ULAKBİM
TÜBİTAK ULAKBİM

YZ Asistanları (Diyalog Tabanlı Destek)

1. Amaç

Kullanıcının doğal dilde sorduğu sorulara, kurumsal bilgiye dayalı, kaynaklara bağlı ve hesap verebilir yanıtlar üretmek.

2. Problem Tanımı

  • Kullanıcı bilgi aramak için doküman gezmek yerine soru-cevap akışı tercih ediyor.
  • Klasik LLM yanıtları kurumsal veriden bağımsız ve doğrulanamaz olabiliyor.
  • Yanıtların kaynaklara dayalı ve doğrulanabilir olması gerekiyor.

3. Kapsam ve Kapsam Dışı

  • Kapsam: Retrieval-augmented generation (RAG), niyet sınıflandırması, kaynak gösterimi, temel guardrail.
  • Kapsam dışı: Tam ajan orkestrasyonu, çok adımlı tool-use otomasyonu, sesli arayüz.

4. Yöntemler ve Yaklaşımlar

  • RAG mimarisi: Anlamsal Arama altyapısı doğrudan retrieval katmanı olarak kullanılır.
  • Reranker: Top-K retrieval sonrası cross-encoder ile yeniden sıralama.
  • Prompt sistemleri: Niyet bazlı şablonlar (SSS, kavram, deney, kişi).
  • Kaynak gösterimi: Yanıtın geldiği tez/kayıt link olarak verilir.
  • Guardrail: Konu dışı / hassas sorular için filtre.

5. Aynı Altyapıyı Paylaştığı Domainler

YZ Asistanları bağımsız değil; mevcut altyapı bileşenlerini yeniden kullanır:

Bileşen Kaynak Domain
Embedding modeli Anlamsal Arama → Embedding Modelleri
Retrieval pipeline Anlamsal Arama
Metadata zenginleştirme Editöryel Yardım
Outlier filtreleme (kaynak güveni) Editöryel Yardım → Outlier Detection

6. Deneyler ve Bulgular

Şu an YZ Asistanları'na özel deney kaydı yok; altyapısı Anlamsal Arama deneylerine bağlı.

7. Mevcut Durum

Planlama ve parçalı uygulama aşamasında. Retrieval altyapısı hazır; soru-cevap akışı henüz yok.

8. Sonraki Adımlar

  • 50 SSS + niyet seti oluşturma.
  • 200 örneklik altın yanıt seti (insan onaylı).
  • Yanıt kalitesi için rubric (doğruluk + kaynak doğruluğu + ton).
  • Reranker entegrasyonu ile top-3 kaynak seçimi.
  • Guardrail kuralları (konu dışı, hassas, halüsinasyon işareti).

9. İlgili Sayfalar