Meta, uzmanların akıl yürütmesini kopyalayan bir "kurumsal ikinci beyin" kurdu

Meta'nın mühendislik ekibi, kurum içindeki uzman bilgisini bir yapay zeka ajanına kodlama denemesini yayımladı. Çıkış noktası şu: büyük organizasyonlarda en değerli uzmanlık yazıya geçmez, insanların kafasında kalır. Uyum (compliance) alanında aynı sorular yüzlerce ürün incelemesinde tekrar ediyor, uzman değerlendirmeleri günlerce elle araştırma gerektiriyor ve değerlendirmeler arasındaki tutarsızlık kurumsal risk üretiyor.

Ekip, belirli bir uyum alanı için kurduğu ajanı üç parça üzerine oturtuyor: kurumun "ikinci beyni" işlevi gören bir bilgi sistemi, alan uzmanlarının düşünme biçimini yansıtan bir akıl yürütme katmanı ve uzman emeğini kalıcı hale getiren otomatik iyileştirme hattı. Sistem dört katmandan oluşuyor ve yazıya göre katmanlar birbirine bağımlı: biri çıkarıldığında diğerleri de bozuluyor.

Bilgi önceden damıtılıyor

Meta, çıkarım anında belge parçası çeken klasik yaklaşımı yavaş ve tutarsız buluyor; her çalıştırmada akıl yürütmenin yeniden türetilmesi gerekiyor. Bunun yerine uzun süren çevrimdışı bir süreç kaynak belgeleri işleyip yapılandırılmış bilgi dosyalarına damıtıyor: kurumun alanı nasıl yorumladığına dair kısıtlar, sınırlar ve yönlendirme sonuçları makine tarafından okunabilir biçimde yazılıyor.

200'den fazla dosya katı bir taksonomiye göre düzenlenmiş. Her dosya YAML frontmatter içinde bağımlılıklarını (depends_on) ve kendisini kullananları (referenced_by) bildiriyor; böylece iki yönlü bir bağımlılık grafiği oluşuyor ve bir dosya değiştiğinde nelerin etkileneceği izlenebiliyor. Bu yapı, otomatik düzenleme öneren kendi kendini iyileştirme döngüsü için gerekli. Aynı döngü sayesinde ajan, insan uzmanların geri bildirimini modeli yeniden eğitmeden uygulayabiliyor.

Bilgi, bilgi tabanı ile arama (RAG) arasında bilgi yoğunluğuna ve kullanım sıklığına göre bölüştürülüyor: sık başvurulan pozisyonlar, karar çerçeveleri ve sınır örnekleri wiki'de duruyor; ürün özellikleri, geçmiş karar kayıtları ve niş dış bilgi gibi seyrek kullanılan kaynaklar aramayla geliyor.

Yazı, Andrej Karpathy'nin LLM Wiki fikrine ve Google'ın Open Knowledge Format çalışmasına da atıf yapıyor; ortak nokta, bilginin her sorguda yeniden türetilmesi yerine önceden çıkarılıp açıkça yapılandırılması. Akıl yürütme tarafında ise Meta, uzman metodolojilerini recipes adını verdiği bileşilebilir, buyurgan prosedürlerle temsil ediyor. Ekip yaklaşımın finans, güvenlik ve mühendislik gibi derin uzmanlık gerektiren her alana genellenebileceğini söylüyor.

Ayrıntılar Engineering at Meta blogunda.