Multimodal yapay zeka: metin, görsel ve belgelerle nasıl çalışılır

Çok kipli ne demek

Multimodal yapay zeka (Türkçede çok kipli yapay zeka), bir yapay zeka sisteminin birden fazla girdi veya çıktı türüyle çalışabilmesi demektir. Günlük işte bu genellikle metnin yanına görselleri, ekran görüntülerini, PDF'leri, grafikleri, tabloları, belgeleri veya sunum dosyalarını koymak anlamına gelir. Yalnızca bir soru yazmak yerine modele görsel veya belge bağlamı verebilir, gördüğü şeyi çıkarmasını, açıklamasını, karşılaştırmasını, özetlemesini veya dönüştürmesini isteyebilirsin.

İşe yarar soru "multimodal yapay zeka nedir?" değildir. "İşimin hangi kısımları aynı anda metinden, görsellerden ve belgelerden kanıt gerektiriyor?" sorusudur. Konunun bir demo olmaktan çıkıp sana bir öğleden sonra kazandırmaya başladığı yer tam burasıdır.

Bir ürün müdürü ekran görüntüsü yükler ve kullanıcı deneyimi sorunlarını sorar. Bir girişimci üç rakibin fiyatlandırma sayfasını yükler ve karşılaştırma tablosu ister. Bir araştırmacı PDF yükler ve iddiaları, çekinceleri ve kaynağa dayalı çıkarımları ister. Bir destek ekibi müşteri şikayetini bir ekran görüntüsüyle birlikte yapıştırır ve teşhis ister.

Güçlü bir çok kipli iş akışının dört hamlesi vardır: gözlemle, çıkar, yorumla ve doğrula. Gözlem, modelden görünen veya var olanı tarif etmesini ister. Çıkarma, girdiyi yapılandırılmış alanlara dönüştürür. Yorum, kanıtın ne anlama gelebileceğini açıklar. Doğrulama, yanıtın kaynağa bağlı kalıp kalmadığını kontrol eder. Zayıf çok kipli promptların çoğu doğrudan yoruma atlar; kendinden emin hataların sızdığı yer de tam burasıdır.

Pratik kural şu: modelden kaynak hakkında akıl yürütmesini istemeden önce kaynağı fark ettiğini kanıtlamasını sağla. Görseller için görünür kanıt iste. PDF'ler için belge haritası iste. Uzun belge paketleri için nihai özetten önce bölümleri, iddiaları, tabloları ve bilinmeyenleri iste. Bu, multimodal yapay zekayı bir gösteri numarasından tekrarlanabilir bir çalışma sistemine dönüştürür.

Görselden metne iş akışları

Görsel girdi alan yapay zeka modelleri ekran görüntüleri, grafikler, beyaz tahtalar, ürün fotoğrafları, faturalar, el yazısı notlar, sosyal medya reklamları, gösterge panelleri, diyagramlar ve görsel kalite kontrolü için işe yarar. Anahtar nokta, görsel analizini yorumdan önce bir kanıt toplama işi gibi ele almaktır. Modele neyi görebildiğini, neyi okuyamadığını ve neyi tahmin yürüterek söylediğini sor.

Doğruluk önemli olduğunda şu görsel iş akışını kullan: görseli yükle, görünür kanıt dökümü iste, yapılandırılmış ayrıntıları çıkar, yorumu ayrıca iste, sonra bir doğrulama geçişi yürüt. Görselde minik metin, kırpılmış kenarlar, bulanık bölgeler veya görsel belirsizlik varsa, modele boşlukları doldurmak yerine bu sınırları işaretlemesini söyle.

Ekran görüntüsü analizi promptu: "Bu ekran görüntüsünü dört bölümde analiz et. Birinci bölümde yalnızca görünür unsurları sırala: başlıklar, düğmeler, hatalar, etiketler, sayılar ve düzen sorunları. İkinci bölümde okunabilen metni konum ve güven bilgisiyle bir tabloya çıkar. Üçüncü bölümde yalnızca görünür kanıta dayanarak olası kullanıcı sorunlarını açıkla. Dördüncü bölümde doğrulanamayacak kadar küçük, kırpılmış veya belirsiz olan her şeyi sırala."

Grafik çıkarma promptu: "Bu grafiği incele. Başlığı, eksenleri, etiketleri, açıklama kutusunu, zaman aralığını, en yüksek ve en düşük değerleri, görünen eğilimleri ve varsa çekinceleri çıkar. Doğrudan görünen veriyi yorumdan ayır. Kesin değerler okunamıyorsa yaklaşık olduğunu söyle ve nedenini açıkla."

Kullanıcı deneyimi incelemesi promptu: "Bu ürün ekranına bir kullanılabilirlik uzmanı gibi bak. Görünür gözlemlerle başla. Sonra sürtünme noktalarını, erişilebilirlik endişelerini, kafa karıştıran etiketleri, eksik durumları ve olası sonraki eylemleri belirle. Sorun, kanıt, etki, önerilen düzeltme ve güven sütunlarıyla önceliklendirilmiş bir tablo döndür."

Çok kipli promptlama, çıktı biçimi açıkça belirtildiğinde iyileşir. "Bunun hakkında ne düşünüyorsun?" gibi belirsiz bir prompt belirsiz bir yanıtı davet eder. Daha iyi bir prompt tablo, kontrol listesi, risk listesi veya öncesi ve sonrası biçiminde bir yeniden yazım ister. Elinde kullanılabilir bir çıktı olsun istiyorsan, o çıktının ne olduğunu tarif et.

Belge ve PDF iş akışları

Belgeler farklı bir zorluk getirir. PDF'ler ve uzun dosyalar metin, sayfa düzeni, tablolar, dipnotlar, grafikler, ekler, taranmış sayfalar ve çelişkiler içerebilir. Yapay zeka ile belge analizi yapabilmek her özeti kendiliğinden güvenilir kılmaz. Yine de kaynak temellendirmesini koruyan bir iş akışına ihtiyacın var.

Bir belge haritasıyla başla. Modelden başlığı, tarihi, görünüyorsa yazarı veya kuruluşu, bölümleri, sayfa aralıklarını, tabloları, şekilleri, ekleri ve okunması zor alanları belirlemesini iste. Nihai yanıtı henüz isteme. Belge haritası, modelin önemli kısımları fark edip etmediğini sana söyler.

Belge haritası promptu: "Özetlemeden önce bir belge haritası oluştur. Başlığı, tarihi, görünen yazarı veya kuruluşu, ana bölümleri, varsa sayfa aralıklarını, tabloları, şekilleri, ekleri, tekrarlanan terimleri ve okunamaz görünen alanları ekle. Eksik ayrıntıları çıkarımla tamamlama. Gerektiğinde Görünmüyor yaz."

PDF çıkarma promptu: "Bu belgedeki bilgileri iddia, sayı veya metrik, tarih veya dönem, varlık, kaynak sayfası veya bölümü, güven ve doğrulama notu sütunlarıyla bir tabloya yapılandırılmış biçimde çıkar. Yalnızca belgenin desteklediği olguları ekle. Bir alan eksikse Bulunamadı yaz."

Uzun bağlam sentezi promptu: "Bu belge paketini kullanarak şu soruyu yanıtla: [soru]. Önce ilgili kaynakları veya bölümleri sırala. Sonra kanıtı özetle. Sonra çelişkileri, çekinceleri ve açık soruları belirle. Madde madde bir karar notuyla bitir. Ben istemedikçe dış bilgi kullanma."

Belgeler için uzun bağlamlı yapay zeka, model geniş bir ilgili malzeme kütlesini aynı anda erişilebilir tutabildiğinde güçlüdür. Gemini'nin resmi belgeleri uzun bağlam kullanım senaryolarını öne çıkarıyor, Anthropic ise metin ve görsel içerik için PDF desteğini pratik sınırlarıyla birlikte belgeliyor. Buradaki ders, tek bir modelin her zaman kazanması gerektiği değildir. Ders şu: belge görevleri, gerçekten kullandığın kaynak malzemeyle test edilmelidir.

Prompt kalıpları

İyi çok kipli promptlar küçük bir iş talimatı gibi kurgulanır. Girdiyi, rolü, kanıt kurallarını, çıktı biçimini ve doğrulama adımını tanımlarlar. Bu, özellikle prompt görselle metni birleştirdiğinde önemlidir, çünkü model gördüğü şeyle varsaydığı şeyi harmanlayabilir.

Şu evrensel çok kipli prompt şablonunu kullan: "[Görev] konusunda yardım ediyorsun. Yalnızca ekteki görseli veya belgeyi ve aşağıdaki bağlamı kullan. Önce gözlemlenebilir kanıtı sırala. Sonra istenen alanları çıkar. Sonra analizi sun. Belirsizliği açıkça işaretle. Nihai yanıtı [tablo/kontrol listesi/not/JSON tarzı alanlar] olarak döndür. Bağlam: [bağlam]. Alanlar veya sorular: [alanlar]."

Yapılandırılmış çıkarma şablonu: "Şu alanları çıkar: [alan listesi]. Her alan için değeri, kaynak kanıtını, güveni ve doğrulama notunu ekle. Kaynak yanıtı içermiyorsa Bulunamadı yaz. Tahmin etme." Bu şablon faturalar, rakip sayfaları, grafikler, PDF'ler, katılım formları, destek ekran görüntüleri ve araştırma notları için işe yarar.

Görsel artı belge şablonu: "Bu ekran görüntüsünü ekteki belgeyle karşılaştır. Ekran görüntüsünün belgelenmiş süreçle nerede eşleştiğini, nerede ayrıldığını ve kullanıcının bundan sonra ne yapması gerektiğini belirle. Gözlenen madde, belge referansı, eşleşme durumu, risk ve önerilen eylem sütunlarıyla bir tablo kullan."

Kalite kontrolü şablonu: "Önceki yanıtını kaynağa göre incele. Desteklenmemiş iddiaları, eksik çekinceleri, okunamayan alanları, hatalı sayıları ve varsayımları bul. Düzeltilmiş bir sürüm ve kısa bir değişiklik listesi döndür." Bu prompt kelimenin en iyi anlamıyla sıkıcıdır. Hataları utandırıcı hale gelmeden önce yakalar.

Tekrar eden işler için promptları tek seferlik sorular olarak değil, iş akışları olarak kaydet. Yeniden kullanılabilir bir prompt paketi şunları içerebilir: ekran görüntüsü triyajı, grafik çıkarma, PDF haritası, kanıt tablosu, karar notu ve doğrulama geçişi. Amaç prompt sanatçısı olmak değil. Amaç güvenilir işi tekrarlamayı kolaylaştırmak.

Çok kipli işler için hangi modeli seçmeli

Multimodal yapay zeka için en iyi model girdiye ve çıktıya bağlıdır. Görev uzun bağlam, büyük belge paketleri veya çok kipli kaynak incelemesi içeriyorsa Gemini'yi güçlü bir aday olarak değerlendir. Dikkatli okuma, görsel analiz, PDF iş akışları ve kaynak malzeme üzerinde yapılandırılmış akıl yürütme için Claude'u güçlü bir aday olarak değerlendir. Geniş kapsamlı üretkenlik iş akışları, görsel ve metin karışık görevler, taslak yazımı, kodlama, yapılandırılmış çıktılar ve analizi cilalı teslim edilebilir çıktılara dönüştürme için OpenAI modellerini güçlü adaylar olarak değerlendir.

Görev	Şununla başla	Neyi kontrol etmeli
Büyük PDF paketi	Gemini veya Claude	Kapsam, sayfa ve bölüm temellendirmesi, kaçırılan çekinceler
Ekran görüntüsü veya arayüz incelemesi	Claude veya OpenAI	Görünür kanıt, erişilebilirlik sorunları, uygulanabilir düzeltmeler
Grafik veya gösterge paneli analizi	Gemini, Claude veya OpenAI	Sayı doğruluğu, etiketler, okunamayan değerlerdeki belirsizlik
Görsel artı yazılı talimat	OpenAI, Claude veya Gemini	Modelin hem görsel hem metin kısıtlarına uyup uymadığı
Nihai not veya müşteriye hazır özet	OpenAI veya Claude	Yapı, ton, izlenebilirlik ve gereken temizlik

Gemini ile ChatGPT'yi karşılaştırıyorsan, ikisinde de aynı görsel veya PDF promptuyla başla ve her çıktıyı puanla. İşin ağırlıklı olarak PDF incelemesiyse, daha derin PDF'leri yapay zeka ile özetleme iş akışını kullan. Kazanan, senin kaynak malzemen için en doğru, en kullanışlı ve en doğrulanabilir çıktıyı üreten model olmalı.

Whizi bunu kolaylaştırır, çünkü her asistan için ayrı bir iş akışı sürdürmek yerine modelleri tek bir yerde test edebilirsin. Haftandan gerçek bir iş seç: bir ekran görüntüsü, PDF, müşteri belgesi, ürün görseli veya rakip sayfası. Aynı promptu modellerde yürüt, kanıtı karşılaştır ve en iyi sonucu veren model ile prompt birleşimini kaydet.

Tekrarlanabilir bir iş akışı kurmaya hazır olduğunda Whizi kaydından hesabını oluştur. Tek çatı altında toplanmış bir çalışma alanının ekibin için mantıklı olup olmadığına karar veriyorsan, seçenekleri Whizi fiyatlandırmasında karşılaştır.