Türkiye'nin en büyük inovasyon ve girişimcilik bültenine katılın
Teşekkürler!
Türkiye'nin en kapsamlı girişimcilik ve inovasyon bültenine kaydolduğunuz için teşekkür ederiz.
Belirli aralıklarla e-posta kutunuza; girişimcilik, inovasyon, teknoloji, proje geliştirme ve üretim kültürüne dair rafine edilmiş içerikler göndereceğiz. Dilediğiniz zaman aboneliğinizi kolayca iptal edebilirsiniz.
Bültene kaydolmak güzel bir başlangıç. Peki, inovanadolu'nun bir parçası olmaya ne dersiniz?
inovanadolu.com'a şimdi üye olarak topluluklara katılabilir, projelerinizi görünür kılabilir, yeni insanlarla tanışabilir ve fikirlerinizi üretime dönüştürebileceğiniz araçlara erişebilirsiniz.
Bir sonraki versiyonunuzu ortaya çıkarmak ve üretim yolculuğunuza başlamak için sizi inovanadolu'ya bekliyoruz.
Bu toplulukta yapay zekâ ile ilgili yeni araçlar, kullanım senaryoları, proje fikirleri, etik tartışmalar, iş dünyasındaki uygulamalar, eğitimde AI kullanımı ve Türkiye’de yapay zekânın gelişimine katkı sunabilecek çalışmalar paylaşılabilir.
RAG mi ince ayar mı: şirket verisiyle yapay zeka kurmanın doğru yolu
Şirket dokümanlarıyla soru cevap sistemi kuranların çoğu için doğru başlangıç RAG, yani modeli eğitmek yerine doğru belgeyi bulup modele bağlam olarak vermek. İnce ayar maliyetli, güncellemesi zor ve bilgi güncelliği problemini çözmüyor. İnce ayarın yeri üslup ve format öğretmek, bilgi öğretmek değil. Bu ayrımı karıştıran projeler bütçeyi yanlış yere gömüyor.
Sahada aynı hatayı defalarca gördüm, müşteri modelimizi eğitelim diye geliyor, ihtiyacı doküman arama kalitesi çıkıyor. RAG projelerinde de başarıyı belirleyen şey model değil veri hazırlığı, belgeleri anlamlı parçalara bölmek ve meta veriyi düzgün kurmak sonucun yüzde sekseni. Herkes model karşılaştırırken kazananlar veri temizliği yapanlar.