Knowledge Base

LLM Contextualization (Jetlink Genius Plus), LLM’in verilen belirli bir bağlam veya kullanıcı tanımlı durum doğrultusunda yanıtlarını uyarlama ve özelleştirme sürecini ifade eder. Bu bağlamlandırma süreci, modelin yanıtlarını mevcut duruma, önceki etkileşimlere veya kullanıcının sağladığı ek parametrelere göre hassaslaştırmasına olanak tanır. Bu özellik, modelin kullanıcının ihtiyaçlarına daha uygun ve isabetli bilgiler sunmasına yardımcı olur. LLM Contextualize kullanmanın temel amacı, LLM’in verdiği yanıtların geçerliliğini ve faydasını artırmaktır.

Bağlamlandırma, modellerin belirli bir duruma daha uygun ve doğru yanıtlar vermesine yardımcı olur. Ayrıca, oturum içindeki önceki etkileşimleri hatırlayarak yanıtları kişiselleştirir ve bu sayede müşteri destek gibi tekrar eden sorunların olduğu alanlarda daha tutarlı ve kişisel bir deneyim sunar. Karmaşık görevlerde ise bağlamlandırma, gereksiz geri dönüş ihtiyacını azaltarak etkileşimi hızlandırır ve kullanıcıların çözüme daha hızlı ulaşmasına yardımcı olur.

Yanıtların Hassasiyeti

Farklı Kullanım Alanlarına Uyum Sağlama

Kişiselleştirilmiş Kullanıcı Deneyimi

Daha Az Tekrar ve Artan Verimlilik

Etkileşimlerde Tutarlılık

LLM Contextualization, genel amaçlı bir LLM’i daha spesifik, uyarlanabilir bir araca dönüştürerek kullanıcı ihtiyaçlarına göre son derece ilgili, kişiselleştirilmiş ve verimli etkileşimler sunar.

1. Bilgi İşleme ve Çıkarım (Reasoning): Getirilen bilgi, modelin dil ve mantıksal çıkarım yetenekleriyle birleştirilir. Sadece getirilen veri aktarılmakla kalmaz; aynı zamanda bu bilgilere dayalı bir analiz yapılarak kullanıcının sorgusuna en mantıklı yanıt oluşturulur.

2. Bilgi Getirme (Retrieval): Verilen sorgu ile ilişkili bilgi bir veritabanından veya bilgi kaynağından getirilir. Bu bilgi kaynağı, daha önceden eğitilmiş olduğu verilerden veya harici bir bilgi tabanından olabilir.

3. Yanıt Oluşturma (Generation): Bağlam ve çıkarımlara dayalı, anlamlı ve doğru bir yanıt oluşturulur.

Jetlink Genius Plus ismini verdiğimiz LLM Contextualization; büyük dil modellerine çift aşamalı sorgu yaparak çalışır ve bunu çeşitli büyük dil modelleri ile birlikte çalıştırabilir, insansı ve bağlamı koruyan en uygun yanıtları kullanıcılarınızla buluşturabilirsiniz.