Arama motorları, bilgi bulmak için her zaman çok önemli olmuştur, ancak kullanıcı davranışları da değişmiştir. Artık kullanıcılar, "akıllı telefonlar" gibi basit anahtar kelime aramaları yerine, "oyun oynamak için en uygun fiyatlı telefonlar" gibi daha spesifik ve kişiselleştirilmiş sorgular giriyor
Bu arada, ChatGPT gibi büyük dil modelleri (LLM'ler), akıllı soru-cevap sistemleri olarak işlev görerek aramayı dönüştürüyor.
Geleneksel arama motorlarıyla entegre olarak, arama ile güçlendirilmiş üretim (RAG) yoluyla bilgi erişimini geliştirir ve sonuçları daha kesin ve bağlam odaklı hale getirir.
LLM'ler ve arama motorları rekabet etmek yerine, karmaşık sorguları daha etkili bir şekilde işlemek için birlikte çalışır. Bu makalede, bu entegrasyonun aramanın geleceğini nasıl şekillendirdiğini inceleyeceğiz.
⏰ 60 saniyelik özet
- Geleneksel arama motorları genellikle büyük veri kümelerini yönetmek, veri kalitesini korumak ve siloları yıkmak konusunda zorluk yaşar
- Ayrıca güvenlik, ölçeklenebilirlik ve bağlamsal olarak alakalı sonuçlar sağlama konusunda da zorluklarla karşılaşırlar
- ChatGPT gibi büyük dil modelleri, arama doğruluğunu artırır, anlamsal aramayı mümkün kılar ve doğal dil sorgularını destekler
- LLM'ler ayrıca çok modlu arama yeteneklerini geliştirir ve bilgi keşfini daha kişiselleştirilmiş ve verimli hale getirir
- ClickUp'ın Bağlantılı Arama ve AI yetenekleri, verilerinizi merkezileştirerek hızlı ve doğru bilgi erişimini mümkün kılarak bu gelişmelerin üzerine inşa edilmiştir
- ClickUp, çeşitli platformlarla sorunsuz bir şekilde entegre olarak içeriğinize gerçek zamanlı erişim sağlar, iş akışlarını kolaylaştırır ve genel verimliliği artırır
Daha fazla uzatmadan hemen başlayalım!
LLM nedir?
Büyük dil modelleri (LLM'ler), insan dilini işleyen ve üreten gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Kapsamlı metin veri kümeleri üzerinde eğitilirler ve çeviri, özetleme ve konuşma gibi görevleri yerine getirebilirler.
LLM'lerin en popüler örnekleri arasında, karmaşık dil sorgularını işleme yetenekleriyle tanınan GPT-3 ve GPT-4 yer alır.
Anahtar kelimelere dayanan geleneksel arama motorlarının aksine, LLM tabanlı bir arama motoru yüzeysel sorguların ötesine geçer. Soruların arkasındaki bağlamı ve niyeti anlar, doğrudan ve ayrıntılı yanıtlar sunar.
👀 Biliyor muydunuz? Kullanıcıların %71'i, tercih ettikleri marka ve işlerden kişiselleştirme hizmetini tercih ediyor.
LLM Arama Motorlarının Özellikleri
LLM arama motorları, internet kullanıcılarının bilgilere erişme ve etkileşim kurma şeklini yeniden tanımlayan gelişmiş özellikler sunar. Anahtar özelliklerini inceleyelim:
- Anlamsal sorgu anlayışı: LLM arama motorları, arama sorgularının ardındaki anlamı yorumlayarak, anahtar kelimelerin ötesine geçerek kullanıcı niyetini ve bağlamı anlar
- Doğal dil işleme (NLP): Kullanıcılar, tam anahtar kelimelere ihtiyaç duymadan sorguları konuşma şeklinde ifade edebilir, böylece aramalar daha sezgisel hale gelir
- Bağlamsal alaka düzeyi: Arama sonuçları, önceki sorgular ve etkileşimlere göre kişiselleştirilir, böylece daha alakalı ve güncel bilgiler sağlanır
- Yanıt oluşturma: Bu sistemler, özetler, açıklamalar ve hatta hikayeler veya adım adım kılavuzlar gibi yaratıcı biçimler dahil olmak üzere kapsamlı yanıtları doğrudan arama sonuçları içinde sağlar
- Bilgi grafiği entegrasyonu: LLM arama motorları, ilgili kavramları ve varlıkları birbirine bağlamak için bilgi grafiklerini kullanarak daha derin içgörüler sunar
- Konuşma tabanlı arama: Kullanıcılar, daha etkileşimli bir deneyim için karşılıklı diyalog kurarak takip soruları sorabilir ve aramalarını daraltabilir
- Uyarlanabilir sonuçlar: Sonuçlar konum, ilgi alanları ve geçmiş aramalara göre dinamik olarak ayarlanarak daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunar
- Bilgi sentezi: Tek bir kaynağa güvenmek yerine, LLM arama motorları birden fazla kaynaktan verileri bir araya getirerek daha geniş bir bakış açısı sağlar
👀 Biliyor muydunuz? Akıllı hoparlörlerin ve sesli asistanların kullanımının artmasıyla, tüm aramaların %50'si artık ses tabanlıdır. Büyük dil modelleri bu sistemlere entegre edildikçe, sesli aramalar daha da doğru hale gelecek ve dosyalar, görevler veya toplantı notları gibi bilgilere birden fazla platformdan daha hızlı erişim sağlayacaktır.
LLM'lerle Gelişmiş Arama Teknikleri
Arama teknolojisi ilerledikçe, GPT-4, BERT ve T5 gibi LLM'ler arama motorlarının sorguları işleme, sonuçları kişiselleştirme ve sıralamaları iyileştirme şeklini dönüştürüyor. Bu modellerin aramanın geleceğini nasıl yeniden tanımladığını keşfedelim.
LLM'ler arama sorgularını nasıl gönderir?
Arama, basit anahtar kelime sorgularından anlamsal vektör aramalarına doğru gelişti. Kullanıcılar, "Fuji Dağı" gibi belirli bir terimi aramak yerine "Japonya'daki dağlar" araması yapabilir ve sistem anlam temelli sonuçları döndürür.
Sorguları "Japonya'nın ünlü dağları nelerdir?" gibi sorulara dönüştürmek, arama doğruluğunu artırabilir. Büyük dil modelleri (LLM'ler), FLARE gibi teknikleri kullanarak güven düzeyi düşük olduğunda ek sorgular tetikleyerek aramaları da geliştirir.
AutoGPT'de görüldüğü gibi, düşünce zinciri akıl yürütme, görevleri mantıklı adımlara bölerek aramaları daha da iyileştirir. Ayrıca, konuşma tabanlı arama, LLM destekli asistanların sorguları gerçek zamanlı olarak iyileştirerek etkileşim boyunca daha kesin sonuçlar elde edilmesini sağlar.
Kişiselleştirilmiş arama ve bağlam farkındalığı
Bağlamsal farkındalık, LLM'lerin en güçlü özelliklerinden biridir. Sonuçları anahtar kelime eşleşmelerine göre sıralayan geleneksel arama motorlarının aksine, LLM'ler kullanıcının amacını, konumunu, arama geçmişini ve geçmiş etkileşimlerini dikkate alır.
Etki alanı özel verilerle ince ayar yaparak, LLM'ler arama sonuçlarını kişiselleştirerek kalıpları tanır ve alakalı içeriğe öncelik verir. Örneğin, vegan tarifleri sık sık arayan bir kullanıcı, "en iyi akşam yemeği tarifleri" aradığında bitki bazlı seçenekler görecektir
LLM'ler ayrıca çok modlu sorguları yorumlayarak hem metni hem de görüntüleri anlayarak daha doğru sonuçlar elde eder. Ek olarak, uzun vadeli bağlam oluştururlar ve devam eden etkileşimlerden öğrenerek proaktif olarak alakalı sorgular önerirler.
Arama motoru sonuçlarını yeniden sıralama ve iyileştirmede LLM'ler
LLM'ler, kullanıcıların amaçlarını daha iyi yansıtmak için sonuçları dinamik olarak yeniden sıralayarak arama motorlarını geliştirir. Geleneksel anahtar kelime tabanlı sıralamadan farklı olarak, LLM'ler dikkat mekanizmalarını kullanarak sorgunun tüm bağlamını analiz eder ve alakalı içeriği önceliklendirir.
Örneğin, Google'ın BERT (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) güncellemesi, "elma" (meyve) ve "Apple" (teknoloji şirketi) gibi kelimelerin arkasındaki bağlamı anlayarak aramada devrim yarattı.
LLM'ler ayrıca SERP (Arama Motoru Sonuç Sayfası) verimliliğinin artırılmasına da katkıda bulunur. Tıklama oranı (CTR), hemen çıkma oranı ve kalma süresi gibi faktörleri analiz ederek LLM'ler sıralamaları gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir ve kullanıcı etkileşimini artıran sonuçları öne çıkarabilir.
📖 Ayrıca okuyun: PDF Dosyalarını Hızlı Arama
Popüler LLM Arama Motoru Araçları
AI tabanlı arama teknolojisi geliştikçe, birçok büyük dil modeli arama motoru, gelişmiş yetenekleriyle dikkat çekmeye başlıyor. Perplexity AI, alıntılanan kaynaklarla doğrudan yanıtlar sunarak aramaları daha etkileşimli ve bilgilendirici hale getiriyor.
You. com, kullanıcıların kaynakları önceliklendirmelerine, AI tarafından oluşturulan özetleri entegre etmelerine ve AI asistanlarıyla etkileşim kurmalarına olanak tanıyan özelleştirilebilir bir deneyim sunar.
Hepimiz bilgi almak ve hızlı yanıtlar almak için bu arama motorlarına başvurabileceğimizi biliyoruz. Peki ya iş yerinde o önemli dosyayı bulmak? Ya da bir sonraki büyük sunumunuz için veri noktalarıyla dolu bir konuşmayı bulmak?
İşte burada, iş için her şeyi içeren uygulama ClickUp devreye giriyor!
📮 ClickUp Insight: Bilgi çalışanlarının %46'sı, işlerini takip etmek için sohbet, notlar, proje yönetimi araçları ve takım belgelerinin bir karışımına güveniyor. Onlar için işler birbirinden bağımsız platformlara dağılmış durumda ve bu da düzenli çalışmayı zorlaştırıyor. İş için her şeyi içeren bir uygulama olan ClickUp, tüm bunları bir araya getirir. ClickUp E-posta Proje Yönetimi, ClickUp Notlar, ClickUp Sohbet ve ClickUp Brain gibi özelliklerle tüm işleriniz tek bir yerde merkezileştirilir, aranabilir ve sorunsuz bir şekilde birbirine bağlanır. Aşırı araç kullanımına veda edin, zahmetsiz verimliliğe merhaba deyin.
ClickUp Brain, gelişmiş arama yeteneklerini kapsamlı proje yönetimi özellikleriyle birleştirerek görevleri, dosyaları, takım üyelerini ve projeleri tek bir yerde birleştirir. Artık uygulamalar arasında geçiş yapmak veya parçalı araçlar ve bilgi silolarıyla uğraşmak yok!
Bağlantısız araçların neden olduğu verimsizliklerin maliyeti çok yüksektir:
- 2. 5 saat/gün: Bilgi çalışanları, iş günlerinin yaklaşık %30'unu bilgi aramakla geçiriyor
- 3.600 uygulama geçişi/gün: Çalışanlar, uygulamalar ve pencereler arasında günde 3.600'den fazla anahtar değiştirerek haftada 4 saatini yeniden yönlendirmeye harcıyor
- 23 dakika kayıp: Her uygulama geçişi odaklanmayı bozar ve tekrar odaklanmak yaklaşık 23 dakika sürer
Yıllık 420.000 dolar: 100 çalışanı olan kuruluşlar, iletişim hataları ve birbirinden bağımsız araçlar nedeniyle her yıl bu miktarda kayıp yaşıyor
Bu verimsizlikler zaman kaybına, moral bozukluğuna ve operasyonel maliyetlerin artmasına neden olur. Neyse ki, Bağlantılı AI bu zorlukları daha akıllı karar alma, daha hızlı bilgi erişimi ve sorunsuz uygulama için fırsatlara dönüştürür.
ClickUp'ın Bağlantılı Arama özelliği işbirliğini nasıl dönüştürüyor?
- Birleştirilmiş arama: Tek bir platformdan tüm kurumsal bilgilerinize erişin, uygulama anahtarını değiştirme ihtiyacını azaltarak haftada yaklaşık dört saat zaman kazanın
- AI destekli alaka düzeyi: Projelerinize özel, bağlam farkındalığına sahip kişiselleştirilmiş arama sonuçları elde edin, en alakalı içgörülere anında erişim sağlayarak karar verme sürecini iyileştirin
- Kolay araç entegrasyonu: Karmaşık kurulum gerektirmeden Google Drive, SharePoint, Figma ve Slack gibi mevcut araçlarla sorunsuz bir şekilde bağlantı kurun
Örneğin, izin dönüşünde ClickUp Brain'e projelerinizle ilgili güncellemeleri isteyin. ClickUp Brain, siz yokken gerçekleşen önemli eylem öğelerini ve tartışmaları içeren, düzgün bir şekilde düzenlenmiş madde işaretleri sunar.
ClickUp Brain ile, çalışma alanınızda ve bağlı uygulamalarda her şeyi bulmanıza yardımcı olan akıllı bir bilgi yöneticisine sahip olursunuz.
ClickUp Brain, görevlerinizin bağlamını anlar ve iş tercihlerinize veya birincil faaliyetlerinize göre alakalı öneriler sunar. Örneğin, içerik oluşturucular için içerik oluşturma, beyin fırtınası ve ilgili görevler için öneriler sunar.
AI'yı kullanarak tekrarlayan görevleri otomatikleştirebilir veya basit komutlarla görev durumlarını güncelleyebilir, böylece derinlemesine çalışmaya odaklanabilirsiniz. Verimliliği artırmak için güçlü bir AI arama motoru arıyorsanız, ClickUp Brain tam size göre.
ClickUp Brain ile tüm ilgili bilgileri otomatik olarak kategorize ederek, etiketleyerek ve düzenleyerek bilgi tabanınızı optimize edebilirsiniz.
Örneğin, araştırma takımları ClickUp'ı kullanarak tüm içgörüleri, belgeleri ve araştırma bulgularını kolayca erişilebilir bir biçimde depolamak için merkezi bir bilgi yönetim sistemi oluşturabilir.
Ayrıca, ClickUp Belgeleri 'nin çok yönlülüğü, wiki'lerin, belge depolarının ve bilgiyle ilgili görev yönetiminin oluşturulmasını destekler.
Ayrıca, ClickUp Alanları, klasörler ve listeleri kullanarak bilgileri çeşitli şekillerde düzenleyebilir ve içeriği hızlı bir şekilde geri getirmek için yapılandırabilirsiniz. Takımınız, birden fazla platformda arama yaparak zaman kaybetmeden gerektiğinde doğru verileri kolayca bulabilir ve erişebilir.
Ayrıca, platform, LLM arama motorlarından elde edilen içgörülere dayalı olarak ClickUp Görevleri aracılığıyla görevleri ve projeleri izlemeye yardımcı olur. AI destekli arama sonuçlarını doğrudan görev ve proje izleme iş akışlarınıza entegre ederek, keşfettiğiniz bilgileri daha kolay uygulayabilirsiniz.
ClickUp'ın işbirliği araçları, takımın verimliliğini ve bilgi paylaşımını daha da destekler. ClickUp Sohbet, takım üyelerinin projeleri tartışmasına, içgörülerini paylaşmasına ve gerçek zamanlı olarak soru sormasına olanak tanır.
Atanan Yorumlar, belirli belgeler veya görevler hakkında net bir şekilde iletişim kurmanın yolunu sunarak herkesin proje güncellemelerinden haberdar olmasını sağlar.
Takımlar fikirlerini paylaşarak ve kavramları görselleştirerek işbirliği yapabilir. Daha iyi bağlam için notlar ekleyin, görseller yükleyin ve bağlantılar ekleyin. Bağlayıcıları kullanarak fikirleri birbirine bağlayın ve aralarındaki ilişkileri vurgulayın.
Fikirleriniz hazır olduğunda, ClickUp Beyaz Tahtalarından izlenebilir görevlere dönüştürerek her şeyi planlandığı gibi ilerletin.
Son olarak, ClickUp İş Yükü Görünümü, takım kapasitesini yönetmenize, devam eden görevleri izlemenize ve kaynakları etkili bir şekilde tahsis etmenize olanak tanır.
Bilgi paylaşımı ve işbirliği için merkezi bir hub sağlayarak, ClickUp iş akışlarını kolaylaştırır ve takım verimliliğini artırır.
📖 Ayrıca okuyun: Düzenli Çalışmak İçin En İyi Belge Yönetim Yazılımları
LLM Arama Motorlarını Kullanmak için En İyi Uygulamalar
LLM arama motorlarını kullanırken, riskleri yönetirken potansiyellerini en üst düzeye çıkaran en iyi uygulamaları takip etmek çok önemlidir.
Bu stratejiler, AI destekli araçlarınızdan en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacak ve sorunsuz bir uygulama ve uzun vadeli başarı sağlayacaktır:
- Net kullanım örnekleri tanımlayın: İş ve teknik takımlar arasında erken aşamada işbirliği yaparak belirli, ölçülebilir kullanım örnekleri oluşturun. Çözümün doğru ihtiyaçları karşıladığından ve ilerlemenin kolayca değerlendirilebildiğinden emin olmak için hedefleri uyumlu hale getirin
- Düşünceli alım süreçleri oluşturun: Kullanım durumlarını önceliklendirirken veri hassasiyetini, potansiyel riskleri ve hedef kullanıcıları göz önünde bulundurun. Risk kademeli bir yaklaşım kullanarak hangi projelerin en az zarar ile en fazla değer sağladığını değerlendirin
- Veri toplama, test etme ve doğrulamaya odaklanın: Toplama, etiketleme, depolama ve işleme uygulamalarını iyileştirerek sağlam, gerçeklere dayalı veriler elde edin
- Standartlaştırılmış test prosedürleri uygulayın: Playbook'lar ve önceden tanımlanmış uygulamalarla desteklenen tekrarlanabilir test süreçleri oluşturun. Dağıtımdan önce tutarlı sonuçlar, sistem güvenilirliği ve iyi test edilmiş AI modellerinden emin olun
- Sürekli izlemeyi ayarlayın: Değişen verilere, kullanıcı davranışlarına ve teknolojiye uyum sağlayarak sistem performansını zaman içinde izleyin
- Eğitim ve iletişim kampanyaları başlatın: Takımınıza AI araçlarını sorumlu ve etkili bir şekilde kullanma bilgisini kazandırın. AI'nın teknik ve etik yönlerini kapsayan eğitim ve iletişim programları başlatın
LLM tabanlı aramada zorluklar ve çözümler
LLM tabanlı arama motorları muazzam bir potansiyel sunar, ancak kendi zorlukları da vardır. Aşağıda, AI ile ilgili bazı yaygın zorluklar ve bunları aşmak için pratik çözümler yer almaktadır:
Veri kalitesi ve alaka düzeyi
LLM tabanlı arama motorları, işledikleri verilerin kalitesine ve alaka düzeyine büyük ölçüde bağlıdır. Yetersiz veya güncel olmayan veriler, yanlış veya alakasız arama sonuçlarına yol açarak kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir.
✨ Yüksek kaliteli, güncel verilere odaklanarak, kuruluşlar LLM destekli arama motorlarının alakalı ve güvenilir sonuçlar vermesini sağlayabilir.
Şeffaflık eksikliği
LLM modelleri genellikle, çıktılarının ardındaki mantığın kullanıcılar tarafından hemen anlaşılamadığı "kara kutular" olarak kabul edilir. Bu şeffaflık eksikliği, kullanıcıların aldıkları sonuçlara güvenmelerini zorlaştırabilir.
✨ Arama motoruna açıklanabilirlik özellikleri ekleyerek, kuruluşlar kullanıcılara belirli sonuçların neden döndürüldüğüne dair içgörüler sağlayabilir.
Önyargı ve etik kaygılar
LLM'ler, eğitildikleri verilerden önyargıları devralabilir ve bu da çarpık veya etik olmayan sonuçlara yol açabilir. Eğitim verileri çeşitli veya temsil edici değilse, arama motoru bu önyargıları yansıtabilir ve karar verme ve adalet üzerinde olumsuz etki yaratabilir.
✨ Eğitim verilerini düzenli olarak denetlemek ve güncellemek, bu önyargıları belirlemek ve azaltmak için çok önemlidir. Ayrıca, çeşitli veri kümelerini dahil etmek ve çıktıları izlemek, arama motorunun daha dengeli, adil ve etik sonuçlar üretmesini sağlar.
Sistem karmaşıklığı ve entegrasyonlar
LLM tabanlı arama motorlarını mevcut iş akışlarına ve uygulamalara entegre etmek, özellikle eski sistemler veya birden fazla veri kaynağıyla çalışırken zor olabilir. Bu yeni araçları mevcut platformlara bağlamanın karmaşıklığı, uygulamayı yavaşlatabilir.
✨ ClickUp'ın Bağlantılı Arama özelliği ile, ClickUp'ta, bağlı bir uygulamada veya yerel sürücünüzde depolanan tüm dosyaları hızlı bir şekilde bulabilirsiniz.
Halüsinasyon sorunu
Halüsinasyonlar, modelin gerçekte yanlış, uydurma veya alakasız bilgiler ürettiği örnekleri ifade eder. Bu durum, modelin indekslenmiş kaynaklardan doğrudan bilgi almaktansa, bazen eğitim sırasında öğrendiği kalıplara dayalı olarak verileri "halüsinasyon" olarak algılamasından kaynaklanır.
✨ Hızlı mühendislik ve yüksek kaliteli eğitim verileri gibi gelişmiş teknikler LLM güvenilirliğini artırır. Etki alanı özel verilerle ince ayar yapmak halüsinasyonları azaltırken, bilgi grafiği entegrasyonu gerçeklere dayalı, doğru arama sonuçları sağlar.
📖 Ayrıca Okuyun: Verimliliği En Üst Düzeye Çıkarmak için İşbirliğine Dayalı Çalışma Alanı Oluşturma
LLM'lerle Arama'nın Geleceği
Yeni nesil LLM tabanlı arama, özellikle karmaşık ve dinamik kullanıcı sorgularını işlerken daha da yüksek hassasiyet, uyarlanabilirlik ve yanıt hızı vaat ediyor. Bu sistemler, önceki etkileşimlerden ve gerçek zamanlı verilerden öğrenerek, gelişen kullanıcı ihtiyaçlarına dinamik olarak uyum sağlayacak.
Örneğin, kurumsal bir ayarda, bir LLM "Son çeyreğin müşteri kaybı analizini bul" gibi bir isteği yorumlayabilir ve sadece ham dosyayı değil, aynı zamanda sentezlenmiş içgörüler, ilgili eğilimler ve eyleme geçirilebilir sonuçlar da döndürebilir.
Geniş ve karmaşık veri kümelerinin yönetimine bağımlı sektörler en fazla fayda sağlayacak sektörlerdir:
- Sağlık hizmetlerinde, büyük dil modelleri klinik notları, görüntüleme sonuçlarını ve araştırma makalelerini saniyeler içinde analiz edip çapraz referanslayarak teşhis doğruluğunu destekleyebilir
- Hukukçular, kapsamlı içtihat hukukunu inceleyerek ilgili emsalleri vurgulayan araçlardan yararlanacaklar
- Finans ekipleri, gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti, tahmine dayalı pazar analizi ve uyumluluk kontrollerinin otomasyonu gibi görevler için LLM'leri kullanabilir
Metin, ses ve görüntü tanıma özelliklerini bir araya getiren çok modlu arama yeteneklerinin entegrasyonu, LLM'lerin kullanışlılığını daha da artıracaktır.
Örneğin, bir ürün lansmanı üzerinde işbirliği yapan bir takım, anında görüntüleri yükleyebilir, sesli girişlerle açıklama ekleyebilir ve ilgili belgeleri ve raporları alabilir. Bu düzeyde uyarlanabilirlik, LLM'lerin çeşitli veri biçimlerine sorunsuz erişim sağlamada çok önemli olmasını sağlar.
LLM destekli arama ile birleştirilen ClickUp gibi platformlar, dosyaları düzenlemek ve bunlara erişmek, iş akışlarını optimize etmek ve karar verme verimliliğini artırmak için sağlam bir çözüm sunar.
LLM Destekli Arama ile İş Akışınızı Güçlendirin
LLM'lerle desteklenen AI tabanlı arama motorları gelişmeye devam ederken, işlerin web sayfalarından bilgi alması ve verileri yönetmesi konusunda devrim yaratıyor.
Bağlamı anlama, daha doğru sonuçlar sunma ve kurumsal iş akışlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olma yetenekleriyle LLM'ler daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli operasyonların önünü açıyor.
İş akışınızla sorunsuz bir şekilde entegre olan bir AI arama motoru arıyorsanız, ClickUp Brain'den daha iyisi yoktur. Hızlı bir şekilde bir dosya veya görev bulmanız, fikir üretmeniz veya hatta bir e-posta taslağı hazırlamanız gerekirse, ClickUp Brain'in güçlü AI yetenekleri hepsini halledebilir.
ClickUp'ın kapsamlı proje yönetimi araçlarıyla entegrasyon, her şeyin elinizin altında olmasını sağlayarak düzenli kalmanıza, zaman kazanmanıza ve veriye dayalı kararları daha hızlı almanıza yardımcı olur.
Ne bekliyorsunuz? Bugün ClickUp'a kaydolun ve ClickUp Brain ile daha fazlasını yapın!