Şirket Çapında Bir RAG Sistemi Oluşturmak İçin Eksik Parça

RAG sisteminiz soruları yanıtlamada mükemmeldir, ancak bu sorularla ilgili eylemde bulunamaz.

Bir satış temsilcisi, "Kurumsal sözleşmeler için standart fiyatlandırmamız nedir?" diye sorabilir ve anında doğru politika belgesini alabilir. Ancak işleri daha yeni başlamıştır.

Şimdi, bu belgeyi açmaları, ilgili fiyatlandırma kademesini bulmaları, ayrıntıları kopyalamaları, CRM'ye geçerek bir teklif oluşturmaları, başka bir araçta bir teklif taslağı hazırlamaları ve ardından sohbet yoluyla hesap takımını bilgilendirmeleri gerekiyor.

AI'nın "cevabı" yeni, çok adımlı bir yapılacaklar liste oluşturdu. Bilişsel yük ortadan kalkmadı; sadece "bilgiyi bulma"dan "sonraki adımları manuel olarak yürütme"ye kaydı.

McKinsey'in bir araştırmasına göre, kuruluşların %87'si AI arama sistemlerinin doğru bilgileri başarıyla ortaya çıkardığını bildiriyor. Ancak sadece %31'i verimlilikte ölçülebilir bir artış görüyor.

Neden? Çünkü yürütme olmadan geri alma, yeni bir darboğaz yaratır ve insanları AI tarafından üretilen cevapları manuel olarak eyleme dönüştürmeye zorlar.

Bu makale, şirket çapında RAG sistemlerinin çoğunun neden vaatlerini yerine getiremediğini açıklamaktadır. Ayrıca, bir yürütme katmanı eklemenin RAG'yi pasif bir arama aracından aktif bir iş motoruna nasıl dönüştürdüğünü de göstermektedir.

RAG Bilgiyi Geri Getirir, Ancak Eylemde İnsanlara Güvenir

RAG sistemleri, mükemmel kütüphanecilerdir. Bilgi tabanınızı sprint yaparak tarar, doğru paragrafı çıkarır ve onu masanıza düzgünce yerleştirir. Sonra da çekip giderler.

Bu, işin mimari tavanıdır. Geri alma, salt okunur olarak tasarlanmıştır.

Ancak iş, okuma ve yazma işlemidir. Güncellemeler, sahiplik değişiklikleri, durum değişiklikleri, bildirimler, bağımlılıklar, kayıtlar ve takipler gerektirir. AI'nız okuyabilir ancak yazamazsa, cevapları ödevlere dönüştürür.

Teorik olarak, geri alma işlemi arama için harcanan zamanı azaltır. Pratikte ise, bu zaman genellikle koordinasyon yüküne yeniden dağıtılır. Artık takımınız bilgi aramak yerine, bilgileri birden fazla sistemde yapılandırılmış işe dönüştürmek için enerji harcamaktadır.

Bu çeviri katmanı, verimlilik artışlarının durduğu yerdir.

Eylem açığının gizli mekanizması

Bir AI yanıtı, bir insanın manuel olarak sonraki adımları tetikleyici olarak kullanmasını gerektirdiği anda, şunları uygulamaya koymuş olursunuz:

Ş Akışına entegre edilmeyen bir cevap etkisizdir. Bilgi verir, ancak yürütmez. Ve iş değeri, yürütmede yatmaktadır.

Bağlantısı kesik araçlar, AI'nın kapatamayacağı bağlam boşlukları yaratır.

Gerçek şu ki, bir RAG sistemi erişebildiği veriler kadar akıllıdır.

RAG'ınız resmi bilgi tabanınızdaki her şeyi biliyor olabilir, ancak bir projenin gerçek zamanlı durumu, takımınızın mevcut kapasitesi veya bir sohbet kanalında gerçekleşen kritik bir konuşma hakkında hiçbir görünürlük sahibi olmayabilir.

Bu, AI'nın size bağlamsal olarak yararsız olan, gerçeklere dayalı doğru bir cevap verebileceği anlamına gelir, çünkü referans aldığı projenin zaten üç hafta geciktiğini bilmez.

İş, gerçek zamanlı kararlar gerektirdiğinde statik cevaplar yetersiz kalır.

Çoğu RAG yanıtı, canlı ve nefes alan bir iş ortamının yansıması değil, zaman içindeki anlık görüntülerdir. Bu yanıtlar, geçmişte bir noktada indekslenen bilgilere dayalı olarak oluşturulur.

Pazartesi sabahı bir proje zaman çizelgesi güncellendiğinde, Cuma günü indekslenen verilerden yararlanan bir RAG sistemi, zaten eski bir bağlam üzerinde çalışmaktadır. Sağladığı tüm rehberlik, güncel olmayan bir gerçekliğe dayanmaktadır.

Gerçek iş, gerçek zamanlı farkındalık gerektirir ve bu noktada statik bir geri alma boru hattı, ş akışlarınızın dinamik doğasına rehberliğini uyarlayamadığı için zor bir engelle karşılaşır.

RAG'yi Eyleme Dönüştüren Eksik Parça

Daha iyi geri alma işlemi bir atılım değilse, ne bir atılımdır?

Hayır, daha büyük bir model veya daha akıllı bir komut istemci değil. Daha geniş bir bağlam penceresi bile değil.

Eksik parça yapısaldır; bu bir yürütme katmanıdır. Sadece bilgiyi geri getirip yanıt vermekle kalmayıp, bu bilgiyi ş akışınız içinde doğrudan ve özerk bir şekilde kullanan bir tür ajans AI'dır.

Bu, "bilen AI" ile "yapılacak AI" arasında nihai bağlantıyı kuran köprüdür. 🛠️

Arama işleminden yürütmeye

Geleneksel RAG, olağanüstü bir araştırmacı gibi davranır.

Saniyeler içinde doğru kurumsal fiyatlandırma politikasını ortaya çıkarır, ilgili seviyeyi vurgular ve satış temsilcisine geri gönderir. Teknik olarak doğru, ancak operasyonel olarak eksik.

Yürütme katmanı sonucu değiştirir. Temsilcinin bu bilgileri araçlar arasında manuel olarak çevirmesine gerek kalmadan, ajans RAG şunları yapabilir:

Cevap artık bir kontrol listesi değil, anında yürütülen bir eylem öğesi haline gelir.

Gerçek ş akışlarına eylem ekleme

AI'nın ölçülebilir verimlilik artışları sağlaması için, işin yaratıldığı, izlendiği ve tamamlandığı ortamın içinde çalışması gerekir.

Bilgi ve uygulama birbirinden ayrıldığında, insanlar sistemler arasında ayrıntıları kopyalayarak, sahipliği manuel olarak atayarak ve süreçleri elle tetikleyici olarak kullanarak bağlantı dokusu haline gelirler.

Yürütme katmanı, bu çeviri yükünü ortadan kaldırır. RAG sisteminizden elde edilen sağlam bilgiler, AI ajanlarının kayıtları anında güncellemesine, görevler oluşturmasına, ş akışlarını tetiklemesine, belgeler oluşturmasına ve takımınızın halihazırda kullandığı araçlar içinde iletişimi koordine etmesine yardımcı olur. İçgörüleri eyleme dönüştürmek için duraklamak yerine, eylem içgörünün ortaya çıktığı yerde gerçekleşir.

Esasen, ş akışı parçalı olmaktan çıkıp sürekli hale gelir.

Pasif RAG'den aktif RAG'ye

Pasif RAG, süper güçlü bir arama motoru gibi fonksiyon görür.

Bu katman, geri çağırmayı iyileştirir ve keşfi hızlandırır, ancak yine de bağlantısız sistemler arasında bu cevapları işlevsel hale getirmek için insanlara güvenmektedir.

Agentic RAG, daha çok dijital bir takım arkadaşı gibi davranır.

Bağlamı okur, uygun takip eylemlerini değerlendirir ve bunları canlı iş ortamlarında yürütür. Bu değişim ilk bakışta ince bir fark gibi görünse de, uygulamada dönüştürücü bir etkiye sahiptir. Geri alma, düşünme süresini azaltır. Yürütme, koordinasyon süresini azaltır.

ClickUp Süper Ajanları RAG'yi Nasıl Hayata Geçiriyor?

Sıfırdan bir yürütme katmanı oluşturmak teoride kulağa hoş geliyor.

Pratikte bu, API'leri bir araya getirmek, izinleri yönetmek, entegrasyonları sürdürmek, bellek ve depolamayı yönetmek ve birlikte çalışmak üzere tasarlanmamış sistemler arasında koordinasyon mantığı oluşturmak anlamına gelir.

Çoğu takım ya pasif geri getirmeyle yetinir ya da parçalı araçların üzerine kendi özel ajan çerçevelerini oluşturmaya çalışır. ClickUp bu ödünleşmeyi ortadan kaldırır .

ClickUp, bağlantısız altyapıya ajanlar eklemek yerine, bunları görevlerin, belgelerin, sohbetlerin, gösterge panellerinin ve otomasyonların zaten aynı veri modelini paylaştığı birleşik bir AI Çalışma Alanına doğrudan yerleştirir.

Burada, geri alma ve yürütme ayrı sistemler değildir. Aynı ortamda çalışırlar. Yerleşik AI asistanı ClickUp Brain, temel bilgi katmanı olarak işlev görür. ClickUp Super Agents ise yürütme katmanı olarak işlev görür.

Birlikte, RAG'yi bir arama altyapısından canlı bir operasyonel motora dönüştürürler.

Kapsamlı bilgi, kör alım değil

Süper Ajanlar belirsiz bir bağlamda çalışmazlar. Yöneticiler, her ajanın Bilgi ve Bellek ayarları içinde nelere erişebileceğini açıkça kontrol ederler.

Ajanlara Alan, Klasör, Liste, Görev veya Sohbet düzeyinde erişim izni verilebilir. Genel alanlar ön tanımlı olarak kullanılabilirken, gizli konumlar kasıtlı olarak dahil edilmelidir ve hassas veriler açığa çıktığında net bir görünürlük sağlar.

Ajanlar, dahili çalışma alanı verilerinin ötesinde Confluence, GitHub, Gmail, Slack, Microsoft SharePoint ve bulut depolama platformları gibi harici sistemlere bağlantı kurabilir. Güvenilir ürün rehberliği için ClickUp Yardım Merkezi'ne erişimin yanı sıra web araması da etkinleştirilebilir.

Bu, geri getirmenin sadece geniş kapsamlı olmadığı anlamına gelir. İzinlere duyarlı ve yapılandırılmış bir işlemdir.

Bir temsilci, Dropbox'tan bir iş tanımını ortaya çıkarabilir, bunu iç proje bağlamıyla birleştirebilir ve kullanıcıları Çalışma Alanı'ndan çıkmaya zorlamadan bir görev içinde geri döndürebilir. Kaynaklar dağıtımda kalsa bile, bilgi deneyimde merkezileştirilir.

Zamanla uyum sağlayan bellek

Geleneksel RAG sistemleri durum bilgisi içermez; bilgileri alır ve sonra unutur.

Süper Ajanlar, kontrolü feda etmeden davranışsal sürekliliği sağlayan, yönetilen bir bellek katmanı içerir.

Son hafıza, Süper Ajanın geçmiş etkileşimlerini ve eylemlerini referans almasını sağlar. Etkinleştirildiğinde, ajan daha önce üzerinde çalıştığı işleri hatırlayabilir ve bu bağlamı gelecekteki yanıtlarını bilgilendirmek için kullanabilir.

Tercihler, kullanıcıların ajanın yanıt verme şeklini belirleyen kalıcı davranış talimatları tanımlamasına olanak tanır. Bu tercihler ajanın belleğinde saklanır ve sonraki etkileşimlerde otomatik olarak uygulanarak ton, yapı veya biçimlendirmeyi etkiler.

Zeka, ajanın gelecekte kullanılmak üzere önemli bağlamsal ayrıntıları yakalamasını ve depolamasını sağlar. Bu, hassas bilgileri içerebileceğinden, zeka ön tanımlı olarak devre dışıdır ve açıkça etkinleştirilmesi gerekir. Zekanın nasıl ve ne zaman depolanacağı, ajanın yapılandırılmış talimatlarına bağlıdır, böylece bellek tanımlanmış parametreler dahilinde yapılandırılır ve yönetilir.

Ayrıca, bellek yakalama yapılandırılabilir. Yöneticiler, bilgilerin nasıl ve ne zaman depolanacağını belirler. Hassas bellek türleri, etkinleştirilmeden önce onay gerektirir.

Bu, temsilcileri tek seferlik yanıt verenlerden, tanımlanmış sınırlar içinde uyum sağlayan, bağlam farkında olan işbirlikçilere dönüştürür.

Ş Akışına doğrudan entegre edilmiş yürütme

Yürütme olmadan geri alma, eylem boşluğu yaratır. Süper Ajanlar bu boşluğu kapatır.

Super Agents, görevlerin, Belgelerin ve Otomasyonların bulunduğu aynı Çalışma Alanı'nda çalıştıkları için, bilgiyi anında eyleme geçirebilirler.

Tek bir komutla, önceden doldurulmuş görevler, bağlantılı yaratıcı özetler, atanmış sahipler ve yapılandırılmış zaman çizelgeleri içeren, tamamen iskeleti oluşturulmuş bir proje oluşturulabilir. Engellenen bir görev, önceliklendirme mantığını tetikleyebilir, paydaşları bilgilendirebilir ve bağımlılıkları dinamik olarak ayarlayabilir. Toplantı notları, atanmış eylem öğeleri haline gelebilir. Canlı görev verilerinden yönetici güncellemeleri oluşturulabilir. Ek dosyalar, yapılandırılmış satır öğelerine dönüştürülebilir.

Ajanlar, bilgileri bir insana geri verip operasyonel hale getirmek yerine, kayıt sistemini doğrudan günceller.

Her fonksiyonda rol tabanlı ajanlar

Unutulmaması gereken önemli nokta? Süper Ajanlar tek bir ş Akışıyla sınırlı değildir.

Bu katmanlar, proje yönetimi, pazarlama içerik oluşturma, satış demoları, talep önceliklendirme, işe alım koordinasyonu, yönetici raporlaması, risk izleme, zamanlama, e-posta yönetimi, SEO araştırması ve daha fazlası için yapılandırılabilir.

Örneğin:

Burada bir örneği görebilirsiniz:

İnsanlar ve yapay zeka için paylaşılan bağlam içeren tek bir Çalışma Alanı

Parçalanmış araçlar bağlamı bozar ve en gelişmiş RAG sistemini bile kısmi gerçeklerle baş başa bırakır.

ClickUp, görevleri, Belgeleri, Sohbeti, Gösterge Panellerini ve Yapay Zekayı tek bir izinle birleştirilmiş ortama getirerek bu yapısal sınırlamayı ortadan kaldırır. İnsanlar ve temsilciler aynı çalışma alanı hiyerarşisi içinde çalıştıkları için, temsilciler yorumları okuyabilir, bağımlılıkları anlayabilir, durum değişikliklerini gözlemleyebilir ve gerçek zamanlı farkındalıkla hareket edebilirler.

RAG'yi pasif bir arama aracından işi ilerleten bir sisteme dönüştüren şey budur:

Bu katmanlar tek bir Çalışma Alanı'nda bir arada bulunduğunda, AI bir bilgi asistanı olmaktan çıkıp operasyonel bir takım arkadaşı haline gelir.

Enterprise RAG Çözümünde Aranması Gerekenler

RAG sisteminizi oluşturmak veya yükseltmek istediğinizde, çözümleri yalnızca belge bulma yetenekleri açısından değerlendirmemelisiniz.

Başarılı bir kurumsal RAG uygulaması, sadece bir arama çubuğu değil, bir eylem motorudur. Gerçek operasyonel değer sağlayan bir çözüm seçtiğinizden emin olmak için dikkate almanız gereken anahtar kriterler şunlardır.

Bu soruları sormak, demoda etkileyici görünen bir RAG uygulaması ile takımınızın iş şeklini gerçekten değiştirecek bir uygulama arasında ayrım yapmanıza yardımcı olacaktır.

ClickUp ile Bilgiyi Operasyonel Hale Getirin

Şirket çapında bir RAG sistemi güçlü bir ilk adımdır, ancak sorunun sadece yarısını çözer. Geri çağırma tek başına işin yapılma şeklini değiştirmez. Eksik parça, yani gerçek verimliliği ortaya çıkaran bileşen, bir yürütme katmanıdır. Gerçek, günlük ş Akışlarınızda somut bilgileri alıp bunları otonom eyleme dönüştürebilen AI ajanlarına ihtiyacınız vardır. ✨

Bu, "cevap veren AI"dan "yürütme yapan AI"ya kritik bir geçişdir. Nihai değer, biraz daha iyi bilgi erişiminde değil, takımınızın işlerine aktif olarak katılan bir AI'ya sahip olmaktır.

Bugün bu boşluğu başarıyla dolduran kuruluşlar, AI yetenekleri genişlemeye devam ettikçe birleşik bir avantaj elde edeceklerdir. RAG sistemlerini pasif bir kütüphaneden aktif, akıllı bir iş motoruna dönüştüreceklerdir.

ClickUp ile RAG sisteminizi pasif bir arama aracından aktif bir çalışma motoruna dönüştürün. adresinden ücretsiz olarak başlayın ve işinizi bilen AI ajanlarının gücünü deneyimleyin!

Sık Sorulan Sorular

Çoğu RAG sistemi bilgi erişiminde mükemmeldir, ancak eylemde bulunamaz. Ş Akışı değişikliklerini gerçek zamanlı olarak algılayamazlar ve bağlandıkları veri silolarıyla sınırlıdırlar. Bu da cevaplar ve sonuçlar arasındaki boşluğu manuel olarak doldurma görevini insanlara bırakır.

Temel RAG, bilgileri alır ve yanıt verir. RAG AI ajanları ise daha da ileri gider: bilgileri alır, mantık yürütür ve ardından bu sağlam bilgiye dayalı olarak projeleri güncelleme, ş akışlarını tetikleme ve çalışmaları koordine etme gibi görevleri özerk bir şekilde yürütür.

Bir RAG sistemi, dağınık araçlardan veri alabilir, ancak etkinliği bağlam boşlukları ve veri siloları nedeniyle ciddi şekilde sınırlıdır. Bu nedenle, verileri ve ş akışlarını birleştiren birleşik bir Çalışma Alanı her zaman daha güçlü ve daha güvenilir sonuçlar sunar.