LLM & Yapay Zeka

Demo kolay, üretim zor

Bir dil modeline soru sordurup etkileyici bir demo çıkarmak bir günlük iştir. Aynı sistemin her gün yüzlerce kullanıcıya doğru, tutarlı ve maliyeti öngörülebilir cevap vermesi bambaşka bir mühendislik işi: bağlam yönetimi, önbellek, hız sınırı, hata durumunda geri düşme, kayıt tutma ve maliyet takibi.

Bu sitede sağ altta duran asistan bizim kendi kurduğumuz canlı bir örnek — hız sınırı, kimlik tanımı ve hata yönetimiyle birlikte üretimde çalışıyor.

RAG: kendi verinizle konuşan yapay zeka

Genel bir dil modeli sizin sözleşmelerinizi, ürün kataloğunuzu veya iç prosedürlerinizi bilmez. RAG mimarisi, sorulan soruya göre kendi belgelerinizden ilgili parçaları bulup modele veren yapıdır. Böylece cevaplar uydurma değil, sizin dokümanınıza dayalı olur — ve kaynağı gösterilebilir.

Doğru kurulmuş bir RAG sisteminde en kritik kısım model seçimi değil, belgelerin nasıl parçalandığı ve nasıl arandığıdır. Kötü parçalama, en iyi modeli bile işe yaramaz hale getirir.

Yapay zekayı nereye koymalı

En hızlı geri dönen kullanımlar genelde gösterişli olanlar değil: gelen e-postaların sınıflandırılması, faturaların okunup veri çıkarılması, uzun raporların özetlenmesi, müşteri sorularının ilk kademede yanıtlanması. Bunlar ölçülebilir zaman tasarrufu üretir.

Buna karşılık yapay zekanın hata payının kabul edilemeyeceği yerler de var — hukuki bağlayıcılığı olan hesaplar, resmî bildirimler, muhasebe kayıtları. Oralarda modeli karar verici değil, yardımcı olarak konumlandırıyoruz.