Yapay Zekâ Entegrasyonu ve Otomasyon
Yazılımınıza uygun yapay zekâ özellikleri.
Dil modellerini, belge işleme ve bilgi arama özelliklerini yeni ya da mevcut uygulamalara entegre edebiliriz. Önce yapılacak işi, kullanılacak veriyi ve iş akışının sınırlarını belirleriz. Yapay zekânın nerede yararlı olacağını ve hangi adımlarda insan incelemesi gerektiğini buna göre kararlaştırırız.
Bu hizmet hangi sorunları çözer?
İşe yarayan bir özellik, belirli bir ihtiyaçla başlar.
Farklı kaynaklara dağılmış bilgi
Kurum içi belge veya kayıtlardan yanıt bulmak, birden fazla yerde arama yapmayı gerektiriyor. Bilgiyi bir araya getirirken her kaynağın erişim yetkilerini de gözetmek gerekiyor.
İncelenmeyi bekleyen belgeler
Alanları çıkarmak, gelen dosyaları sınıflandırmak veya özet hazırlamak zaman alıyor. Süreçte, belirsiz sonuçları kullanılmadan önce kontrol edecek bir adım gerekiyor.
Prototipten uygulamaya geçiş
Modelden yanıt almak, ürünün tamamlandığı anlamına gelmiyor. Erişim kontrolleri, anlaşılır bir arayüz, kullanım sınırları ve sağlayıcı yanıt vermediğinde izlenecek yol da tasarlanmalı.
NELER GELİŞTİREBİLİRİZ?
Model bağlantısından uygulamanın bir parçasına.
Dil modeli API entegrasyonu
Dil modeli API’lerini sunucu tarafında, kimlik doğrulama ve uygulamanın erişim kuralları içinde bağlarız. Yapılandırılmış çıktıları doğrular; zaman aşımı, sağlayıcı hataları, kullanım ve maliyet sınırlarını özelliğe göre belirleriz.
Model önerir. Yetkileri ve işlemleri uygulama yönetir.
- Belirli görevlere yönelik asistanlar
- Bilgiye erişim, taslak hazırlama, özetleme ve kullanıcıyı adım adım yönlendiren iş akışları için asistanlar. Hangi bilgileri okuyabileceklerini ve özellikle önemli karar veya değişikliklerden önce hangi sonuçların insan incelemesine gireceğini netleştiririz.
- Belge işleme
- Belirlenen alanları çıkaran, belgeleri sınıflandıran veya özetleyen; sonuçları incelenip düzeltilebilen akışlar. Örnek dosyalarla çalışır, desteklenecek biçimleri kararlaştırırız. Taranmış sayfalar, farklı düzenler ve optik karakter tanıma ihtiyacı ayrıca değerlendirilir.
- Kaynaklara dayalı yanıt üretimi ve bilgi arama (RAG)
- RAG yaklaşımı, yanıt hazırlamadan önce kullanıcının erişim yetkisi olan kaynaklardan ilgili içeriği bulur. Kaynak gösterimi, güncellemeler ve yetkiler uygulamanın bir parçasıdır. Kanıt eksik veya yetersizse sistem bunu açıkça belirtmelidir; kaynak bulmak her yanıtın doğru olmasını sağlamaz.
- İş akışı otomasyonu ve yapay zekâ ajanları
- Modelin belirli araçlarla işlem yapmayı talep edebildiği, sınırları tanımlı akışlar. Uygulama kodu işlemden önce yetkileri ve girdileri kontrol eder. Adım sınırlarını, onay noktalarını, iptal ve hata sonrası devam etme davranışını belirler; başarısız veya tekrarlanan işlemleri ele alırız.
- SaaS ve mevcut uygulamalara yapay zekâ özellikleri
- React, Next.js, Node.js veya PHP ile geliştirilmiş SaaS ürünlerine ve kurum içi iş uygulamalarına belirli bir özellik ekleyebiliriz. Mevcut hesap kuralları, abonelik yetkileri ve arayüzler entegrasyona yön verir; yapay zekâ kullanmak ürünü baştan yazmayı gerektirmez.
Mühendislik Yaklaşımı
Bağlantıyı kurmadan önce ihtiyacı doğrulayın.
Model tabanlı özelliği, üzerinde anlaşılan örneklerle daha basit seçeneklerle karşılaştırırız. Sağlayıcıya özgü kodu uygulama kurallarından ayrı tutarız; davranış incelenebilir ve değiştirilebilir kalır.
İş akışını anlayın
Görevi, kullanıcıları, kullanılabilecek veriyi ve mevcut sistemleri belirleyin. Yanlış bir yanıtın veya başarısız bir işlemin kullanıcılar açısından ne anlama geleceğini konuşun.
Yaklaşımı doğrulayın
Dil modelini klasik arama, sabit kurallar veya sonucu önceden belirlenebilen otomasyonla karşılaştırın. Gerçek kullanım örnekleriyle yapay zekânın uygunluğunu ve ilk uygulamanın kapsamını değerlendirin.
Sınırları belirleyerek geliştirin
Seçilen özelliği erişim kontrolleri, girdi ve çıktı doğrulaması, inceleme adımları ve hata yönetimiyle bağlayın. Sağlayıcıya özgü kodu uygulamanın iş kurallarından ayrı tutun.
Kontrol edin ve iyileştirin
Olağan ve zor örnekleri test edin, üretilen çıktıları ve istenen işlemleri inceleyin. Davranışı üzerinde anlaşılan kapsamda iyileştirin; sınırlamaları ve sonraki çalışmalar için gereken kararları kaydedin.
Teknolojiler ve entegrasyonlar
İşe uygun araçlar.
- Dil modeli API’leri
- Sağlayıcı seçimini görev, veri sınırları, beklenen çıktı ve işletim bütçesi belirler. Erişim bilgileri ve sağlayıcıya yapılan çağrılar sunucu tarafında kalır.
- React, Next.js, Node.js ve PHP
- Mevcut ön yüz ve sunucu tarafı içinde çalışır, gerektiğinde arayüz veya sunucu uç noktası ekleriz. İş kuralları uygulamanın sorumluluğunda kalır.
- Arama, veri saklama ve arka plan görevleri
- Uygun olduğunda mevcut veri kaynaklarını ve arama altyapısını kullanırız. Arama dizinleri, kuyruklar veya belge işleme araçları yalnızca iş akışı gerektirdiğinde eklenir.
Mevcut sistemler ve devam eden geliştirme
Kullandığınız uygulamayı geliştirerek ilerleyin.
Mevcut bağlantı noktalarını ve bağımlılıkları değerlendirir, yetkilere ve iş kurallarına uyan belirli bir özellik ekleriz. Destekleyici değişiklikler aşamalı planlanabilir; yazılımı tümüyle yeniden yazmak başlangıç varsayımı değildir.
Başlamadan önce
Başlamadan önce sorularınız.
Mevcut uygulamamıza yapay zekâ eklenebilir mi?
Çoğu durumda mümkündür. Önce kodu, arayüzleri, yetkileri ve veri akışını inceler, belirli bir özelliğin nereye yerleşebileceğini belirleriz. Bazı sistemlerde yeni bir uç nokta veya arka plan görevi gerekebilir; değişikliklerin kapsamını uygulamayı inceledikten sonra kararlaştırırız.
Her otomasyon yapay zekâ gerektirir mi?
Hayır. Zorunlu alanları kontrol etmek veya onaylanmış bir kaydı sistemler arasında aktarmak gibi öngörülebilir işlerde sabit kurallar çoğu zaman daha uygundur. Model, farklı yapıdaki metin veya belgeleri yorumlamaya yardımcı olabilir; sonraki işlemler ise belirlenmiş kurallarla yürütülebilir.
Entegrasyon için hangi verilere ihtiyaç var?
Yapılacak işe bağlıdır. Belge işleme için örnek dosyalar, bilgi arama için erişimine izin verilen kaynaklar ve bunları güncel tutacak bir yöntem gerekir. Hangi verilere erişilebileceğini ve sağlayıcıya nelerin gönderilebileceğini birlikte belirleriz. İlk başvuruda özel belge veya erişim bilgileri yerine genel bir açıklama yeterlidir.
Yanlış çıktılar nasıl ele alınır?
Çıktı yapısı ve iş kuralları için kontroller, belirsiz sonuçlar için inceleme adımları ve kullanılabilir yanıt alınamadığında arayüzün davranışını belirleriz. Bu kontroller her bilgi hatasını yakalayamaz. Önemli sonuçları olan karar veya işlemlerde ilerlemeden önce insan onayı istenebilir.
Mevcut teknoloji altyapımız kullanılabilir mi?
Sistem uygun bağlantı noktaları sunuyorsa evet. React veya Next.js arayüzleri, Node.js ya da PHP üzerinde sunucu tarafındaki model bağlantılarını kullanabilir. Yeni araç önermeden önce mevcut bağımlılıkları ve işletim koşullarını inceleriz; teknoloji altyapısını değiştirmek bir ön koşul değildir.
Entegrasyon ile yapay zekâ destekli geliştirme arasındaki fark nedir?
Entegrasyon, uygulamanıza veya iş akışınıza kullanıcıların yararlanabileceği bir özellik ekler; belge alanlarını çıkarma ya da bilgi arama gibi. Yapay zekâ destekli geliştirme ise kodlama, hata ayıklama veya dokümantasyon gibi mühendislik çalışmalarında araç kullanılmasıdır. Bu hizmet, yazılımınıza eklenecek özellikle ilgilidir; geliştirme yöntemi ayrı değerlendirilir.
Çalışmalardan örnekler
- Yazılım Mühendisliği
Kurucunun genel yazılım mühendisliği deneyimi; bu örnekler teslim edilmiş, uygulama içinde çalışan yapay zekâ entegrasyonları değildir.
Mühendisle doğrudan çalışın
Hangi iş için kapsamı net bir özellik gerekiyor?
Hedeflediğiniz iş akışını, kullandığınız yazılımı ve insanların desteğe ihtiyaç duyduğu adımı anlatın. Veri ve inceleme gereksinimlerini birlikte ele alabiliriz. Teknik kararlar ve uygulama sürecinde kurucumuz Kerem Yılmaz Güney ile doğrudan çalışacaksınız.