giriiş
Ekmek teknemiz olan izinle çalışıyoruz. Hukuk alanında lisans (LLM) programları ise öyle değil. Ancak son zamanlarda, izin hususlarını da göz önünde bulundurarak güvenli LLM sohbet robotları oluşturma konusunda çok kafa yoruyoruz. Bu yazı, Oso Cloud kullanarak nasıl güvenli bir LLM sohbet robotu oluşturulacağı ve listelerin nasıl filtreleneceği konusunda derinlemesine bir inceleme değil, LLM sohbet robotlarına, nasıl çalıştıklarına ve bunları oluşturmak için en iyi uygulamalara giriş niteliğinde bir yazı olacak.
LLM chatbotları nelerdir?
LLM'ler veya büyük dil modelleri, metne dayalı en olası kelime dizilerini tahmin ederek insan benzeri dili anlamak ve üretmek için büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş gelişmiş yapay zeka modelleridir. Bu modeller, içerik oluşturma, metin tamamlama, çeviri, duygu analizi ve kod oluşturma dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamaları destekler.
Hukuk alanında yüksek lisans (LL.M) programlarının en yaygın kullanım alanlarından biri, insan konuşmalarını simüle eden yapay zeka tabanlı araçlar olan sohbet robotlarıdır. Sohbet robotları, müşteri desteği, bilgi alma ve görev otomasyonu için yaygın olarak kullanılır ve kullanıcılarla metin veya ses yoluyla etkileşim kurar.
Hukuk alanında lisans dereceleri ve sohbet robotları doğası gereği birbirine bağlıdır; çünkü Hukuk alanında lisans dereceleri, birçok modern sohbet robotuna (ChatGPT, Claude, Gemini vb.) güç veren temel teknoloji olan doğal dil anlama ve üretme (NLU) yeteneklerini sağlar. Bir kullanıcı bir sorgu girdiğinde, sohbet robotu bunu LLM'ye gönderir; LLM metni işler, dikkat mekanizmalarını kullanarak bağlamı dikkate alır, ilgili bilgiyi alır (potansiyel olarak geri alma-artırılmış üretim (RAG) veya harici API'ler tarafından zenginleştirilir) ve uygun bir yanıt üretir.
Bu mimari, sohbet robotlarının birden fazla iletişim kanalında konuşma geçmişini ve bağlamını korumasına olanak tanır. Bu sayede karmaşık sorguları, dilsel ayrıntıları anlayabilir, doğru yanıtlar verebilir veya görevleri gerçekleştirebilirler.
LLM derecelerinden yararlanılarak geliştirilen modern sohbet robotları, daha fazla akıcılık, tutarlılık ve bağlamsal farkındalık elde ederek sanal asistanlar, etkileşimli müşteri desteği ve kişiselleştirilmiş içerik üretimi gibi uygulamalar için oldukça etkili hale geliyor.
LLM sohbet robotlarına örnekler:
- ChatGPT (OpenAI): OpenAI'nin GPT mimarisine dayanan, soruları yanıtlama, içerik oluşturma ve kişiselleştirilmiş yardım sağlama gibi çeşitli metin tabanlı görevler için tasarlanmış, genel amaçlı bir yapay zeka sohbet robotudur. Temel gücü, çok çeşitli konuları ele alabilme ve genel amaçlı dili anlamak ve üretmek için dönüştürücü tabanlı GPT modelini kullanarak insan benzeri yanıtlar üretebilme becerisinde yatmaktadır.
- Claude (Anthropic): Anthropic tarafından geliştirilen, yapay zeka uyumu ve güvenliğine odaklanan, etik hususları önceliklendirirken yardımcı yanıtlar sağlayan bir yapay zeka sohbet robotudur. Diğer modellerin aksine, Claude ihtiyatlı davranış ve uyumu vurgulayarak yanıtların güvenlik yönergelerine ve etik standartlara uygun olmasını sağlar.
- Google Gemini (eski adıyla Bard): Google arama ekosistemine entegre edilmiş, Google'ın gelişmiş dil modellerini kullanarak bağlamsal ve gerçek zamanlı bilgiler sunan bir yapay zeka sohbet robotu. Bu sohbet robotu, Google aramasıyla derin bağlantısı ve arama ortamında sorunsuz bir şekilde bilgi alabilme özelliğiyle öne çıkıyor.
- Meta AI: Meta'nın Facebook ve WhatsApp gibi sosyal medya platformlarına entegre edilmiş, yapay zeka destekli bir sohbet robotu. Hizmet, Meta'nın bu platformlar için uyarlanmış tescilli dil modellerinden yararlanarak, sosyal ve mesajlaşma bağlamına göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş yanıtlar, öneriler ve yardıma odaklanıyor.
LLM chatbotları nasıl çalışır?
Hukuk alanındaki lisans programları (LLM), metinleri işlemek ve oluşturmak için özellikle dönüştürücü mimariye odaklanan derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bu modeller, kitaplar, web siteleri ve diğer kaynaklar dahil olmak üzere çok çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilerek dil içindeki kalıpları, dilbilgisini, bağlamsal ilişkileri ve anlamsal yapıları öğrenmelerine olanak tanır. İşlevselliklerinin temelinde, modelin girdi metninin ilgili kısımlarına odaklanmasını ve uzun vadeli bağımlılıkları ve bağlamsal nüansları anlamasını sağlayan bir dikkat mekanizması yer alır. Bu mekanizma, Geri Alma Artırıcı Üretimi (RAG) gibi diğer gelişmiş tekniklerle birleştiğinde, LLM'lerin hem girdideki hem de harici bilgi kaynaklarından gelen ilgili bilgilere dinamik olarak dikkat ederek son derece tutarlı ve bağlam farkında yanıtlar üretmelerini sağlar.
Dikkat
Dönüştürücülerin merkezinde, modelin bir cümledeki farklı kelimelerin birbirlerine göre önemini tartmasını sağlayan dikkat adı verilen bir mekanizma bulunur. Bu, modelin uzun vadeli bağımlılıkları yakalamasını ve kelimelerin yakın komşularının ötesindeki bağlamını anlamasını sağlar. Dikkat, kelimeleri tek tek işlemek yerine, modelin her kelimenin daha geniş cümle yapısındaki diğer kelimelerle nasıl etkileşime girdiğini anlamasına yardımcı olur.
Bir LLM eğitimi, tahmin hatalarını en aza indirmek için zaman içinde ayarlanan milyarlarca parametrenin (ağırlığın) işlenmesini içerir. Model, büyük metin veri kümeleri üzerinde eğitilir ve bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenerek, daha fazla veriyi işlerken tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metin üretme becerisini geliştirir.
Model, metin oluştururken öğrendiği kalıpları kullanarak belirli bir ifadenin en olası devamını tahmin eder. Her olası sonraki kelime, önceki kelimelerle ilişkisine göre puanlanır ve model, öğrenilen bağlama göre en olası kelimeyi seçer.
Örneğin, "Kedi ... üzerinde oturdu" cümlesinde dikkat mekanizması, modelin "mat" kelimesini "otobüs" veya "bilgisayar" gibi daha az önemli kelimeler yerine önceliklendirmesine yardımcı olur, çünkü "mat" kelimesinin bağlamla eşleştiğini ve cümleyi anlamlı bir şekilde tamamladığını fark eder.
Bu nedenle, LLM'ler, dikkat mekanizmalarının katmanları aracılığıyla girdiyi kodlayarak, eğitim yoluyla tahminleri geliştirerek ve öğrendikleri metne dayanarak en olası bir sonraki kelimeleri seçerek yanıtlar üreterek metni işlerler.
Artırılmış nesil kurtarma
RAG (Geri Alınabilir Artırılmış Üretim), bilgi alma ile üretken modelleri birleştiren bir tekniktir. Bir RAG sisteminde, model bir istek aldığında, önce bir arama mekanizması kullanarak ilgili bilgileri harici bir kaynaktan (belge veya veritabanı gibi) alır. Ardından, hem orijinal girdiyi hem de alınan bilgileri içeren bir yanıt üretmek için üretken bir model (genellikle dönüştürücü mimariye dayalı) kullanır.
RAG'da:
- BBulgu: Model, ilgili metni bulmak için harici bir bilgi tabanına veya belge koleksiyonuna sorgu gönderir.
- Üretme: GPT veya BART gibi transformatör tabanlı bir model daha sonra orijinal girdiye ve alınan bilgilere dayanarak bir yanıt üretir.
Transformatör mimarisi RAG üretken kısmını beslerken, RAG'nin kendisi çıktıyı dışarıdan alınan bilgilerle zenginleştirme sürecini ifade eder. Bu, modelin daha bilgili, bağlamsal olarak doğru ve güncel yanıtlar üretme yeteneğini artırarak, önceden eğitilmiş bilgisinin ötesinde daha geniş bir bilgi yelpazesinden yararlanmasını sağlar.
Örneğin, bir kullanıcının yapay zeka destekli bir asistana "Kuantum hesaplamadaki son gelişmeler nelerdir?" diye sorduğunu düşünün. Gerçek zamanlı internet erişimi olmadan, üretken bir model tek başına güncel bir cevap vermekte zorlanabilir. Ancak bir RAG sisteminde, model önce kuantum hesaplamayla ilgili güncel araştırma makaleleri veya haber makalelerinden oluşan ilgili bir veritabanında arama yapabilir. Ardından, bu kaynaklardan elde edilen en son bulguları içeren bir cevap üreterek daha bilgili ve doğru bir cevap sağlar.
Dolayısıyla RAG, üretici sürecini gerçek zamanlı olarak dış bilgilerle zenginleştirerek modelin yeteneğini geliştirir ve belirli veya dinamik soruları yanıtlamada daha etkili hale getirir.
LLM chatbotları nasıl öğrenir?
Gözetimsiz öğrenme
Hukuk alanında yüksek lisans (LLM) öğrencileri, bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitildikleri gözetimsiz öğrenme yoluyla öğrenirler. Bu eğitim süreci, modele büyük, etiketlenmemiş veri kümeleri beslemeyi içerir. Açık bir insan açıklaması olmadığından, model yalnızca metindeki kalıpları ve yapıları tanıyarak kalıpları, dilbilgisini, bağlamı ve kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenir.
Öğrenme sürecinin merkezinde, tahmin hatalarını en aza indirmek için model parametrelerini (ağırlıklarını) zaman içinde ayarlayan bir optimizasyon algoritması olan gradyan inişi yer alır. Model, rastgele ağırlıklarla başlar ve her metin girdisini işlerken metne göre bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Tahmin yanlış olduğunda, model gelecekteki hataları azaltmak için ağırlıklarını günceller. Bu yinelemeli süreç, devasa veri kümelerinde milyarlarca kez tekrarlanarak modelin tutarlı ve metne uygun metinler üretmesini sağlar.
Eğitim sırasında model şunları öğrenir:
- NNasıl: Dilin yapısını düzenleyen kurallar.
- Anlambilim: Kelimelerin ve ifadelerin içindeki gizli anlam.
- Bağlam: Kelimelerin farklı durumlarda birbirleriyle nasıl etkileşime girdiği, modelin uzun vadeli bağımlılıkları ve nüansları ele almasına olanak tanır.
Gözetimsiz öğrenmenin pratik bir örneği, pazarlamada müşteri segmentasyonudur. Bir şirketin geniş bir müşteri davranışı veri kümesine sahip olduğunu, ancak "yüksek değerli müşteriler" veya "düzenli alıcılar" gibi önceden tanımlanmış kategorileri olmadığını varsayalım. Model, gözetimsiz bir algoritma olan k-ortalama kümelemeyi kullanarak, müşterileri satın alma davranışlarına (örneğin, yüksek harcama yapanlar, ara sıra satın alanlar) göre otomatik olarak gruplandırabilir. Bu segmentler, daha hedefli pazarlama stratejilerinin temelini oluşturabilir.
Gözetim altında ince ayar
Hukuk alanında lisans derecesine sahip öğrenciler başlangıçta gözetimsiz öğrenme kullanılarak eğitilseler de, belirli görevlerdeki performanslarını iyileştirmek için genellikle gözetimli öğrenme kullanılarak ince ayar yapılır. Bu adımda, model doğru çıktıyı (örneğin, bir sınıflandırma etiketi veya bir sorunun cevabı) sağlayan daha küçük, etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Bu, modelin daha göreve özgü kalıplar öğrenmesini ve çeviri veya soru cevaplama gibi belirli uygulamalar için doğruluğunu artırmasını sağlar.
Örneğin, bir e-ticaret şirketi, denetimsiz müşteri segmentasyonu gerçekleştirdikten sonra, e-posta kampanyalarını optimize etmek için müşteri yorumlarını olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırmak isteyebilir. Şirket, duygu etiketleri içeren etiketli bir müşteri yorumu veri kümesi kullanarak önceden eğitilmiş bir modeli ince ayarlayabilir. Bu ince ayar, modelin duyguyu anlama konusunda uzmanlaşmasını ve şirketin ürünlerine özgü gelecekteki yorumları sınıflandırma yeteneğini geliştirmesini sağlar.
Öğrenme transferi
Hukuk alanında yüksek lisans (LLM) programları ayrıca, bir görevden edinilen bilginin genellikle ilgisiz diğer görevlere uygulandığı transfer öğrenmesini de kullanır. Bu, her bir görev için ayrı bir eğitime ihtiyaç duyulmadan, modellerin farklı senaryolarda etkili olmasını sağlar.
Duygu analizi örneğinden yola çıkarak, bir şirketin müşteri hizmetleri soruları da dahil olmak üzere daha geniş bir müşteri sorusu yelpazesini ele alacak şekilde modelinin yeteneklerini genişletmek istediğini varsayalım. Şirket, sıfırdan başlamak yerine, transfer öğrenmeyi kullanarak duygu analizi modelinin müşteri duygusu anlayışını yeni bir göreve, örneğin müşteri sorularını yanıtlamaya uygulayabilir.
Örneğin, bir şirket, ayarlanmış duygu modelini bir müşteri hizmetleri sohbet robotu için uyarlayabilir. Sohbet robotu artık müşteri geri bildirimlerinin duygularını anlayabilir ve bu duygulara göre akıllıca yanıt verebilir. Bir müşteri geç teslimattan dolayı hayal kırıklığı yaşadığında, model duygu ve bağlam bilgisini kullanarak şefkatli ve yardımcı bir yanıt oluşturur. Bu yaklaşım, sohbet robotunun kapsamlı yeni bir eğitim gerektirmeden müşterilere yardımcı olma becerisini önemli ölçüde artırır.
Dahili Bir Sohbet Robotu Oluşturma: Neden ve Nasıl
Neden: Neden dahili bir chatbot oluşturmalıyız?
- Satış döngülerini kısaltın: Dahili bir sohbet robotu, müşteri verilerini CRM sistemlerinden alarak kişiselleştirilmiş giden e-postaların oluşturulmasını otomatikleştirebilir ve satış ekibinin ilgili kısa mesajları daha hızlı üretmesine yardımcı olabilir.
- Geliştirilmiş müşteri desteği: Bu sohbet robotu, destek ekiplerine hızlı ve doğru yanıtlar sağlamak, yanıt sürelerini azaltmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için mevcut bilgi tabanları ve destek bileti sistemleriyle entegre olabilir.
- Yeni çalışanların eğitimi: Sohbet robotları, dahili belgelere, politikalara ve sıkça sorulan sorulara anında erişim sağlayarak oryantasyon ve işe alım sürecini otomatikleştirebilir ve yeni çalışanların şirket süreçlerini etkili bir şekilde öğrenmesine yardımcı olabilir.
- Belgelerdeki boşlukların belirlenmesi:
Bu sohbet robotu, mevcut dokümanlarda yer almayan cevapsız soruları veya bilgi taleplerini belirleyebilir ve güncellenmesi gereken alanların vurgulanmasına yardımcı olabilir.
Nasıl Yapılır: Chatbot nasıl oluşturulur?
- Kapsam ve rol tabanlı erişimin tanımlanması:
Sohbet robotunun amacını belirtin (satış, destek veya eğitim amaçlı olabilir) ve kullanıcıların yalnızca rolleriyle ilgili bilgileri almasını sağlamak için rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) uygulayın. Örneğin, bir destek temsilcisi ayrıntılı dahili kaynaklara erişebilirken, genel bir çalışan daha temel bilgilere erişebilir. - Teknoloji seçimi ve entegrasyonu:
Doğal dil anlayışı için dönüştürücü tabanlı modeller (örneğin GPT) kullanın ve bunları dahili API'ler, veritabanları ve bilgi tabanlarıyla entegre edin. Yanıtlar için ilgili, gerçek zamanlı bilgilere ulaşmak amacıyla RAG kullanın. - Yetkilendirme mekanizmalarının uygulanması:
Chatbot'unuzu, kullanıcı rollerine ve özelliklerine göre izinleri zorunlu kılmak için bir izin hizmetiyle (örneğin Oso) entegre edin. Bu, satış rakamları veya çalışan performansı gibi hassas şirket verilerine yalnızca yetkili personelin erişebilmesini sağlar. - Eğitim ve ince ayar:
Alana özgü verileri kullanarak sohbet robotunu eğitin ve dahili belgeleri ve bilgi tabanlarını entegre edin. Modelin, kullanıcı iznine bağlı olarak hangi bilgileri gizli tutacağını bilmesini sağlarken, bağlam içinde doğru yanıtlar sağlamak için gözetimli öğrenmeyi kullanarak modeli ince ayar yapın. - Test ve izleme:
Performans sorunlarını ve yetkisiz erişim girişimlerini belirlemek için botu şirket içi kullanıcılarla düzenli olarak test edin. Botun bilgi tabanını sürekli güncelleyin ve modeli şirket süreçleri, politikaları ve güvenlik protokollerindeki değişiklikleri yansıtacak şekilde ayarlayın.
LLM Chatbot Oluşturmanın Dört Yolu: Artıları ve Eksileri
Önceden eğitilmiş modeller ve ince ayar
Hukuk alanında yüksek lisans (LLM) tabanlı bir sohbet robotu oluşturmanın yaygın bir yaklaşımı, GPT veya BERT gibi önceden eğitilmiş modelleri kullanmak ve ardından bunları alana özgü veri kümeleri üzerinde ince ayar yapmaktır. Önceden eğitilmiş modeller, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilerek doğal dili etkili bir şekilde işleyebilirler. Bu modellerin ince ayarı, müşteri desteği veya dahili dokümantasyon gibi belirli bir kullanım durumu için daha küçük ve daha spesifik veri kümeleri üzerinde eğitilmelerini içerir. Bu yaklaşım, sohbet robotunun hedef alanın özelliklerine odaklanırken önceden eğitilmiş modelin kapsamlı dil yeteneklerinden yararlanmasını sağlar.
Kurtarma Artırılmış Nesil (RAG)
RAG, harici kaynaklardan ilgili bilgilerin alınmasını Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.) programlarının üretken yetenekleriyle birleştirir. RAG tabanlı bir sohbet robotunda, bir kullanıcı bir sorgu gönderdiğinde, model önce ilgili bilgiler için harici bir bilgi tabanını veya veritabanını sorgular. Alınan bilgiler daha sonra üretken modele iletilir ve model de bu bilgileri kullanarak bir yanıt üretir. Bu yaklaşım, yanıtları gerçek zamanlı verilere dayandırarak doğruluğunu artırır ve bu da onu özellikle güncel bilgi gerektiren uygulamalar için kullanışlı hale getirir. RAG'nin temel avantajı, alana özgü veri kümeleri üzerinde kapsamlı bir eğitim gerektirmeden bağlamsal olarak doğru yanıtlar üretebilmesidir.
Örneğin, Oso'nun dahili sohbet robotu, geliştirici sorularını yanıtlamak için RAG tabanlı bir yaklaşım kullanıyorsa, bir yanıt oluşturmadan önce en güncel dahili belgeleri ve GitHub depolarını sorgulayabilir ve böylece geliştiricilerin Oso'nun izin sistemi hakkında en güncel ve doğru yanıtları almasını sağlayabilir. Gerçek zamanlı veri alma özelliğinin üretken modelle entegre edilmesi, daha doğru ve kişiye özel yanıtlar sağlayarak sohbet robotunun sık sık güncellenmesi veya yeniden eğitilmesi ihtiyacını azaltır.
Ancak, RAG sistemlerinin uygulanması, harici veri kaynaklarının entegre edilmesini ve veri alma süreçlerinin yönetilmesini gerektirdiğinden karmaşık olabilir. Ayrıca, sistemin etkinliğini sürdürmek için verilerin kalitesinin ve uygunluğunun sağlanması da önemlidir.
Hukuk tabanlı sistemler
Kural tabanlı sistemler, önceden tanımlanmış bir kurallar kümesi üzerinde çalışır ve bir sohbet robotu yanıtlar üretmek için belirli kalıpları veya karar ağaçlarını izler. Bu yaklaşım genellikle, sık sorulan soruları yanıtlamak veya belirli komutları yürütmek gibi belirli bir kapsamı olan görevler için kullanılır. Kural tabanlı sistemler büyük ölçekli eğitim verileri gerektirmez, bu da onları LLM tabanlı sistemlere göre daha az kaynak yoğun hale getirir. Ancak, yalnızca başlangıçta tanımlanan kurallara göre yanıt verebildikleri için beklenmedik kullanıcı girdilerini veya karmaşık konuşmaları işlemede sınırlıdırlar. Zamanla, değişen kullanıcı ihtiyaçlarına veya iş gereksinimlerine ayak uydurabilmek için bakım gerektirebilirler.
Oso'da, kural tabanlı bir sohbet robotu örneği, "Bu geçiş projesinin kapsamını göster" veya "Özelliği kodun neresinde tanımlıyoruz?" gibi önceden tanımlanmış sorular içerebilir. Sohbet robotu, bu sabit kurallara göre yanıt verir. Bu yaklaşım, iyi tanımlanmış sorular için iyi çalışsa da, daha karmaşık veya beklenmedik girdileri işleyemez ve bir insan aracısına yönlendirme veya kural kümesinin güncellenmesini gerektirir.
Kombine yaklaşımlar
Hibrit yaklaşımlar, her yöntemin sınırlamalarını aşmak için Hukuk Yüksek Lisansı (LLM), RAG (Relative Research Group) ve kural tabanlı sistemlerin güçlü yönlerini bir araya getirir. Örneğin, bir sohbet robotu, doğal dil girdisini işlemek ve anlamak için Hukuk Yüksek Lisansı (LLM), harici bir kaynaktan ilgili bilgileri almak için RAG (Relative Research Group) ve belirli görevler veya yapılandırılmış iş akışlarını yürütmek için kural tabanlı mantık kullanabilir. Bu yaklaşım, sohbet robotunun hem dinamik, bağlama duyarlı sorguları hem de önceden tanımlanmış, katı yanıtlar gerektiren görevleri yönetmesini sağlar. Ancak hibrit sistemler, birden fazla bileşen arasında entegrasyon gerektirdikleri ve farklı yöntemler arasında sorunsuz etkileşim sağladıkları için tasarım ve bakımda karmaşıklıklar yaratır.
API tabanlı çözümler
API tabanlı çözümler, bir sohbet robotunun veri almak, eylemleri tetiklemek veya belirli işlevleri gerçekleştirmek için harici sistemlerle etkileşim kurmasını sağlar. Bu yaklaşım, canlı verilere erişmesi, işlem gerçekleştirmesi veya diğer yazılım sistemleriyle entegre olması gereken sohbet robotları için özellikle kullanışlıdır. Örneğin, bir sohbet robotu müşteri verilerini almak veya bir ödeme talebini işlemek için bir API'yi çağırabilir. API tabanlı çözümler, bir sohbet robotunun yeteneklerini basit konuşma görevlerinin ötesine taşırken, aynı zamanda harici hizmetlere bağımlılıklar da oluşturur. Bu bağımlılıklar, harici API'ler bozulursa, sınırlı erişime sahip olursa veya sohbet robotuyla uyumluluğu bozan değişikliklere uğrarsa potansiyel arıza noktaları oluşturabilir. Ayrıca, harici API'lerin kullanımı, özellikle hassas veya kişisel bilgilerle uğraşırken güvenlik ve veri gizliliği hususlarını gündeme getirir.
Chatbot Güvenlik Riskleri ve En İyi Uygulamalar
LLM tabanlı bir sohbet robotu oluştururken, hem sohbet robotunun bütünlüğünü hem de hassas verilerin gizliliğini tehlikeye atabilecek potansiyel güvenlik risklerini göz önünde bulundurmak önemlidir. Başlıca risklerden biri, LLM'nin yanlış veya yanıltıcı bilgi üretmesi sonucu ortaya çıkan yanılgıdır. Bu durum, özellikle müşteri desteği veya şirket içi dokümantasyon gibi yanlış tavsiyelerin kafa karışıklığına ve hatta maddi kayba yol açabileceği yüksek riskli alanlarda tehlikeli olabilir.
İzinler, özellikle hassas bilgilere erişimi kısıtlamak söz konusu olduğunda, bir sohbet robotunun güvenliğini sağlamada önemli bir rol oynar. Uygun erişim kontrolleri olmadan, yetkisiz kullanıcıların erişmemesi gereken bilgilere erişme riski önemli ölçüde artar.
Örneğin, uygun erişim kısıtlamaları uygulanmazsa, bir sohbet robotu istemeden bir çalışanın kişisel performansına dair ayrıntıları ifşa edebilir. Benzer şekilde, sohbet robotunda yetkisiz sorguları engelleyecek güvenlik önlemleri yoksa, bir meslektaşın aile geçmişi gibi gizli bilgiler ifşa olabilir.
Diğer olası korku hikayeleri arasında şunlar yer alabilir:
- Diğer çalışanların gelir bilgilerini kendi geliriyle karşılaştırmak isteyen çalışan.
- Sağlık sigortası bilgilerini araştıran bir çalışan, yanlışlıkla bir iş arkadaşının meme kanseri gibi tıbbi durumunu fark eder ve bu konuda soru sorar.
- Departmanlarının dışında bir belge arayan bir ekip, istemeden şirketin hassas finansal verilerine erişim sağlar.
- Üst düzey ekipten gizli proje ayrıntılarını almaya ve yetkileri olmadığı halde stratejik planlara veya gizli müzakerelere erişmeye çalışan alt düzey çalışan.
- Belirli bir şirket politikası hakkında bilgi arayan bir kullanıcı, yanlışlıkla güncelliğini yitirmiş veya sınıflandırılmış eski veya hassas politika sürümlerini alır.
- Geçici rolüyle ilgili olmayan fikri mülkiyet (FM) veya ticari sır içeren dahili belgelere erişim sağlayan yüklenici.
Çözüm
Sonuç olarak, güvenli LLM sohbet robotları oluşturmak, gelişmiş yapay zeka teknikleri ve güçlü kimlik doğrulama mekanizmaları arasında dikkatli bir denge gerektirir. Artırılmış bilgi erişimini entegre ederek, önceden eğitilmiş modellerden yararlanarak ve güçlü rol tabanlı erişim kontrolleri uygulayarak, işletmeler sohbet robotlarının yalnızca verimli değil, aynı zamanda güvenli olmasını, kişiselleştirilmiş ve bağlamsal olarak doğru etkileşimler sunmasını sağlayabilir.
LLM sohbet robotunuzu nasıl oluşturacağınız ve kimlik doğrulamasını kullanarak güvenliğini nasıl sağlayacağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için O'Reilly'nin SuperStream: Üretimde Alma-Artırılmış Üretim web seminerine katılın.
