Üretken yapay zekanın (GenAI) potansiyeli hakkında ortalıkta dolaşan pek çok rakam var. Küresel ekonomiye eklenen trilyonlarca dolardan, GenAI tarafından yürütülen işlerin önemli bir yüzdesine kadar, büyük resim harika görünüyor. Ancak bu potansiyeli gerçeğe dönüştürmek zorlu çalışmanın başladığı yerdir.
Otonom aracılar, kullanıcı adına iş yürüten yazılım programlarıdır. En basit düzeyde, otonom bir etmen bir veya daha fazlasından yararlanır. büyük dil modelleri (LLM'ler) ve diğer hizmetleri, belgeleri özetleme gibi görevleri gerçekleştirebilen bir metin arayüzü ile birlikte sarar. Yüksek Lisans'ın insanların düşüncelerini taklit edebilmesi, geçmişte uygulanması zor veya imkansız olan iş için yeni olanakların kilidini açıyor.
Otonom Aracıların Hedefi
LLM'ler kullanıcı isteklerine yanıt verme konusunda harika olsa da, bir şirketi rakiplerinden farklılaştıracak GenAI hizmetleri oluşturmak için tek başına yeterli değiller. Gerçek farklılaşma, alan uzmanlığından, müşteri ihtiyaçlarına ilişkin içgörüden ve üstün son kullanıcı deneyimleri oluşturma becerisinden gelir. Emtia Yüksek Lisansı çağında lider olarak başarılı olan şirketler, müşterileri veya çalışanları etkili bir şekilde güçlendiren ilgi çekici özerk temsilcilerin nasıl oluşturulacağını anlayanlar olacaktır.
Otonom aracılar, çoğumuzun GenAI'da aşina olduğu basit soru/cevap sohbetinden daha büyük sorunlar üzerinde çalışır. Bir aracı, birbiri ardına gerçekleştirilebilecek zincirleme görevleri yerine getirebilir ve sonuçlara dayalı olarak, sınırlı veya hiç insan müdahalesi olmadan hedefleri yineleyebilir veya değiştirebilir. En önemlisi, bir etmen davranışını karmaşık ve gelişen faaliyet kalıplarına göre uyarlayabilir.
Örnek olarak, perakende bağlamındaki bir temsilci, hileli davranışları fark edebilir ve hatalı pozitif sonuçları önemli ölçüde azaltabilir. Bu, hizmetin hangi eylemlerin gerçekleştirileceğine karar vererek sahtekarlığı gerçek zamanlı olarak tespit edip önleyebilmesini ve gerçek işlemler için hatalı pozitif sonuçları önleyebilmesini sağlayacaktır. Bunun nihai sonucu, dolandırıcılığın önlenmesiyle ilgili olarak hem zamandan hem de paradan tasarruf edilmesidir.
Otonom Aracılar Nasıl Oluşturulur
Teknoloji perspektifinden bakıldığında, otonom etmen tasarımlarında yer alan beş unsur vardır: işleme yönelik etmenin kendisi; etkileşim için araçlar; yönlendirme ve planlama için hızlı tarifler; Verilerin eğitimi ve saklanması için bellek ve bağlam; ve etkileşim için API'ler/kullanıcı arayüzleri.
Bu altyapının merkezindeki aracı, bir veya daha fazla LLM'den ve diğer hizmetlerle entegrasyonlardan yararlanır. Bu entegrasyon çerçevesini kendiniz oluşturabilir veya LangChain veya LlamaIndex gibi oluşturulmuş mevcut düzenleme çerçevelerinden birini getirebilirsiniz. Çerçeve, hizmetinizin destekleyeceği düşük düzeyli temel model API'lerini sağlamalıdır. Temsilcinizi, mevcut veritabanlarından harici API'lere ve zaman içinde diğer öğelere kadar her şey dahil olmak üzere genel aracınızın bir parçası olarak kullanacağınız kaynaklara bağlar. Ayrıca, sohbet robotlarından daha karmaşık otonom görevlere kadar, temsilcinizle birlikte hangi kullanım durumlarını sunmayı planladığınızı da dikkate almalıdır.
Mevcut orkestrasyon çerçeveleri, LLM'lerin yönetilmesinde yer alan birçok ağır yükün üstesinden gelebilir ve bu da GenAI kullanan uygulamaların veya hizmetlerin oluşturulmasını çok daha kolay ve hızlı hale getirir. Örneğin LangChain, bilgi istemi yönetimi, vektör veri depoları ve diğer araçlar gibi diğer öğelere olan bağlantıları standartlaştırarak LLM'ler etrafında uygulamalar oluşturmak için popüler bir açık kaynaklı çerçeve sağlar. Geliştiriciler, her bir entegrasyonu sıfırdan kendileri geliştirmek ve desteklemek zorunda kalmak yerine, LLM'lere yapılan çağrıları diğer araçlarla zincirleyerek uygulamalar geliştirebilirler.
Aletlerinizi GenAI için Entegre Etme
Araçlar tarafında, aracılar yalnızca Yüksek Lisans'larla etkileşimde bulunmakla sınırlı olmamalıdır. Bunun yerine aracılar, diğer veri veya uygulama kümelerinden yararlanacak şekilde oluşturulmalıdır. Uygulama tarafında bu, basit bir hesap makinesinden harici bir hizmet veya dahili arka uç uygulaması için bir API çağırmaya kadar değişebilir. Google'ın arama API'si gibi harici hizmetlerle yapılan bu entegrasyon, bir yanıta daha fazla bilgi eklemeyi kolaylaştırabilir.
Örneğin, OpenAI'nin ChatGPT'si Mart 2023'e kadar olan veriler kullanılarak eğitildi, dolayısıyla bu noktadan sonra veri isteyen bir kullanıcıdan gelecek hiçbir soru iyi bir yanıt alamayacaktır. Hizmet, ya yanıt verecek doğru veriye sahip olmadığını söyleyerek yanıt verir ya da daha kötüsü, halüsinasyon olarak bilinen yanlış bilgi yaratabilir. Bir arama talebini AI aracısına entegre etmek, bir arama talebi gerçekleştirmenize ve ardından bu bilgiyi yanıta dahil edilmesi için LLM'ye geri göndermenize olanak tanır.
Bunu uygulamak için arama API'sine erişecek aracı tanımlamamız gerekir. Bunun yanı sıra, isteği tanıyacak, araca erişecek ve ardından yanıtı yükleyecek bir bilgi istemi şablonu tanımlamamız gerekiyor. Örneğin, bir arama istemi şablonu, AI aracısına, arama API'sini tetiklemenin "güncel olaylarla ilgili soruları yanıtlamanız gerektiğinde yararlı olduğunu" söyler. Bunlar bir araya getirildiğinde, "Bugün itibarıyla Kanada'da kaç kişi yaşıyor?" gibi güncel gerçek verileri içeren taleplerle alakalı yanıtlar almak için Google arama erişimine sahip aracıyı kullanabiliriz.
Bu örnek, bir GenAI sisteminin "mevcut" verilere erişmek için "arama" kullanması gerektiğini anlaması, ardından "arama" aracını kullanarak eylemi yürütmesi ve ardından gözlemi kullanıcıyla paylaşması gerektiğini göstermektedir. Yapay zeka aracıları, genel verileri kullanan basit çevrimiçi aramaların yanı sıra, operasyonel veri depolarından veya vektör depolarından dahili kurumsal veri kaynaklarına erişebilir. Bu şirket verilerinin kullanılması, alma artırılmış üretim veya RAG kullanılarak yanıtların doğruluğunu artırabilir.
Ürünlerinize veya kuruluşunuzun çalıştığı sektöre daha spesifik bir alan adı bağlamı eklemek istediğinizde, LLM'yi tek başına kullanmak yeterli değildir. Ancak bu açığı kapatmak için kendi modelinizi eğitmeniz gerekmez. Bunun yerine RAG kullanabilir veya etki alanı bağlamınıza göre modele ince ayar ekleyebilirsiniz.
Bu yaklaşımların (ince ayar ve RAG) birleştirilmesi, kullanıcılara daha kaliteli yanıtlar sağlayabilir. RAG'ı kullanmak, karşılamanız gereken güçlü veri gizliliği gereksinimleriniz olduğunda ve şirketinizin IP'sini veya müşteri PII'nizi LLM modellerinizde saklamak istemediğinizde de faydalıdır.
GenAI Hizmetinize Daha Fazla Veri Ekleme
RAG yoluyla veri enjekte etmek, üretken yapay zeka sisteminize modelin eğitim veri setinde bulunmayan bağlam bilgilerini sağlamanın en etkili yoludur. Bu, özellikle düzenli olarak güncellenen verileriniz olduğu ve kullanıcılarınızın yanıtlarında daha güncel veriler isteyeceği durumlarda kullanışlıdır. İnce ayar ve RAG için kullanılan bu veriler, veritabanlarınız, müşteri ilişkileri yönetiminiz, kurumsal kaynak planlamanız ve bilgi yönetimi sistemleriniz gibi mevcut veri kümelerinizden gelir. Ancak posta konuşmaları, hizmet çağrılarının konuşma kayıtları, videolar, resimler ve daha fazlası gibi daha az yapılandırılmış kaynaklardan da gelebilir.
Bu verileri yönetmek için yapay zeka aracılarının kısa vadeli ve uzun vadeli hafızaları için bir depolama katmanına ihtiyacı olacak. Yapay zeka aracıları durum bilgisine sahip olmadığından, kısa süreli bellek bir konuşmanın kaydını tutar ve bu verileri daha fazla yanıt oluşturmak için kullanır. Bu, önceki soruların ve yanıtların bir kaydı da dahil olmak üzere, aracının mevcut durumuyla ilgili çok sayıda gözlem içeren bir hafıza akışı gibi davranır. Bunu etkili bir şekilde desteklemeye yönelik bir yaklaşım, geri almayı desteklemek için vektör aramayı kullanmaktır. Bu aynı zamanda aracı için bellek olarak kullanılan geçmişi yönetmenize, veri yaşam döngüsü üzerinde tam kontrole sahip olmanıza ve tüm izinleri veya güvenlik kurallarını tanımlamanıza olanak tanır.
Otonom Aracılar GenAI'yı Nasıl Geliştirir?
Otonom aracılar oluşturmak için insanın düşünme kalıplarını taklit etmemiz ve görevlerin yerine getirilmesini proaktif bir şekilde planlamamız gerekiyor. Planlama sırasında LLM temsilcileri oluşturabilir ve büyük ve karmaşık görevleri daha küçük, yönetilebilir adımlara ayırabilirsiniz. Bu temsilcilerin geçmiş eylemlerinden ders alabilmesi ve hatalara karşı başarılı sonuçları takip edebilmesi gerekir. Bu veriler, kapsamlı otonom aracının gelecekteki adımlarını optimize etmesine ve nihai sonuçları iyileştirmesine yardımcı olur.
Kullanıcı için özerk bir aracı oluşturmak amacıyla, birlikte çalışan farklı aracılardan oluşan karmaşık bir sistem uygulayacaksınız. Başlangıçta, bilgi veya istekleri alan, ardından isteğe ilgili bağlamı ekleyen ve ardından bu isteği kendi belleğine veya görev deposuna gönderen bir gözlemci aracınız olacaktır. Görevler daha sonra gereken belirli görevi yerine getiren ve kullanıcının istediği yanıtı veya eylemi yaratan yürütme aracılarına iletilir.
Bunun yanı sıra ek görevleri yerine getiren başka acenteleriniz de olacak. Daha önce kullanılan dolandırıcılık tespiti örneğine devam edersek: Gözlemci aracı, kredi kartı işlem verilerine bakar ve görevi bir yürütme aracısına, bir gözlemci aracıya veya işlemle etkileşime girebilecek diğer aracılara gönderip göndermeyeceğine karar verir. Tek bir kredi kartı işlemi tek başına pek bir anlam ifade etmese de, aynı kartın yüzlerce kilometre uzakta farklı yerlerde kısa sürede iki kez kullanılması dolandırıcılığa örnek teşkil edebilir.
İlk işlem için aracı bunu hafızasında saklayabilir. Ancak aynı kart bu kadar hızlı bir şekilde tekrar kullanıldığında temsilci, ilk olayın bağlamına göre işlemi dolandırıcılık açısından analiz edecek bir görev oluşturacaktır. Burası, bir önceliklendirme aracısının görevi analiz etmesi ve dolandırıcılığa yanıt vermek için bir yürütme aracısını tetiklemeye veya işlemi normal şekilde işlenmek üzere göndermeye karar vermesi için tetikleneceği yerdir.
Dolandırıcılık müdahale yürütme aracısı yalnızca işlemlerin dolandırıcılık açısından analiz edilmesinden sorumludur. Kartların kullanıldığı yerlere ilişkin seyahat ve mesafe bilgilerini anlamak için, artırılmış erişim oluşturma ve Google Haritalar API'si gibi harici hizmetleri kullanarak geçmiş işlemler ve kredi kartı kullanım davranışı gibi daha fazla bağlam verisine erişebilir. Analize yardımcı olmak için müşteriyle bir uygulama, kısa mesaj veya çağrı yoluyla bile etkileşime girebilir.
Bu etkileşimlere dayanarak hizmet, bu işlemlere ilişkin verilerin bağlamına göre nasıl etkili bir şekilde yanıt verileceğine karar verebilir. Otonom aracılar, kullanıcının görmek istediği veya işletmenin operasyonları için değer yaratmak amacıyla kullanacağı nihai yanıtı oluşturmak için birden fazla bileşeni kullanır. Bu heyecan verici çünkü yeni hizmetler oluşturuldukça tekrar tekrar tanımlanması gereken statik bir süreç ve iş akışı etrafında dönmüyor. Bunun yerine hizmet, geliştirildikçe yeni hizmetlere tepki verebilir ve bunları kullanabilir.
Otonom Aracıların Önceki Yaklaşımlarla Karşılaştırılması
Geçmişte bir kullanıcı isteğine otomatik yanıt vermek için, sizin için önceden tanımlanmış bir dizi adımla çalışacak bir süreç yürütme motorundan yararlanmış olabilirsiniz. Ancak bu yaklaşım, baştan sona gerekli olan farklı adımları tanımlayan açık modeller gerektirecektir. Sistemin uygulanması karmaşık olduğundan ve herhangi bir değişiklik olduğunda güncellenmesi gerekeceğinden bu yaklaşım daha esnek değildi. Beklenen parametrelerin dışına çıkan herhangi bir olayın ayrı olarak ele alınması ve modelin bu yeni davranışı yansıtacak şekilde güncellenmesi gerekecektir.
Otonom aracılar daha karmaşık ortamları yönetebilir ve yeni deneyimlere ve kalıplara yanıt vermek için bağlamsal verileri kullanabilir. Aracı, modelde belirli manuel güncellemelere ihtiyaç duymak yerine, daha alakalı ve gerçek zamanlı veriler elde etmek için mevcut araçları kullanabilir. Sorunlar hala zor olabilir ancak temsilciler bunlar üzerinde çalışmayı daha kolay ve erişilebilir hale getirebilir.
Yüksek Lisans'ların uygulamalar için büyük bir potansiyeli var, ancak otonom aracılar gibi üretken yapay zeka hizmetlerinde ihtiyaç duyulan tek bileşenler bunlar değil. Bu aracılar, belge özetleri gibi temel görevlerden insan işini taklit eden karmaşık "aracı düzenlemelerine" kadar daha gelişmiş yeteneklerin kilidini açmak için Yüksek Lisans ve diğer araçların bir kombinasyonunu kullanır. Bu aracılar bir araya getirildikçe işletmeler için daha fazla değer yaratabilir ve müşteri taleplerini karşılayabilirler. Geliştiriciler için yüksek lisans ve veriyi diğer araç ve hizmetlerle birleştirmek daha fazla entegrasyon gerektirecek ancak daha yenilikçi uygulamalar oluşturma ve iş ekipleriyle işbirliği yapma fırsatı sağlayacak.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.dataversity.net/how-to-build-autonomous-agents-the-end-goal-for-generative-ai/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- 2023
- 22
- 23
- 25
- a
- kabiliyet
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- erişim
- ulaşılabilir
- Hesap
- doğruluk
- Başarmak
- Action
- eylemler
- etkinlik
- eylemler
- Ad
- uyarlamak
- eklemek
- katma
- ekleme
- Ek
- adres
- Ekler
- ileri
- avantaj
- Sonra
- tekrar
- karşı
- Danışman
- ajanları
- AI
- AI hizmetleri
- veriyor
- yanında
- Ayrıca
- an
- analiz
- çözümlemek
- analiz
- ve
- Başka
- cevap
- cevaplar
- herhangi
- ayrı
- api
- API'ler
- uygulamayı yükleyeceğiz
- Uygulama
- uygulamaları
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- ARE
- etrafında
- AS
- yardım
- At
- augmented
- Otomatik
- özerk
- mevcut
- Arka
- Backend
- merkezli
- temel
- BE
- Çünkü
- olmuştur
- Başlangıç
- adına
- davranış
- olmak
- faydalı
- Daha iyi
- Büyük
- Büyük fotoğraf
- büyük
- her ikisi de
- mola
- getirmek
- inşa etmek
- yapılı
- iş
- işletmeler
- fakat
- by
- çağrı
- aramalar
- CAN
- Kanada
- yetenekleri
- yetenekli
- kart
- Kartlar
- hangi
- Kariyer
- yapılan
- taşımak
- durumlarda
- Merkez
- zincirleme
- değişiklik
- chatbots
- ChatGPT
- işbirliği yapmak
- kombinasyon
- birleştirme
- nasıl
- geliyor
- emtia
- Şirketler
- şirket
- karşılaştırmak
- rakipler
- karmaşık
- bileşenler
- Bağlantılar
- bağlanır
- bağlam
- bağlamsal
- devam etmek
- kontrol
- konuşma
- konuşmaları
- olabilir
- zanaat
- yaratmak
- Değer Yarat
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- kredi
- kredi kartı
- akım
- müşteri
- Müşteri İhtiyaçlari
- Müşteri ilişkileri
- müşteri ilişkileri yönetimi
- Müşteriler
- veri
- veri gizliliği
- veri seti
- veri kümeleri
- veritabanları
- VERİLER
- karar vermek
- Karar verme
- tanımlamak
- tanımlı
- teslim etmek
- talepleri
- tasarımlar
- belirlemek
- Bulma
- geliştirmek
- gelişmiş
- geliştiriciler
- farklı
- farklılaştırmak
- zor
- mesafe
- do
- belge
- evraklar
- yok
- Değil
- dolar
- domain
- aşağı
- tahrik
- sırasında
- her
- kolay
- kolay
- ekonomisini
- etkili bir şekilde
- verimli
- verimli biçimde
- ya
- elemanları
- çalışanların
- güçlendirmek
- son
- çekici
- Motor
- yeterli
- sağlamak
- kuruluş
- ortamları
- çağ
- özellikle
- Eter (ETH)
- Hatta
- Etkinlikler
- olaylar
- her şey
- gelişen
- örnek
- heyecan verici
- yürütmek
- infaz
- mevcut
- beklenen
- Deneyimler
- Uzmanlık
- dış
- gerçek
- gerçek
- yanlış
- tanıdık
- Daha hızlı
- son
- ince
- Ad
- beş
- İçin
- temel
- iskelet
- çerçeveler
- dolandırıcılık
- sahtekarlık tespiti
- sahte
- itibaren
- tam
- daha fazla
- gelecek
- boşluk
- genai
- oluşturmak
- nesil
- üretken
- üretken yapay zeka
- almak
- gets
- Küresel
- Küresel ekonomi
- Go
- gol
- Goller
- Tercih Etmenizin
- google maps
- Google Arama
- Google'ın
- harika
- sap
- ele
- Zor
- zor iş
- Var
- sahip olan
- ağır
- ağırlık kaldırma
- yardımcı olur
- tarihsel
- tarih
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTTPS
- Kocaman
- insan
- Yüzlerce
- görüntüleri
- uygulamak
- önemlisi
- imkânsız
- iyileştirmek
- in
- olay
- dahil
- dahil
- Dahil olmak üzere
- sanayi
- bilgi
- Altyapı
- yenilikçi
- kavrama
- yerine
- Bütünleştirme
- bütünleşme
- entegrasyonlar
- niyetinde
- etkileşim
- etkileşim
- etkileşim
- etkileşimleri
- arayüzey
- arayüzler
- iç
- müdahale
- içine
- ilgili
- IP
- IT
- ONUN
- kendisi
- bilgi
- Bilgi Yönetimi
- bilinen
- dil
- büyük
- tabaka
- liderleri
- öğrenme
- az
- seviye
- kaldıraçlı
- leverages
- yaşam döngüsü
- kaldırma
- sevmek
- Sınırlı
- yaşamak
- lm
- yük
- yerleri
- log
- uzun süreli
- GÖRÜNÜYOR
- Çok
- bir sürü
- yapmak
- YAPAR
- yönetmek
- idare edilebilir
- yönetim
- yönetme
- Manuel
- çok
- birçok insan
- Haritalar
- Mart
- maksimum genişlik
- Mayıs..
- ortalama
- Neden
- Bellek
- mesaj
- olabilir
- hataları
- model
- modelleri
- para
- Daha
- çoğu
- çok
- çoklu
- my
- gerek
- gerekli
- gerek
- ihtiyaçlar
- yeni
- yok hayır
- normal
- numara
- sayılar
- gözlem
- gözlemler
- of
- on
- bir Zamanlar
- ONE
- Online
- bir tek
- açık kaynak
- işletme
- Operasyon
- Fırsat
- optimize
- or
- orkestrasyon
- sipariş
- kuruluşlar
- Diğer
- dışarı
- dışında
- tekrar
- tüm
- kapsayıcı
- kendi
- parametreler
- Bölüm
- geçmiş
- desen
- İnsanlar
- yüzdeler
- yapmak
- izinleri
- perspektif
- resim
- pii
- Yerler
- plan
- planlama
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- pm
- podcast
- Nokta
- Popüler
- pozitif
- olanakları
- potansiyel
- mevcut
- önlemek
- önlenmesi
- önceki
- Önceden
- önceliklendirme
- gizlilik
- sorunlar
- süreç
- işlenmiş
- işleme
- Ürünler
- Programlar
- sağlamak
- sağlar
- halka açık
- itti
- iter
- koymak
- kalite
- soru
- Sorular
- hızla
- paçavra
- menzil
- daha doğrusu
- React
- gerçek
- gerçek zaman
- gerçek zamanlı veri
- Gerçeklik
- son
- Tarifler
- tanımak
- kayıt
- azaltmak
- yansıtmak
- düzenli
- ilgili
- ilişki
- İlişkileri yönetimi
- uygun
- cevap
- talep
- isteklerinizi
- gerektirir
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- kaynak
- Kaynaklar
- Yanıtlamak
- yanıt
- yanıt
- yanıtları
- sorumlu
- sonuç
- Sonuçlar
- perakende
- geri alma
- krallar gibi yaşamaya
- kurallar
- aynı
- tatmin
- Tasarruf
- söylemek
- çizik
- Ara
- aramalar
- güvenlik
- görmek
- göndermek
- ayrı ayrı
- hizmet
- Hizmetler
- set
- Setleri
- paylaş
- kısa
- kısa dönem
- meli
- Gösteriler
- yan
- önemli
- önemli ölçüde
- Basit
- En basit
- tek
- durum
- daha küçük
- So
- Yazılım
- kaynaklar
- özel
- konuşma
- standardizasyon
- başlama
- başlar
- statik
- Basamaklar
- Yine
- hafızası
- mağaza
- mağaza
- dere
- güçlü
- yapılandırılmış
- başarılı
- böyle
- üstün
- destek
- sistem
- Sistemler
- Bizi daha iyi tanımak için
- alır
- Görev
- görevleri
- takım
- Teknoloji
- söylemek
- şablon
- metin
- göre
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- kendilerini
- sonra
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- Düşünmek
- Düşünme
- Re-Tweet
- Bu
- Gelişmek
- İçinden
- zaman
- için
- bugün
- birlikte
- araç
- araçlar
- Takip
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- işlem
- işlemler
- seyahat
- tetikleyebilir
- tetiklenir
- tetikleme
- trilyonlar
- ayarlama
- Dönüş
- Iki kere
- anlamak
- kilidini açmak
- açıyorsa
- güncellenmiş
- Güncellemeler
- us
- kullanım
- kullanım
- Kullanılmış
- işe yarar
- kullanıcı
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- değer
- vektör
- üzerinden
- Videolar
- izlendi
- istemek
- istiyor
- oldu
- Yol..
- we
- vardı
- Ne
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- DSÖ
- irade
- ile
- içinde
- İş
- birlikte çalışmak
- iş akışı
- çalışma
- çalışır
- kötü
- olur
- sen
- kendiniz
- zefirnet