Yapay Zeka & LLM Entegrasyonu
Ürününe LLM-destekli özellikler ekliyorum: RAG, akıllı asistan, otomatik içerik ve agent akışları. Prototipten üretim kalitesine.
LLM eklemek bir API'ye istek atmaktan ibaret değil. Asıl zorluk üretimde başlıyor: maliyet kontrolü, gecikme, halüsinasyon, prompt kararlılığı, veri gizliliği ve model yanlış cevap verdiğinde ürünün ne yapacağı. Çoğu ekip demoyu hızlı çıkarır; ama onu güvenilir, ölçülebilir ve makul maliyetli bir üretim özelliğine dönüştürmek ayrı bir mühendislik işi.
LLM'i ürünün geri kalanı gibi bir mühendislik problemi olarak ele alıyorum: doğru model/maliyet dengesi, gerektiğinde RAG ile kendi verini bağlama, çıktıyı yapılandırılmış ve doğrulanabilir tutma, hata ve timeout senaryolarını tasarlama ve token/maliyet gözlemlenebilirliği. Kendi ürünlerimde (Motorii, CVCrafter, Yarış Analiz) bu akışları üretimde kullanıyorum.
- LLM API entegrasyonu (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini)
- RAG: kendi verinle bağlamlı, kaynak gösteren cevaplar (embedding + vektör arama)
- Akıllı asistan / sohbet arayüzü ve agent / araç-çağırma (tool-calling) akışları
- Yapılandırılmış çıktı (JSON / şema) ve doğrulama katmanı
- Maliyet ve gecikme optimizasyonu, önbellekleme, model yönlendirme
- Gizlilik ve güvenlik: veri sınırlandırma, PII yönetimi
- RAG ile kaynak gösteren, doğrulanabilir cevaplar
- Akıllı asistan ve agent / araç-çağırma akışları
- Maliyet, gecikme ve token gözlemlenebilirliği
Yapay Zeka & LLM Entegrasyonu projeniz mi var?
Kısa bir özet bırakın, 24 saat içinde size dönüş yapayım.