Yapay zeka uygulaması

Yapay zeka uygulaması: 2026'da ürün yapısı değişti

Yapay zeka uygulaması geliştirme — Claude, GPT, Gemini gibi LLM'ler ürünlerin temeli haline geldi. RAG, AI agent, fine-tuning, vector search.

Hızlı cevap

Yapay zeka uygulaması geliştirme: Claude / GPT / Gemini API entegrasyonu, RAG, AI agent, fine-tuning — üretim seviyesinde AI ürünleri.

Production seviyesinde AI uygulamaları: rate limit yönetimi, fallback strategy, cost optimization, prompt engineering, evaluation — hepsi standart paketin parçası.

AI uygulama projesi başlat Tüm hizmetler

AI uygulama tesliminde standart

Claude / GPT / Gemini API entegrasyonu
RAG (vector database + retrieval)
AI agent (multi-step, tool use)
Prompt engineering + evaluation
Cost monitoring + rate limit management

100+

Tamamlanan proje

10+

Yıllık deneyim

Şehir kapsama

4.9/5

Müşteri memnuniyeti

01.

AI uygulamasının temel desenleri

Modern AI uygulaması 4 ana desen üzerinde çalışır: 1) Tek-shot LLM çağrısı (genel chatbot, content generation), 2) RAG (kullanıcı verisini LLM'e ilişkilendirme — knowledge base, doküman QA), 3) Multi-step agent (tool use, multi-turn konuşma), 4) Fine-tuned model (şirket-spesifik dil, ton).

Kararı ürünün ihtiyacına göre alıyoruz. RAG çoğu kurumsal kullanım için yeterli; agent gerektiği durumlarda eklenir; fine-tuning son çare.

02.

Vector database ve RAG mimarisi

RAG (Retrieval-Augmented Generation), AI uygulamasının şirket-spesifik veriyle çalışmasının standart yolu. Postgres (pgvector), Pinecone, Weaviate veya Qdrant — vector database seçimi proje boyutuna göre.

Embedding model seçimi (OpenAI text-embedding-3, Cohere, Anthropic) ayrı bir karar; embedding kalitesi RAG sonucunu doğrudan etkiler. Hibrit search (vector + keyword) standart yaklaşımımız.

03.

Maliyet ve rate limit yönetimi

AI uygulaması production'a çıktığında dikkat edilmesi gereken iki şey: maliyet ve rate limit. Çoğu LLM api'si pahalı; cost monitoring ilk günden zorunlu. Anthropic / OpenAI dashboard'larını takip eden alarm sistemini kuruyoruz.

Rate limit yönetimi için: queueing, exponential backoff, fallback model (GPT-4 yerine GPT-3.5), prompt caching (Anthropic'in offer ettiği cache), batch API. Bunlar maliyeti %50-80 azaltabilir.

04.

Evaluation ve prompt engineering

AI uygulamasının kalitesi prompt engineering ve evaluation sürecinden gelir. İyi promptlar yazmak — context, examples, structured output — kalitenin yarısı. İkinci yarısı evaluation: hangi prompt versiyonu daha iyi cevap verdi?

Bunun için a/b test framework'leri ve eval suite'leri kuruyor; süreç içinde insan eli ile annotation yaptırıyoruz. Böylece prompt'ları iteratif olarak iyileştiriyoruz.

Sıkça sorulan sorular

Hangi LLM modelini kullanıyorsunuz?

Anthropic Claude (genelde tercih), OpenAI GPT, Google Gemini, Mistral. Kararı kullanım case'ine ve maliyete göre alıyoruz.

Şirket verisi güvende mi?

Evet. Anthropic / OpenAI Enterprise planlarında data privacy garantili (training'e dahil edilmez). On-premise deployment isteniyorsa Llama / Mistral gibi açık modelleri lokal çalıştırabiliyoruz.

AI uygulaması maliyeti nasıl hesaplanır?

İki kısmı var: geliştirme maliyeti (sabit kapsam) ve runtime LLM API maliyeti (kullanım bazında). Runtime maliyetini keşif sırasında kullanım hacmine göre tahmin ediyoruz.

Fine-tuning gerekli mi?

Çoğu durumda hayır. RAG + iyi prompt engineering yeterli. Fine-tuning özel ton, format veya domain dili gerektiği durumlarda son çare.

Hangi sektörlerde AI uyguladınız?

Customer support otomasyonu, content generation, document QA, kod analizi, satış süreç automation, üretim metrik yorumlama. Sektör agnostik çalışabiliyoruz.

Lokasyon