Şirketlerin AI sistemlerinde konteks katmanları oluşturması, yanlış cevapların sayısını azaltmıyor, ancak bu yanlışlıkları tespit etmeyi kolaylaştırıyor. VentureBeat Pulse Research serisinin bir parçası olarak yapılan bir araştırmada, 101 şirketin AI sistemlerinin konteks katmanlarını inceledi. Araştırmaya göre, şirketlerin %68'i son altı ayda AI sistemlerinin yanlış cevap verdiği durumlarla karşılaştı ve bu yanlışlıkların nedeninin veri konteksindeki eksiklikler veya tutarsızlıklar olduğunu belirtti.

Konteks Katmanlarının Rolü

Araştırmaya katılan şirketlerin %32'si üretim aşamasında konteks katmanları kullanırken, %31'i pilot veya yapım aşamasında, %20'si ise değerlendirme aşamasındaydı. Ancak, konteks katmanları olan şirketlerin %50'si yanlış cevapların tekrarlandığını bildirdi, bu oran konteks katmanları olmayan şirketlerde %21 olarak tespit edildi.

Altyapı ve Mimarisi

Araştırmada, şirketlerin konteks katmanlarını oluştururken kullandıkları altyapı ve mimari de incelendi. Sonuçlara göre, geri alma işlemleri (%31) hala primary konteks kaynağıydı ve sağlayıcıların yerli geri alma işlemleri (%46 ve %41) her zaman ayrılmış vektör veritabanlarının önünde yer aldı. Ancak, beklenen mimariye hiçbir çoğunluk desteği bulunmuyor ve şirketler konteks katmanlarını tek bir sağlayıcıya teslim etmekte isteksiz davranıyor.

Ne Anlama Geliyor?

Bu araştırma, şirketlerin AI sistemlerinde konteks katmanları oluşturmasının önemini vurguluyor. Konteks katmanları, AI sistemlerinin doğru cevaplar vermesine yardımcı olur ve yanlışlıkları tespit etmeyi kolaylaştırır. Ancak, şirketlerin bu katmanları oluştururken dikkatli olması ve doğru altyapıyı seçmesi gerekiyor. Ayrıca, araştırma şirketlerin AI sistemlerini geliştirirken konteks katmanlarının önemini dikkate alması gerektiğini gösteriyor.