Ajanlar, RAG & Araç Kullanımı Terimleri

A4 terim

A2A ProtokolüAgent2Agent ProtocolA2A, farklı şirketlerin ya da platformların geliştirdiği yapay zekâ ajanlarının birbiriyle güvenli biçimde iletişim kurup iş birliği yapmasını sağlayan açık protokoldür.Ajansal Yapay ZekâAgentic AIAjansal yapay zekâ, yalnızca cevap üretmekle kalmayıp hedef belirleyen, çok adımlı görevleri planlayan ve araçlarla eyleme geçen yapay zekâ yaklaşımının genel adıdır.Anlamsal AramaSemantic SearchAnlamsal arama, aranan kelimelerin birebir geçip geçmediğine değil, sorgunun anlamına en uygun içerikleri bulan arama yöntemidir.Araç ÇağırmaTool Calling / Function CallingAraç çağırma, bir dil modelinin gerektiğinde dış bir fonksiyonu, API'yi ya da aracı belirli parametrelerle kullanmaya karar vermesidir.

B3 terim

BellekMemoryBellek, bir yapay zekâ asistanının ya da ajanının önceki konuşmalardan ve görevlerden edindiği bilgileri saklayıp sonraki etkileşimlerde kullanabilmesidir.Bilgi GrafiğiKnowledge GraphBilgi grafiği, kişiler, yerler, kavramlar gibi varlıkları ve aralarındaki ilişkileri düğümler ve bağlantılar hâlinde temsil eden yapılandırılmış bilgi ağıdır.Bilgisayar KullanımıComputer UseBilgisayar kullanımı, bir yapay zekâ ajanının ekran görüntülerine bakarak fareyi ve klavyeyi kullanıp bilgisayardaki uygulamaları bir insan gibi kullanabilmesidir.

Ç1 terim

Çok Ajanlı SistemMulti-agent SystemÇok ajanlı sistem, farklı rollere sahip birden fazla yapay zekâ ajanının bir görevi birlikte, iş bölümü yaparak tamamladığı yapıdır.

D1 terim

Derin AraştırmaDeep ResearchDerin araştırma, bir yapay zekâ ajanının bir konuyu onlarca kaynağı tarayarak dakikalar boyunca araştırıp kaynaklı ve kapsamlı bir rapor hazırlamasıdır.

E1 terim

Embedding (Gömme)EmbeddingEmbedding, bir kelimenin, cümlenin, belgenin ya da görselin anlamını temsil eden ve anlamca yakın içeriklerin birbirine yakın düştüğü sayısal vektördür.

H1 terim

Hibrit AramaHybrid SearchHibrit arama, anlamsal (vektör) aramayı klasik anahtar kelime aramasıyla birleştirerek her ikisinin güçlü yanlarından yararlanan arama yöntemidir.

İ1 terim

İş Akışı OtomasyonuWorkflow Automationİş akışı otomasyonu, tekrar eden iş süreçlerinin yapay zekâ ve uygulama entegrasyonlarıyla insan müdahalesi olmadan ya da en az müdahaleyle yürütülmesidir.

K2 terim

Kaynak GöstermeCitationKaynak gösterme, bir yapay zekâ cevabındaki iddiaların hangi belgeden, web sayfasından ya da veriden geldiğinin belirtilmesidir.Kosinüs BenzerliğiCosine SimilarityKosinüs benzerliği, iki vektörün yönlerinin ne kadar benzediğini -1 ile 1 arasında bir sayıyla ölçen ve embedding'ler arasındaki anlam yakınlığını hesaplamada kullanılan yöntemdir.

M1 terim

MCPModel Context ProtocolMCP (Model Bağlam Protokolü), yapay zekâ uygulamalarının dosyalara, veritabanlarına ve dış servislere standart bir yolla bağlanmasını sağlayan açık protokoldür.

O1 terim

OrkestrasyonOrchestrationOrkestrasyon, birden fazla model çağrısının, aracın ve ajanın hangi sırayla ve hangi koşullarla çalışacağını yöneten koordinasyon katmanıdır.

P2 terim

ParçalamaChunkingParçalama, uzun belgelerin RAG sistemlerinde aranabilmesi için anlamlı ve uygun büyüklükte küçük parçalara bölünmesidir.PlanlamaPlanningPlanlama, bir yapay zekâ ajanının büyük bir hedefi sıralı ve uygulanabilir alt görevlere bölme yeteneğidir.

R1 terim

RAGRetrieval-Augmented GenerationRAG (erişimle güçlendirilmiş üretim), bir dil modelinin cevap üretmeden önce ilgili bilgileri bir belge kaynağından bulup bu bilgilere dayanarak cevap vermesini sağlayan yöntemdir.

T1 terim

TemellendirmeGroundingTemellendirme, bir modelin cevaplarını kendi ezberine değil, doğrulanabilir bir kaynağa (belge, veritabanı, web araması) dayandırmasıdır.

V1 terim

Vektör VeritabanıVector DatabaseVektör veritabanı, embedding vektörlerini saklayan ve bir sorguya anlamca en yakın kayıtları çok hızlı bulabilen özel veritabanıdır.

Y3 terim

Yapay Zekâ AjanıAI AgentYapay zekâ ajanı, verilen bir hedefe ulaşmak için kendi başına plan yapan, araç kullanan, sonuçları değerlendiren ve gerektiğinde yeni adımlar atan yapay zekâ sistemidir.Yapılandırılmış ÇıktıStructured OutputYapılandırılmış çıktı, modelin cevabını serbest metin yerine JSON gibi belirli bir şemaya uyan, programların doğrudan okuyabileceği biçimde vermesidir.Yeniden SıralamaRerankingYeniden sıralama, ilk aramayla getirilen adayların daha güçlü bir modelle soruya uygunluklarına göre yeniden puanlanıp sıralanmasıdır.