Kurs Derslik

Bir yapay zekâ ajanı nasıl çalışır? Bir gezi önerisini kaynağına kadar izleyin

Ders özeti

Bir kullanıcı günübirlik gezi istiyor ama şehir belirtmiyor. Ajan Sydney için bir program yazıyor. Bu derste önce şehrin nereden geldiğini bulacak, sonra kullanıcı başka bir yer istediğinde önceki cevabın neden önemli olduğunu göstereceksiniz. Çalışmayı yapmak için hesabınız olması gerekmiyor; defterin kaydını durdurup sonuçları okuyabilirsiniz.

Ders 1 / 1 · 5 dk · Başlangıç · TürkçeVideo dili · English

Derse giriş

Bu derste

  1. Görevi, aracı ve belleği birbirinden ayırın
  2. Defterde önce şehir listesini bulun
  3. Sydney cevabını iki ayrı çıktı olarak okuyun
  4. İkinci turu kontrollü bir deney gibi okuyun

Görevi, aracı ve belleği birbirinden ayırın

Eğitmenin diş fırçalama örneğinde fırça ve macun işi yapmayı sağlar. Fırçalamaya başlayıp başlamadığınızı o anda bilirsiniz; sevdiğiniz macun ise yarın da geçerli olabilir. Geziye döndüğümüzde model isteği yorumlar, araç belirli bir işi yerine getirir, bellek ise ilgili bilgiyi sonraki adıma taşır. Bir parçanın varlığını diğerinin kanıtı saymayın.

Şehir nereden geliyor? İki mekanizmayı ayırın

03:27’de listenin son iki satırını okuyun. Rio ve Bali olası dönüş değerleri. Bir şehrin burada bulunması kullanıcının o şehri istediğini göstermez. Aşağıda fonksiyon listenin kopyasını alıyor ve son seçilen destinasyonu kontrol ediyor. Bu ayrıntı, bir sonraki denemeyi tasarlarken önemli.

Yolcunun isteği → Aracın döndürdüğü şehir → Modelin eklediği öneri

Şehir listesindeki Rio ve Bali 03:27 · Microsoft Learn

Ekran başında üç adım

  1. Kullanıcı isteğinde şehir adının geçip geçmediğini işaretleyin.
  2. Aracın hangi şehirleri seçebileceğini listeden okuyun.
  3. Yanıtı sonra açın. Kahvaltı önerileri fonksiyonun dönüş değerinde var mı?

Defterde önce şehir listesini bulun

Semantic Kernel örneğinde destinasyon eklentisini açın. Liste, fonksiyonun hangi şehirlerden seçim yapabileceğini sınırlar. Fonksiyon bu listeden rastgele bir şehir döndürür. Bir sütuna kullanıcının gerçekten verdiği bilgiyi, yanına eksik bilgiyi yazın: süre bir gün; şehir belirtilmedi. Böylece fonksiyonun neden işe yaradığını, son cevabı okumadan açıklayabilirsiniz.

Destinasyon eklentisinin defterde tanımlandığı bölüm. 03:10 · Microsoft Learn

Sydney cevabını iki ayrı çıktı olarak okuyun

Önce şehir adına bakın. Sonra kahvaltı ve yürüyüş önerilerinin başladığı yere geçin. Şehir, listeden gelecek sonuçtur; günün anlatımı modelin bu şehir üzerine kurduğu yanıttır. Buradan masanın ayrıldığı veya bir biletin satın alındığı sonucunu çıkaramazsınız. Böyle bir sonuca varmak için rezervasyon yapabilen ayrı bir işlem ve onun başarılı sonucu gerekirdi.

Şehir verilmeden yapılan istek ve Sydney için yanıt. 04:58 · Microsoft Learn

Aynı konuşmaya eklenen iki istek 04:18 · Microsoft Learn

Sohbet geçmişi ile eklentinin son şehir kaydını iki ayrı not olarak tutun. Biri “o yeri beğenmedim” cümlesinin anlamını taşır; diğeri seçicinin aynı yeri hemen yeniden seçmesini önleyebilir.

İkinci turu kontrollü bir deney gibi okuyun

Kullanıcı ilk şehri beğenmediğini söylüyor; kayıtta yeni plan Rio de Janeiro için geliyor. Aynı oturumdaki önceki mesaj “başka” kelimesine bir anlam vermiştir. Yeni bir görüşme açıp yalnız “başka bir yer” yazdığınızı düşünün. İlk öneri aktarılmadıysa hangi şehri eleyeceğinizi bilemezsiniz. Videoda görülen bağlam ile oturumlar arası kalıcı tercih arasındaki fark budur.

İlk isteği değiştirirsem neyi sınarım?

“Bir günlük gezi planla” ile “Rio’da bir gün planla” aynı test değildir. İkincisinde kullanıcı eksik bilgiyi zaten verdi. Önce her iki istek için araç çağrısına ihtiyaç olup olmadığını tahmin edin, ardından çağrı izini kontrol edin. Yalnız son yanıta Rio yazılması aracın çalıştığını kanıtlamaz.

İlk şehir reddedilince gelen Rio önerisi 05:22 · Microsoft Learn

Çözülmüş örnek · Üç durakta videoyu okuyun

Durak

Nereye bakmalı?

Nasıl yorumlanır?

00:35

Bir görev, bir plan

İstek “bir gün” bilgisini verir. Şehir seçimi açıktır. Kullanıcı henüz söylemediği bir tercihi ona atfetmeyin.

04:59

Sydney önerisi

Liste ve fonksiyon şehir seçimini sınırlar; planın içeriği ayrı bir model çıktısıdır. Tek bir koşuda rastgeleliğin dağılımını ölçemezsiniz.

05:18

Rio alternatifi

İkinci öneri ilk turla birlikte anlamlıdır. Yeni bir oturum açıp aynı tercihi geri çağırmayı ayrıca sınamadan kalıcı kişiselleştirme iddiasında bulunmayın.

Kendiniz deneyin · İki konuşmayla belleği sınayın

Bir kâğıdı “girdi / uygulamanın bildiği / sonuç” olarak üçe ayırın. İlk satıra şehir içermeyen isteği ve Sydney sonucunu yazın. İkinci satıra yalnız “başka bir gezi” yazın. Sonucu açıklayabilmek için hangi önceki bilginin görünür olması gerektiğini belirtin. Sonra ikinci satırı tek başına bir arkadaşınıza verin. Arkadaşınız hangi şehri eleyeceğini bilemiyorsa eksik bağlamı doğru yakaladınız.

Çözümü kontrol edin

Kayıtta izlenen iki tur aynı konuşmada geçer. Başarı ölçütü tek bir şehir adını ezberlemek değil, ilk şehir ile ikinci isteğin anlamı arasındaki bağlantıyı gösterebilmektir.

Sorun giderme

Gözlem

Kontrol

Beklenen sonuç

Art arda iki farklı şehir

Eklentinin son şehir durumunu da inceleyin.

Bu gözlem tek başına kalıcı kişisel hafızayı kanıtlamaz.

Listede olmayan şehir

Fonksiyonun dönüş değeriyle yazılı cevabı karşılaştırın.

Fark seçimde mi, metin oluşturulurken mi ortaya çıktı?

İki kontrol sorusu

  1. Listeye yeni bir şehir eklemek gezi metninin biçimini değiştirir mi?
  2. Yeniden çalıştırınca Sydney çıkmadı. Bu bir hata mı?

Çözümü kontrol edin

  1. Doğrudan değiştirmez. Fonksiyonun olası sonuçları genişler. Aynı şehir için daha kısa bir plan isteniyorsa modelin aldığı isteği veya talimatı inceleyin.
  2. Tek başına değil; seçim rastgele. Önce dönen şehrin listedeki şehirlerden biri olup olmadığını kontrol edin.

Kısa sözlük

Araç: çağrılabilen işlem. Eklenti: ajan için bir veya daha fazla işlev sunar. Bağlam: bu isteği yorumlarken modelin görebildiği bilgiler.

Kaynak ve sürüm notu

Kursun ilk ünitesi, çevreyi ve eylemleri de tanıma katar. Buradaki dar görev şehir seçmektir; başka hizmetlere erişim ayrıca tanımlanır. Microsoft

Microsoft Learn · 1/10 · YouTube