Bryon Jacob, CTO ve data.world Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Bryon Jacob, CTO ve kurucu ortağıdır. veri.dünya – dünyanın en anlamlı, iş birliğine dayalı ve bol veri kaynağını oluşturma misyonuyla. data.world'den önce, on yıl boyunca giderek artan sorumluluk gerektiren görevlerde bulundu. HomeAway.com, Teknoloji / Teknik adam rolünden sorumlu Başkan Yardımcısı rolüyle sonuçlanır. Bryon ayrıca daha önce Amazon'da çalışmış ve Capital Factory'de uzun süredir mentorluk yapıyor. Case Western Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi alanında lisans/yüksek lisans derecesine sahiptir.

Başlangıçta sizi bilgisayar bilimine çeken neydi?

64 yaşında bir Commodore 10 edindiğimden beri kodlamaya merak saldım. BASIC ile başladım ve hızla assembly diline geçtim. Benim için bilgisayar bilimi, otomasyon heyecanı eklenmiş bir dizi karmaşık bulmacayı çözmek gibi. Beni her zaman meşgul ve heyecanlı tutan şey de bu problem çözme yönü.

Data.world'ün arkasındaki oluşum hikayesini paylaşabilir misiniz?

data.world, kurucu ekibimiz arasında gerçekleşen bir dizi beyin fırtınası oturumundan doğdu. CEO'muz Brett, daha önce birlikte çalıştığı Jon ve Matt ile iletişime geçti. Fikir alışverişinde bulunmak için bir araya gelmeye başladılar ve Jon, bu konseptlerden birkaçını teknik değerlendirme için bana getirdi. Bu fikirler hayata geçmese de, benim çalışmamla yakından örtüşen tartışmaları ateşlediler. Bu sohbetler sayesinde, sonunda data.world'e dönüşecek olan fikir ortaya çıktı. Ortak geçmişimiz ve karşılıklı saygımız, geçmişte birlikte çalıştığımız en iyi insanları bir araya getirerek hızla harika bir ekip kurmamızı ve inovasyon için sağlam bir temel atmamızı sağladı.

Data.world'e AI Bağlam Motorunu geliştirme konusunda ilham veren neydi ve bu, işletmeler için hangi spesifik zorlukları ele alıyor?

En başından beri, bir Bilgi Grafiğinin (KG) yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için kritik öneme sahip olacağını biliyorduk. Üretken yapay zekanın yükselişiyle birlikte müşterilerimiz, verileriyle sohbet eder gibi etkileşim kurabilen yapay zeka çözümleri talep etti. Günümüzde yapay zeka uygulamalarındaki önemli bir zorluk, açıklanabilirliktir. Çalışmanızı gösteremezseniz, yanıtların güvenilirliği azalır. KG mimarimiz, her yanıtı doğrulanabilir gerçeklere dayandırarak net ve izlenebilir açıklamalar sunar. Bu, şeffaflığı ve güvenilirliği artırarak işletmelerin güvenle bilinçli kararlar almasını sağlar.

AI Context Engine'in bilgi grafiği mimarisi, yalnızca SQL veritabanlarıyla karşılaştırıldığında LLM'lerin doğruluğunu ve açıklanabilirliğini nasıl artırır?

Gelen eden çığır açan kağıt, geleneksel ilişkisel veritabanlarına göre Bilgi Grafiklerini (KG'ler) kullanarak doğrulukta üç kat iyileşme gösterdik. KG'ler, verileri gerçek dünyadaki varlıklar ve ilişkiler olarak temsil etmek için semantiği kullanır ve bu da onları tablolara ve sütunlara odaklanan SQL veritabanlarından daha doğru hale getirir. Açıklanabilirlik açısından KG'ler, yanıtları terim tanımlarına, veri kaynaklarına ve ölçümlere bağlamamıza olanak tanıyarak güveni ve kullanılabilirliği artıran doğrulanabilir bir iz sağlar.

Yapay Zeka Bağlam Motorunun kurumlardaki veri etkileşimlerini ve karar almayı nasıl dönüştürdüğüne dair bazı örnekleri paylaşabilir misiniz?

AI Context Engine, müşterilerin mevcut AI uygulamalarıyla (özel GPT'ler, yardımcı pilotlar veya LangChain ile oluşturulmuş özel çözümler gibi) sorunsuz bir şekilde entegre olan bir API olarak tasarlanmıştır. Bu, kullanıcıların yeni bir arayüze geçmesine gerek olmadığı anlamına gelir; bunun yerine, AI Context Engine'i onlara getiriyoruz. Bu entegrasyon, güçlü AI yeteneklerini doğrudan mevcut iş akışlarına entegre ederek kullanıcı benimsemesini ve memnuniyetini artırarak daha iyi karar alma ve daha verimli veri etkileşimleri sağlar.

Yapay Zeka Bağlam Motoru, düzenleme ve yönetişim gerekliliklerini karşılamak için yapay zeka karar verme sürecinde şeffaflığı ve izlenebilirliği hangi yollarla sağlıyor?

AI Bağlam Motoru, Bilgi Grafiğimize ve veri kataloğumuza bağlanarak köken ve yönetimle ilgili yeteneklerden yararlanır. Platformumuz veri kökenini takip ederek verilerin ve dönüşümlerin tam izlenebilirliğini sunar. Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar, veri kaynaklarına bağlanarak her bir bilgi parçasının nasıl elde edildiğine dair net bir iz sağlar. Bu şeffaflık, mevzuata ve yönetişime uygunluk açısından çok önemlidir ve her yapay zeka kararının denetlenebilmesini ve doğrulanabilmesini sağlar.

Gelecek yıllarda yapay zeka ve veri yönetiminin daha geniş ortamında bilgi grafiklerinin nasıl bir rol oynayacağını düşünüyorsunuz?

Bilgi Grafikleri (KG'ler), üretken yapay zekanın yükselişiyle giderek daha önemli hale geliyor. Gerçekleri bir grafik yapısına dönüştürerek, KG'ler yapay zeka için daha güçlü bir temel sağlayarak hem doğruluğu hem de açıklanabilirliği artırıyor. Yapılandırılmamış verilere dayanan standart Geri Alma Artırılmış Üretim (RAG) mimarilerinden, Grafik RAG modellerine geçiş görüyoruz. Bu modeller, yapılandırılmamış içeriği önce KG'lere dönüştürerek hatırlama ve doğrulukta önemli iyileştirmeler sağlıyor. KG'ler, yapay zeka inovasyonlarını ve etkinliğini yönlendirmede önemli bir rol oynayacak gibi görünüyor.

AI Bağlam Motorunun yeteneklerini ve kullanıcı deneyimini daha da geliştirmesi için gelecekte ne gibi iyileştirmeler bekleyebiliriz?

AI Bağlam Motoru, bağlam veri kataloğuna geri aktıkça kullanımla birlikte gelişerek zamanla daha akıllı hale gelir. Ürün açısından bakıldığında, ileri bilgi mühendisliği görevlerini gerçekleştiren, ham içeriği daha zengin ontolojilere ve bilgi tabanlarına dönüştüren aracılar geliştirmeye odaklanıyoruz. İşe yarayan kalıplardan sürekli olarak öğreniyor ve bu öngörüleri hızlı bir şekilde entegre ederek kullanıcılara verilerini yönetmeleri ve kullanmaları için güçlü, sezgisel bir araç sağlıyoruz.

Data.world, yapay zeka ve veri entegrasyonu teknolojilerinde ön sıralarda yer almak için araştırma ve geliştirmeye nasıl yatırım yapıyor?

AI Context Engine'deki Ar-Ge bizim en büyük yatırım alanımızdır. Yapay zeka ve veri entegrasyonunda mümkün olanın en ilerisinde kalmaya kararlıyız. Hem sembolik yapay zeka hem de makine öğrenimi konusunda uzman olan ekibimiz bu taahhüdün arkasındadır. Data.world'de oluşturduğumuz sağlam temel, hızlı hareket etmemizi ve teknolojik sınırları zorlamamızı sağlayarak müşterilerimize sürekli olarak en ileri yetenekleri sunmamızı sağlar.

Yapay zeka ve veri entegrasyonunun geleceğine ilişkin uzun vadeli vizyonunuz nedir ve data.world'ün bu evrime katkısını nasıl görüyorsunuz?

Yapay zeka ve veri entegrasyonunun geleceğine dair vizyonum, kullanıcıların verilerini sorgulamasını kolaylaştırmaktan öteye geçmek olmuştur. Bunun yerine, kullanıcıların verilerini sorgulama ihtiyacını tamamen ortadan kaldırmayı hedefliyoruz. Vizyonumuz, bir kuruluşun verilerini, veri sistemleri hakkındaki meta verileri ve gerçek dünyadaki varlıkların mantıksal modellerini kapsayan bilgisiyle sorunsuz bir şekilde entegre etmek olmuştur.

Yapay zeka sistemleri, makine tarafından okunabilen bir bilgi grafiğinde bu entegrasyonu sağlayarak, verilerle doğal dil etkileşimi vaadini gerçek anlamda yerine getirebilir. Son iki yılda üretken yapay zekada yaşanan hızlı gelişmeler ve bunu kurumsal bilgi grafikleriyle entegre etme çabalarımız sayesinde, bu gelecek bugün gerçeğe dönüşüyor. Data.world olarak, yapay zekanın sezgisel ve akıllı veri etkileşimleri yoluyla benzeri görülmemiş bir değer sunmasına olanak tanıyan dönüşümü yönlendirerek bu evrimin ön saflarında yer alıyoruz.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. veri.dünya.