Kurumsal yapay zeka aracıları neden başarısız oluyor? – Glean ve AWS ile onları nasıl üretime hazır hale getirebilirsiniz
İddialı bir söylem: Yönetim kurulu odalarında tanıtılan çoğu “yapay zeka aracıları” gerçekten kurumsal kullanıma hazır değil. Baskı altında halüsinasyon görüyorlar, gerçek veriler üzerinde bozuluyorlar ve bir SOC 2 denetiminden geçemiyorlar. Hukuk, güvenlik ve BT ekiplerinizin gerçekten onaylayacağı ve çalışanlarınızın gerçekten kullanacağı bir yapay zeka istiyorsanız, kurumsal düzeyde bir bilgi alma (Glean), sağlam bulut ilkel yapı taşları (AWS) ve ölçeğe dayanabilen disiplinli bir mimariyi bir araya getiren bir yapı oluşturmanız gerekir.
Bu kılavuz, kimlik bilgisine duyarlı bilgi almadan güvenli araç kullanımına, gecikme bütçelerinden gözlemlenebilirliğe ve pilottan üretime kadar Glean ve AWS ile kurumsal kullanıma hazır yapay zeka aracılarını adım adım nasıl oluşturacağınızı anlatır.
En önemli konulara atlayabilmeniz için soru odaklı bir yapı kullanacağız: veri erişimi, güvenlik, mimari ve kullanıma sunma.
Kurumsal kullanıma hazır yapay zeka aracıları derken neyi kastediyoruz?
Kurumsal kullanıma hazır bir yapay zeka aracı sadece bir sohbet arayüzü değildir. Aşağıdakileri yapabilen güvenli, denetlenebilir bir sistemdir:
- Sıkı izin sınırları olan şirket bilgisini kullanarak soruları yanıtlamak
- Onaylanmış araçlar aracılığıyla eylemlerde bulunmak (örneğin, ServiceNow biletleri, Jira sorunları, Slack gönderileri)
- Kaynakları belirtmek ve muhakeme yürütmek
- Kurumsal SSO, SCIM ve DLP kontrolleri altında çalışmak
- Veri yerleşimi, günlüğe kaydetme ve saklama gereksinimlerine uymak
- Öngörülebilir gecikme ve maliyetle binlerce kullanıcıya ölçeklenmek
Glean ve AWS ile yapay zeka aracıları oluşturmanın parladığı nokta burasıdır: Glean, uygulamalar arasında kimlik bilgisine duyarlı kurumsal arama ve bilgi alma sağlarken, AWS üretimde ihtiyaç duyacağınız bilgi işlem, düzenleme, ağ ve yönetişim temelini getirir.
Bir bakışta mimari: Glean + AWS
Sistemi dört katman olarak düşünün:
- Kimlik ve erişim katmanı (SSO, SCIM, izinler)
- Okta/Azure AD aracılığıyla SSO; tedarik için SCIM; rol eşlemeleri
- Glean, sorgu zamanında belge düzeyindeki izinleri uygular
- AWS Cognito veya doğrudan SAML/OIDC, belirteçleri hizmetlere aracılık etmek için
- Kurumsal bilgi alma katmanı (Glean)
- Google Drive, Slack, Confluence, Jira, GitHub, Box, Notion ve daha fazlası arasında birleşik indeks
- İzin bilgisine duyarlı bilgi alma ve sıralama
- Sorgu yeniden yazma, hibrit arama, semantik yeniden sıralama
- Muhakeme ve düzenleme katmanı (AWS + modeller)
- Durumsuz aracı adımları için AWS Lambda veya ECS
- Öncü modellere yönetilen erişim için Amazon Bedrock
- Çok araçlı iş akışları ve yeniden denemeler için Step Functions
- Anahtarlar ve araç kimlik bilgileri için Secrets Manager/Parameter Store
- Eylem ve araç katmanı (kurumsal entegrasyonlar)
- Kayıt sistemlerine okuma ve yazma işlemleri (ServiceNow, Salesforce, Jira, Slack)
- Her araç çağrısı için koruma rayları, onaylar ve gözlem
- Açıklanabilirlik için CloudWatch/OpenSearch'te denetim günlükleri
Temel yapı: Glean ve AWS ile kurumsal kullanıma hazır yapay zeka aracıları nasıl oluşturulur
Aşağıda pratik, uçtan uca bir yol bulunmaktadır. Yığınınıza uyacak şekilde uyarlayın, ancak ilkeleri koruyun.
1) Önce kimlik ve yönetişimi ayarlayın
- Okta/Azure AD aracılığıyla SSO'yu oluşturun. Grupları/rolleri uygulama izinleriyle eşleyin.
- Otomatik kullanıcı yaşam döngüsü için SCIM kullanın (katılımcı/hareketli/ayrılan). Hizmetten çıkarma, aracıya kademeli olarak uygulanmalıdır.
- En az ayrıcalıklı IAM rolleriyle AWS hesaplarını yapılandırın. Geliştirme, hazırlık, üretim ortamlarını ayırın. Gerektiğinde Bedrock ve veri çıkış kontrolleri için VPC uç noktalarını zorunlu kılın.
- Veri saklama tanımlayın: istemleri, yanıtları ve vektör yerleştirmelerini ne kadar süreyle saklayacağınızı belirleyin. Günlükler ve yapıtlar için KMS ile şifrelenmiş S3 klasörleri kullanın.
İpucu: Kimliği bir çalışma zamanı sinyali olarak ele alın. Aracının, izin denetimlerinin sağlam kalması için son kullanıcının kimliğini Glean ve araçlar aracılığıyla geçirmesi gerekir.
2) Glean'de kaynakları bağlayın ve izin bilgisine duyarlı bilgi almayı etkinleştirin
- Ayak izinize göre Slack, Drive, Confluence, Notion, GitHub, Jira, Box ve e-postayı bağlayın.
- Glean'in en az ayrıcalıkla taramasını ve indekslemesini sağlayın; güvenlik ile kapsamları onaylayın.
- İzin yayılımını doğrulayın: bir kullanıcı yalnızca kaynak uygulamasında görüntüleyebileceği öğeleri alabilmelidir.
- Daha iyi hassasiyet için Glean sorgu yapılandırmasını ayarlayın: sorgu yeniden yazmayı, hibrit bilgi almayı ve semantik yeniden sıralamayı etkinleştirin.
Neden önemli: Çoğu kuruluşta, “halüsinasyon” sorununun %70-90'ı aslında bir bilgi alma sorunudur. Glean ile yapay zeka aracı, kullanıcının izinlerine göre koşullandırılmış doğru belgeleri alır, bu da riski ve ilgisiz yanıtları büyük ölçüde azaltır.
3) Amazon Bedrock aracılığıyla modeller seçin ve koruma rayları ayarlayın
- Genel bir modelle başlayın (örneğin, Bedrock aracılığıyla Claude, Llama veya Mistral) ve etki alanı istemlerine karşı A/B testi yapın.
- Güvenlik filtreleri, istem enjeksiyonu kontrolleri ve içerik politikaları için Bedrock Guardrails kullanın.
- Yanıtları kısıtlayın: belge kimliği/URL'si ile alıntılar isteyin, araç çıktıları için JSON şemalarını zorunlu kılın ve adım başına maksimum belirteç sayısı ayarlayın.
- Gecikme bütçesi tutun: soru-cevap için P95 uçtan uca < 2,5 sn ve araç kullanım akışları için < 6 sn'yi hedefleyin.
4) Aracıyı AWS'de düzenleyin
Desen: ReAct tarzı planlama + araç kullanımı + temellendirilmiş yanıtlama.
- Adımları koordine etmek için Step Functions kullanın: alma → planlama → araç → doğrulama → yanıtlama.
- Muhakeme çağrıları Lambda veya ECS'de çalışır; ani trafik için Lambda'yı, sürekli verim için ECS'yi seçin.
- Araç adaptörleri (Jira, Slack, ServiceNow), AWS Secrets Manager'da IAM kapsamlı gizli dizilere sahip durumsuz Lambda'lardır.
- Kısa ömürlü konuşma durumunu TTL ile DynamoDB'de; uzun vadeli analizleri S3/Glue/Athena'da saklayın.
5) Glean ile bilgi alma ile güçlendirilmiş oluşturma (RAG) uygulayın
- Kullanıcının kimlik belirteci ve kullanıcının sorusuyla Glean'i sorgulayın.
- İzinleri dikkate alarak en iyi k sonuçlarını alın (örneğin, hibrit: k=10 semantik + 10 anahtar kelime).
- Glean'in alaka düzeyiyle yeniden sıralayın; modele yalnızca en iyi, yinelenmemiş parçaları geçirin.
- Aracının kaynakları alıntılamasını ve bir güven puanı eklemesini zorunlu kılın.
İstem iskeleti:
- Sistem: “Temellendirilmiş bir kurumsal asistansınız. Yalnızca sağlanan bağlamı kullanın. İlgisizse, takip eden bir soru sorun. Her zaman kaynakları başlık ve bağlantıyla alıntılayın.”
- Araçlar: “Jira_CreateIssue, Slack_PostMessage, ServiceNow_CreateIncident'i arayabilirsiniz. Bir çalıştırma kitabı otomasyonu yetkilendirmediği sürece, kullanıcıyla onayladıktan sonra harekete geçin.”
6) Güvenli araç kullanımı ve onaylar ekleyin
- Her aracı parametre doğrulama ve hız sınırlama ile sarın.
- Etkili eylemler için insan onayı veya yönetici onayı isteyin (örneğin, erişim sağlama, P1'leri kapatma).
- Her araç çağrısını (kim, ne, ne zaman, giriş şeması, çıktı) denetimler için CloudWatch ve S3'e kaydedin.
- Slack/Teams gönderileri için, göndermeden önce önizleme için “taslak modu”nu destekleyin.
7) Gözlemlenebilirlik, değerlendirme ve sapma kontrolü
- Gerektiğinde düzeltme ile istemleri, bağlam parçacıklarını, alıntıları ve yanıtları yakalayın.
- Hassasiyet@k, temellendirme ve sapma oranını izlemek için OpenSearch panolarını kullanın.
- Çevrimdışı değerlendirmeler çalıştırın: beklenen yanıtlar ve gerekli kaynaklarla 100-300 kuruluş özel sorudan oluşan bir altın küme oluşturun.
- Bağlayıcı veya izin sapmasını tespit etmek için kanaryalar planlayın (örneğin, değiştirilmiş Slack kanalları, sürücü geçişleri).
8) Performans ve maliyet ayarlama
- Sık sorulan konular için (örneğin, İK politikası) kullanıcı başına Glean sorgularını kısa TTL'lerle önbelleğe alın.
- Yönlendirme için daha küçük modelleri, yalnızca zor sorgular veya çok araçlı planlar için daha büyük modelleri kullanın.
- Mümkün olduğunda yeniden sıralamayı toplu olarak yapın; bağlamı sıkıştırın; parça yinelenmesini kullanın.
- Çözülen görev başına maliyeti takip edin; kuruluş başına ve kullanıcı grubu başına kotalar belirleyin.
Örnek: Glean ve AWS ile oluşturulmuş bir kurumsal BT asistanı
Glean ve AWS ile kurumsal kullanıma hazır yapay zeka aracılarını nasıl oluşturacağınızı gösteren somut bir senaryoyu inceleyelim.
Kullanım durumu: BT desteği triyaj ve çözüm.
- Kullanıcı şunu sorar: “Güncellemeden sonra macOS 14'te VPN başarısız oluyor—bir çözüm var mı?”
- Aracı, BT çalıştırma kitabı izine yönlendirir.
- Bilgi alma: Kullanıcının kimliğiyle Glean'i sorgular ve VPN çalıştırma kitabını (Confluence), #it-support'tan bir Slack ileti dizisini ve bir Jamf ilke belgesini getirir. Yalnızca kullanıcının erişebileceği kaynaklar dikkate alınır.
- Planlama: Aracı adımlar önerir: düzeltmeyi paylaşın, Jamf aracılığıyla cihaz uyumluluğunu kontrol edin ve çözülmezse bir ServiceNow olayını açın.
- Araç çağrıları: Jamf durumunu okur (salt okunur), bir düzeltme mesajı taslağı hazırlar ve kullanıcıdan yükseltmeyi onaylamasını ister. Onayla birlikte, doğru şablonla bir olay oluşturur.
- Yanıt: Çalıştırma kitabına ve Slack ileti dizisine atıfta bulunarak kısa bir düzeltme özeti sağlar; tümü kullanıcının izin kapsamı içinde.
Neden işe yarıyor: Aracı, Glean'den izin bilgisine duyarlı bilgi alma ile temellendirilmiştir ve AWS yürütmeyi, onayları ve günlüğe kaydetmeyi yönetir.
Güvenlik ve uyumluluk kontrol listesi (bunu atlamayın)
- Bilgi alma bağlamını sunucu tarafında tutun; ham belge içeriğini istemciye ifşa etmeyin.
- KMS ile dinlenirken şifreleyin; aktarımda TLS 1.2+'yı zorunlu kılın.
- Kullanıcı kimliğini Glean ve araçlara geçirin; bilgi alma için asla paylaşılan bir bot kimliği kullanmayın.
- IdP gruplarından araç kapsamlarına RBAC eşleyin.
- Bedrock Guardrails'i etkinleştirin; istemlerde gizli dizilere izin vermeyin.
- Gerektiğinde PII'yi düzeltin ve saklama sürelerini belgeleyin.
- Nesne Kilidi ile S3'e değişmez günlükler; SIEM'inize aktarın.
- Olay yanıtı ve model geri alma için bir çalıştırma kitabı tutun.
Uygulama planı: Üretime yönelik 10 adım
- En iyi 3 aracı kullanım durumunu (BT, İK, Satış operasyonları) ve başarı ölçütlerini (sapma oranı, CSAT, çözüme ulaşma süresi) tanımlayın.
- AWS hesaplarını, VPC'yi, IAM temellerini ve Bedrock erişimini ayağa kaldırın.
- SSO/SCIM'yi entegre edin; rolleri ve onay akışlarını eşleyin.
- Glean'deki temel kaynakları bağlayın ve izin bilgisine duyarlı bilgi almayı doğrulayın.
- Step Functions ile minimum bir düzenleme hizmeti (Lambda + API Ağ Geçidi) oluşturun.
- RAG istem sözleşmesini, alıntıları ve kaynak filtrelemeyi uygulayın.
- Uçtan uca iki araç ekleyin (önce salt okunur, ardından onay ile yazma).
- Günlüğe kaydetme, değerlendirmeler ve panoları yapılandırın; 150 soruluk bir altın küme oluşturun.
- 50-100 kullanıcıyla kapalı bir beta sürümü çalıştırın; en önemli sorunları düzeltin; SLO'ları ayarlayın.
- Geniş çapta kullanıma sunun; haftalık bir değişiklik incelemesi ve aylık model değerlendirmesi oluşturun.
Glean ve AWS ile yapay zeka aracıları oluştururken sık sorulan sorular
Kurumsal aracıların halüsinasyonlarını nasıl azaltırım?
Modeli Glean'den bilgi alma ile temellendirin ve katı bir istem uygulayın: yalnızca sağlanan bağlamı kullanın ve her zaman kaynakları alıntılayın. Düşük güvene sahip yanıtları reddedin ve açıklayıcı sorular sorun. İzin bilgisine duyarlı bilgi almaya güvendiğinizde çoğu halüsinasyon ortadan kalkar.
Aracı, uygulamalar arasında belge düzeyindeki izinlere saygı gösterebilir mi?
Evet. Glean ve AWS ile yapay zeka aracıları oluşturduğunuzda, Glean sorgu zamanında bağlı uygulamalardan izinleri uygular, böylece aracı yalnızca kullanıcının erişebileceği şeyleri görür. Velayet zincirini korumak için her zaman kullanıcının kimlik belirtecini geçirin.
AWS'de hangi modellerle başlamalıyım?
Birden çok modele erişim için Amazon Bedrock'u kullanın. Muhakeme için güçlü bir genel model ve yönlendirme için daha küçük, daha hızlı bir modelle başlayın. Seçilmiş altın kümenize göre gecikmeyi, maliyeti ve doğruluğu değerlendirin.
Jira veya ServiceNow gibi sistemlerdeki eylemleri aracıların güvenli bir şekilde gerçekleştirmesine nasıl izin veririm?
Her aracı katı şemalar, giriş doğrulama ve onay iş akışlarıyla sarın. Her araç çağrısını günlüğe kaydedin ve denetim için çıktıları saklayın. Etkili eylemler için bir insan onayı adımı isteyin.
Hangi ölçütler bir aracının üretime hazır olduğunu kanıtlar?
Temellendirme (alıntı oranı), yanıt doğruluğu, P95 gecikmesi, çözüm/sapma oranı ve çözülen görev başına maliyeti takip edin. Panolar oluşturun ve altın kümenizde haftalık regresyon kontrolleri çalıştırın.
Bu arada: oluşturma döngüsünü hızlandırma
Belirtmekte fayda var: ekibiniz sık sık prototip oluşturuyorsa, araştırma ve taslak oluşturma için bir yardımcı pilot, tasarım belgelerini, çalıştırma kitaplarını ve istem yinelemelerini hızlandırabilir. Sider.AI gibi araçlar, ekiplerin uzun ileti dizilerini özetlemesine, değerlendirme istemlerini taslak haline getirmesine ve model çıktılarını yan yana karşılaştırmasına yardımcı olur; Glean ve AWS ile kurumsal kullanıma hazır yapay zeka aracılarını nasıl oluşturacağınızı ayarlarken kullanışlıdır. Temel çıkarımlar ve sonraki adımlar
- Glean ve AWS ile yapay zeka aracıları oluşturmak size kimlik bilgisine duyarlı bilgi alma ve kurumsal düzeyde düzenleme sağlar.
- Süslü planlama mantığına geçmeden önce kimlik, yönetişim ve izin bilgisine duyarlı bilgi alma ile başlayın.
- Bedrock koruma raylarını, katı araç şemalarını ve insan döngüsünde onayları kullanın.
- Her şeyi yapılandırın: değerlendirmeler, denetimler ve maliyet kontrolleri.
Bu hafta sonraki adımlar:
- En iyi üç kullanım durumunuzu ve başarı ölçütlerinizi taslak haline getirin.
- Glean'de iki temel kaynağı bağlayın; 150 soruluk bir değerlendirme çalıştırın.
- Tek bir salt okunur araçla minimum bir Lambda + Step Functions düzenleyicisi ayağa kaldırın.
- Pilot genişlemeden önce gecikme ve maliyet bütçelerinizi belirleyin.
SSS
S1:AWS'deki yapay zeka aracıları için kurumsal kullanıma hazır olmak ne anlama geliyor?
SSO'ya ve belge izinlerine saygı gösteren, alıntılar sağlayan ve uyumlu altyapıda çalışan güvenli, denetlenebilir aracılar anlamına gelir. Glean ve AWS ile yapay zeka aracıları oluşturduğunuzda, izin bilgisine duyarlı bilgi alma ve bulut düzeyinde gözlemlenebilirlik elde edersiniz.
S2:Glean, yapay zeka yanıtlarında veri sızıntılarını nasıl önler?
Glean, her bağlı uygulamadan belge düzeyindeki izinleri sorgu zamanında uygular. Aracı yalnızca kullanıcının erişebileceği içeriği alır; bu, Glean ve AWS ile kurumsal kullanıma hazır yapay zeka aracıları oluştururken kritik öneme sahiptir.
S3:Düzenleme için hangi AWS hizmetlerini kullanmalıyım?
Yürütme için Lambda veya ECS, çok adımlı iş akışları için Step Functions, modeller ve koruma rayları için Bedrock ve kimlik bilgileri için Secrets Manager'ı kullanın. Bu yığın, Glean ve AWS ile yapay zeka aracıları oluşturmak için kanıtlanmış bir temeldir.
S4:Doğruluğu nasıl değerlendirir ve halüsinasyonları nasıl azaltırım?
Sorulardan oluşan bir altın küme oluşturun, alıntılar isteyin ve bilgi alma ile güçlendirilmiş oluşturma kullanın. Glean ve AWS ile, izin bilgisine duyarlı bilgi alma ve koruma rayları halüsinasyonları önemli ölçüde azaltır.
S5:Yapay zeka aracıları, bilet oluşturma veya Slack'te gönderi yayınlama gibi eylemleri güvenli bir şekilde gerçekleştirebilir mi?
Evet; şema ile doğrulanan araçlar, yüksek etkili eylemler için onaylar ve tam denetim günlüğüne kaydetme ile. Bu, Glean ve AWS ile kurumsal kullanıma hazır yapay zeka aracıları oluştururken temel bir desendir.
