuğu mevcut adımları, kafa karışıklığı noktasını, destekleyici müşteri kanıtını ve önerilen değişikliği gösterebilir. Mevcut davranış, önerilen davranış ve çözülmemiş sorular açıkça etiketlenmelidir.
Bu çıktı, birden fazla konuşmayı destekleyebilir. Destek, müşteri deneyimini yansıtıp yansıtmadığını kontrol edebilir. Mühendislik, ürün davranışını doğrulayabilir. Ürün, önerilen değişikliğin temel sorunu çözüp çözmediğini değerlendirebilir.
Karar çıktıları, bir sonucun arkasındaki gerekçeyi korumalıdır. Faydalı bir karşılaştırma, değerlendirilen seçenekleri, önemli kısıtlamaları, her seçeneğin arkasındaki varsayımları ve nihai seçimin nedenini gösterebilir.
Devirler de aynı açıklıktan faydalanır. Sonraki kişi, nelerin tamamlandığını, nelerin doğrulandığını, nelerin açık kaldığını, destekleyici işin nerede olduğunu ve bir sonraki beklenen eylemin ne olduğunu görebilmelidir.
Aracı, bu çıktıları iş değiştikçe temel kanıtlarla uyumlu tutabilir.
6. Yapay Zeka Aracısı Hafızasını ve Bağlamını Koruyun
Bağlamın durumu ve güncelliği belirsizleştiğinde değeri azalır.
Ürünler gelişir, öncelikler değişir ve kararlar gözden geçirilir. Geçici bir geçici çözüm, temel sorun düzeldikten sonra dolaşımda kalabilir. Bir öneri, zamanla onaylanmış bir karar gibi muamele görebilir. Doğru bir özet, koşullar değiştiğinde yanıltıcı hale gelebilir.
Faydalı bir bağlam sistemi, gerçekleri, varsayımları, önerileri, kararları ve tarihsel kayıtları ayırt etmelidir. Her biri farklı bakım gerektirir. Gerçekler, koşullar değiştiğinde güncellenmelidir. Varsayımlar doğrulanmalıdır. Öneriler, görünür bir duruma sahip olmalıdır. Kararlar, gerekçeleri ve sonraki revizyonlarıyla birlikte tutulmalıdır.
Düzenli bakım, tekrarları birleştirmeli, çelişkileri işaretlemeli, aktif özetleri güncellemeli ve artık mevcut işi yönlendirmeyen materyali arşivlemelidir. Tarihsel kanıt erişilebilir kalmalı, eski rehberlik açıkça belirtilmelidir.
Bakım, anlamlı olaylara da yanıt vermelidir. Bir sürüm, ürün rehberliğini geçersiz kılabilir. Revize edilen bir hedef, hangi bilginin önemli olduğunu değiştirebilir. Yeni bir karar, önceki bir planın yerini alabilir. Kaynak izinlerindeki değişiklikler, türetilen bağlamın nasıl saklandığı ve getirildiğine yansıtılmalıdır.
Takım üyeleri, aracının anlayışını kolayca düzeltebilmelidir. Güncel olmayan bir ifadeyi belirtebilmeli, yetkili bir kaynağa işaret edebilmeli veya bir tartışmanın asla karara dönüşmediğini açıklayabilmelidirler. Bu düzeltmeler, uygun kişisel veya paylaşılan kapsamda gelecekteki çalışmaları etkilemelidir.
Şekil 2. İnsanlar hedefleri belirler. Aracılar bağlamı bulur, bağlar, açıklar ve iş değiştikçe günceller. Kaynak bağlantıları ve karar geçmişi erişilebilir kalır.
7. Küçük Başlayın ve Yapay Zeka Takım İşbirliğini Ölçün
Pratik bir uygulama, bir proje ve tekrarlayan bir iletişim problemiyle başlayabilir.
Somut bir başlangıç için, yapay zeka iş akışı örneklerine göz atın ve girdileri net, çıktısı takım tarafından gözden geçirilebilecek birini seçin.
Destekten mühendisliğe bir devir iyi bir örnektir. Takım, ilgili gelen kutusunu, depo, sürüm bilgisini ve tartışma kanalını belirleyebilir. Ardından, müşteri kanıtı, doğrulanmış ürün davranışı, çözülmemiş sorular ve açıklamalı bir iş akışı içeren bir konu özeti gibi somut bir çıktı tanımlayabilir.
İlk değerlendirme, aracının durumu doğru temsil edip etmediğidir. İlgili kanıtı getiriyor mu? Mevcut davranışı planlanan değişikliklerden ayırıyor mu? Belirsizliği koruyor mu? Her katılımcı diğerlerinin neye ihtiyaç duyduğunu anlayabiliyor mu?
Takım, ardından işbirliğinin iyileşip iyileşmediğini değerlendirebilir. İnsanlar arka plan bilgisini daha az mı tekrar ediyor? Devirler daha az açıklama turu gerektiriyor mu? Çalışmaya katılan biri, bir kararın neden alındığını anlayabiliyor mu? Güncel olmayan varsayımlar, müşteri taahhütlerini etkilemeden önce yakalanıyor mu?
Bu etkileşimlerden gelen geri bildirim, kaynak haritasını, bağlamın nasıl oluşturulduğunu ve aracının ürettiği çıktıları iyileştirmelidir. Temeller güvenilir hale geldikçe daha geniş sorumluluklar eklenebilir.
Değer, günlük işte görünür hale gelir: bir mühendis, araştırmadan önce müşteri etkisini anlar; destek, ürünü doğru şekilde açıklar; yeni bir katılımcı, bir kararın arkasındaki mantığı takip edebilir. İnsanlar ihtiyaç duydukları bağlamla gelir ve dikkatlerini hedef seçmeye, taahhüt vermeye ve takımın teslimatına yardımcı olan ilişkiler kurmaya ayırabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Yapay zeka aracısı bağlamı ile hafızası arasındaki fark nedir?
Bağlam, modelin mevcut yanıtı veya eylemi için erişebildiği bilgidir. Hafıza, bilgiyi daha sonra, oturumlar arasında bile kullanmak için saklar. Kaydedilen bir karar, geri çağrıldığında aktif bağlamın parçası olur. Her ikisi de kaynak referansları, net kapsam ve güncellik kontrolleri gerektirir.
Yapay zeka aracısı bağlam yönetimi, RAG’den nasıl farklıdır?
Retrieval-augmented generation (RAG), bir modelin yanıtını temellendirmek için bilgi getirir. Bağlam yönetimi, her görev için talimat, konuşma geçmişi, araç sonuçları ve getirilen bilgilerin seçilmesi sürecinin tamamını kapsar. Ayrıca güncellik ve erişim sınırları içinde saklama konularını da içerir. RAG bu sürecin bir parçası olabilir.
Bir yapay zeka aracısının bağlam penceresi dolduğunda ne olur?
Sisteme bağlı olarak, bir istek başarısız olabilir, eski içerik kaldırılabilir veya konuşma bir özet haline getirilebilir. Hedefi, doğrulanmış kararları, çözülmemiş soruları ve kaynak bağlantılarını kısa bir çalışma kaydında saklayın. Detaylı kanıt gerektiğinde tekrar alın ve özetlerin önemli kısıtlamaları atlamadığını kontrol edin.
Yapay zeka aracıları, herkesin izinlerini paylaşmadan bağlamı paylaşabilir mi?
Evet, erişim kaynak uygulamalar, kimlik sistemi ve depolama katmanı tarafından zorunlu tutuluyorsa. Paylaşılan talimatlar, başka birinin bağlı hesaplarına erişim vermez. Bir özet veya devir, kaynak bilgisindeki kısıtlamaları korumalıdır ve sistem, bilgi getirildiğinde veya paylaşıldığında erişimi tekrar kontrol etmelidir.
Bir yapay zeka aracısı devri ne içermelidir?
Görevin hedefini, mevcut durumunu, doğrulanmış bulguları, kaynak bağlantılarını, kararları ve gerekçelerini, açık soruları ve sonraki eylemi sahibiyle birlikte ekleyin. Varsayımları ve önerileri açıkça işaretleyin. Bir müşteri sorunu için, üretimde gözlemlenen davranışı, planlanan veya dağıtımı bekleyen bir düzeltmeden ayırın.
Yapay zeka aracısı bağlamı ne sıklıkla güncellenmeli?
İlgili bir sürüm, müşteri güncellemesi, karar veya izin değişikliği olduğunda aktif bağlamı güncelleyin. Önemli bir eylemden önce, değişmiş olabilecek gerçekleri tekrar kontrol edin. Kaynağın ne kadar hızlı değiştiğine göre bir gözden geçirme sıklığı belirleyin; eski rehberliği işaretleyin ve tarihsel kanıtı yetkili kullanıcılar için erişilebilir tutun.
Bağlam yönetiminin takım işbirliğini iyileştirip iyileştirmediği nasıl ölçülür?
Tekrarlanabilir bir iş akışı seçin ve bir başlangıç noktası kaydedin. Arka planı yeniden oluşturmak için harcanan zamanı, devir başına açıklama turlarını ve benzer görevlerdeki gerçek düzeltmeleri karşılaştırın. Ayrıca çıktılar doğru kaynaklara atıfta bulunuyor mu, erişim sınırlarına uyuyor mu ve belirsizliği koruyor mu diye inceleyin. Daha hızlı tamamlanma, yalnızca sonuç doğru kaldığında faydalıdır.
