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

Bryon Jacob, data.world’un CTO ve kurucu ortağı – dünyanın en anlamlı, işbirlikçi ve bol veri kaynağını inşa etme misyonunda. data.world’den önce, artan sorumluluk rollerinde on yıl HomeAway.com’da geçirdi, sonunda Teknik VP / Teknik fellow rolüne ulaştı. Bryon ayrıca Amazon’da çalıştı ve Capital Factory’de uzun süredir mentorluk yaptı. Case Western Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi alanında lisans ve yüksek lisans derecesine sahiptir.

Bilgisayar bilimine ilk olarak ne sizi çekti?

10 yaşımdayken Commodore 64’ü elimize aldığım günden beri kodlama ile ilgileniyorum. BASIC ile başladım ve nhanh chóng assembly diline geçtim. Bana göre bilgisayar bilimi, otomasyonun heyecanı ile birlikte karmaşık bulmacaları çözmek gibidir. Problemleri çözme kısmı her zaman beni meşgul etmiş ve heyecanlandırmıştır.

data.world’un doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

data.world, kurucu ekibimizin bir dizi beyin fırtınası oturumundan doğdu. CEO’muz Brett, önce Jon ve Matt ile görüştü, ikisi de daha önce birlikte çalıştığı kişilerdi. Birlikte fikirleri tartışmaya başladılar ve Jon, bazı fikirleri bana teknik bir değerlendirme için getirdi. O fikirlerin hiçbirisi gerçekleşmedi, ancak tartışmalarımız benim kendi çalışmalarıma yakın konularda oldu. Bu konuşmalar, sonunda data.world’un ortaya çıkmasına yol açan fikri doğurdu. Paylaştığımız geçmiş ve birbirimize olan saygımız, hızlı bir şekilde harika bir ekip kurmamızı ve yenilik için sağlam bir temel oluşturmamızı sağladı.

AI Context Engine’i geliştirmeye data.world’u ne teşvik etti ve bu, işletmeler için hangi özel zorlukları ele alır?

İlk günden itibaren, bir Bilgi Grafiği’nin (KG) AI yeteneklerini ilerletmek için kritik olacağını bildik. Üretken AI’nin yükselişi ile müşterilerimiz, verilerine sohbet yoluyla etkileşime girebilen AI çözümleri istedi. AI uygulamalarında bugün karşılaşılan önemli bir zorluk, açıklanabilirliktir. Eğer işinizi gösteremezseniz, cevaplar daha az güvenilir olur. KG mimarimiz her cevabı doğrulanabilir gerçeklerle temellendirir, böylece açıklamalar net ve güvenilirdir. Bu, şeffaflığı ve güvenilirliği artırır, işletmelerin kendilerine güvenle kararlar almasına olanak tanır.

AI Context Engine’in Bilgi Grafiği mimarisi, LLM’lerin doğruluğunu ve açıklanabilirliğini SQL veritabanlarından daha iyi nasıl sağlar?

Çığır açan makalemizde, geleneksel ilişkisel veritabanlarına kıyasla Bilgi Grafikleri (KG) kullanarak üç kat daha iyi doğruluk gösterdik. KG’ler, verileri gerçek dünya varlıkları ve ilişkileri olarak temsil eder, bu da SQL veritabanlarından daha doğru olmalarını sağlar. Açıklanabilirlik için, KG’ler cevapları terim tanımlarına, veri kaynaklarına ve metriklere bağlar, böylece güveni ve kullanılabilirliği artıran doğrulanabilir bir iz sağlar.

AI Context Engine’in işletmeler içindeki veri etkileşimlerini ve karar alma süreçlerini nasıl dönüştürdüğüne ilişkin bazı örnekler paylaşabilir misiniz?

AI Context Engine, müşterilerin mevcut AI uygulamalarına sorunsuz entegre olan bir API olarak tasarlanmıştır. Bu, kullanıcıların yeni bir arayüze geçmeleri gerekmeyeceği anlamına gelir – bunun yerine, AI Context Engine’i onlara getiriyoruz. Bu entegrasyon, kullanıcı benimsemesini ve memnuniyetini artırır, daha iyi karar alma ve daha verimli veri etkileşimlerini sağlar, çünkü güçlü AI yeteneklerini mevcut iş akışlarına doğrudan entegre eder.

AI Context Engine, düzenleme ve yönetim gereksinimlerini karşılamak için AI karar alma süreçlerinde şeffaflık ve izlenebilirlik nasıl sağlar?

AI Context Engine, Bilgi Grafiğimiz ve veri kataloğu ile bağlantılıdır, bu da soy ve yönetim yetenekleri sağlar. Platformumuz, veri soyunu izler ve veri ve dönüşümlerin tam izlenebilirliğini sunar. AI tarafından üretilen cevaplar, veri kaynaklarına bağlanır, her bilgi parçasının nasıl türetilindiğinin net bir izini sağlar. Bu şeffaflık, düzenleyici ve yönetim uyumluluğu için çok önemlidir, böylece her AI kararı denetlenebilir ve doğrulanabilir.

AI ve veri yönetiminde Bilgi Grafikleri’nin gelecekteki rolünü nasıl görüyorsunuz?

Bilgi Grafikleri (KG), üretken AI’nin yükselişi ile giderek daha önemli hale geliyor. Gerçekler grafik yapısında formalize edildiğinde, AI için daha güçlü bir temel sağlar, böylece doğruluk ve açıklanabilirlik artar. Standart Retrieval Augmented Generation (RAG) mimarilerinden, Graph RAG modellerine doğru bir kayma görüyoruz. Bu modeller, yapılandırılmamış verileri önce KG’lere dönüştürür, bu da geri çağırma ve doğrulukta önemli iyileştirmelere yol açar. KG’ler, AI inovasyonlarını ve etkinliğini sürüklemek için kilit bir rol oynamaya hazırlanıyor.

AI Context Engine’in yeteneklerini ve kullanıcı deneyimini daha da geliştirmek için gelecekte hangi geliştirmeleri bekleyebiliriz?

AI Context Engine, kullanımı ile birlikte gelişir, çünkü bağlam veri kataloğuna geri akar, bu da zamanla daha akıllı hale getirir. Ürün açısından, gelişmiş bilgi mühendisliği görevlerini gerçekleştiren ajanlar geliştirmeye odaklanıyoruz, bu da ham içeriği daha zengin ontolojilere ve bilgi tabanlarına dönüştürüyor. Çalışan kalıplardan sürekli olarak öğreniyoruz ve bu içgörülerden hızlı bir şekilde yararlanıyoruz, böylece kullanıcıların verilerini yönetmek ve kullanmak için güçlü, sezgisel bir aracı sunuyoruz.

AI ve veri entegrasyonu teknolojilerinde ön saflarda kalmak için data.world, araştırma ve geliştirmeye nasıl yatırım yapıyor?

AI Context Engine için AR-GE, bizim en büyük yatırım alanımız. AI ve veri entegrasyonunda mümkün olanın sınırlarını sürekli olarak zorlamakta kararlıyız. Hem sembolik AI hem de makine öğrenimi uzmanı olan ekibimiz, bu taahhüdü sürdürenlerdir. data.world’de inşa ettiğimiz sağlam temel, bizi hızlı hareket etmeye ve teknolojik sınırları itmeye olanak tanır, böylece müşterilerimize sürekli olarak öncü yetenekler sunarız.

AI ve veri entegrasyonunun geleceği için uzun vadeli vizyonunuz nedir ve data.world’un bu evrimde nasıl katkıda bulunacağını görüyorsunuz?

AI ve veri entegrasyonunun geleceği için vizyonum, kullanıcıların verilerini sorgulamasını kolaylaştırmaktan öteye gitmektir. Amacımız, kullanıcıların verilerini sorgulamasına hiç gerek kalmayacak şekilde, bir organizasyonun verilerini bilgi ile sorunsuz bir şekilde entegre etmektir – bu, veri sistemleri hakkında meta veri ve gerçek dünya varlıklarının mantıksal modellerini içermelidir.

Bu entegrasyonu, makine tarafından okunabilir bir Bilgi Grafiğinde gerçekleştirmek, AI sistemlerinin gerçekten veri ile doğal dil etkileşimlerinin vaadini yerine getirmelerini sağlar. Son iki yıl içinde üretken AI’nin hızlı ilerlemesi ve onu kurumsal Bilgi Grafikleri ile entegre etme çabalarımız ile bu gelecek bugün bir gerçeklik haline geliyor. data.world’da, bu evrimin ön saflarında yer almaktayız ve AI’nin, sezgisel ve akıllı veri etkileşimleri yoluyla withoutöncü değer sunmasını sağlayan dönüşümü sürüyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular data.world‘ü ziyaret edebilir.