DataHub, AI Ajanlarının SQL Halüsinasyonlarını Önlemek İçin Yeni Bağlam Katmanını Duyurdu

Yapay zeka ajanlarının veri tabanlarında doğru sonuçlar üretebilmesi için bağlam eksikliği büyük bir engel oluşturuyor. Miro'nun veri ekibi tarafından yapılan testler, anlamsal bir katman olmadan ajanların %65 oranında hata yaptığını ortaya koydu. Bu sorunu çözmek için DataHub, SQL sorgu geçmişini kullanarak yeni bir bağlam zekası katmanı piyasaya sürüyor.

Popüler işbirliği platformu Miro'nun veri ekibi, yapay zeka ajanlarını doğrudan Snowflake ortamına entegre ettiğinde beklenmedik bir tabloyla karşılaştı. Ajanlar, kendilerine yöneltilen sorulara %65'ten fazla oranda yanlış cevap verdi. Uzmanlara göre bu sorunun temel kaynağı kullanılan modelin yetersizliği değil, sistemdeki bağlam (context) eksikliğiydi.

Veri Karmaşası ve Halüsinasyon Sorunu

Sistemde yer alan 10.000'den fazla tablo ve yönlendirmeyi sağlayacak anlamsal bir katmanın (semantic layer) bulunmaması, AI agent'ların iş sorularıyla veri varlıklarını doğru şekilde eşleştirmesini imkansız hale getirdi. Bu durum, ajanların tabloları birleştirirken (join) halüsinasyon görmesine ve hatalı veri setleri oluşturmasına yol açtı.

DataHub'dan Bağlam Zekası Katmanı

Bu karmaşık veri altyapısı sorununu çözmek amacıyla DataHub, yeni bir bağlam zekası katmanını (context intelligence layer) kullanıma sunuyor. Bu yeni teknoloji, mevcut SQL sorgu geçmişini derinlemesine analiz ederek anlamsal bir indeks oluşturuyor. Böylece ajanların geçmişteki başarılı sorgulardan öğrenmesi ve doğru tabloları seçmesi sağlanıyor.

Oluşturulan bu anlamsal indeks, MCP ve LangChain gibi popüler araçlar üzerinden doğrudan ajanların kullanımına sunuluyor. Bu yenilikçi yaklaşım, kurumsal veri tabanlarında dil modeli tabanlı sistemlerin çok daha güvenilir ve tutarlı sonuçlar üretmesine olanak tanıyacak.

--- **İlgili Kaynaklar:** SEO ve GEO eğitim platformu konusunda [GEO eğitim](https://geoakademi.com) ile iletişime geçebilirsiniz.