Yapay zekâ ve LLM entegrasyonları

Büyük dil modelleri (LLM) metin anlama, özetleme, sınıflandırma ve doğal dille etkileşimi her uygulamaya taşıyabiliyor. NG Soft olarak LLM'leri mevcut yazılımlarınıza ve süreçlerinize güvenli, ölçülebilir ve maliyeti kontrol edilebilir biçimde entegre ediyoruz. Kendi ürünümüz VitrinPilot, bulut ve yerel modelleri yedekli kullanan bu mimarinin çalışan bir örneğidir.

Teklif isteyin WhatsApp'tan yazın

LLM entegrasyonu nedir?

LLM (büyük dil modeli), çok büyük metin verileriyle eğitilmiş ve doğal dili anlayıp üretebilen yapay zekâ modelidir. LLM entegrasyonu ise bu modellerin API'ler veya yerel çalıştırma yoluyla bir uygulamanın iş akışlarına bağlanmasıdır.

Üretim ortamındaki bir LLM entegrasyonu; istem (prompt) yönetimi, yapılandırılmış çıktı, fonksiyon çağırma, hata ve zaman aşımı yönetimi, maliyet takibi, kalite ölçümü ve güvenlik katmanlarını birlikte gerektirir.

LLM entegrasyonlarında neler yapıyoruz?

Metin işleme özellikleri
Özetleme, sınıflandırma, bilgi çıkarma ve çeviri gibi yetenekleri uygulamanıza ekliyoruz.
Fonksiyon çağırma ve ajanlar
Modelin sisteminizdeki işlemleri yetki kontrolüyle tetikleyebildiği ajan yapıları kuruyoruz.
Yapılandırılmış çıktı
Model yanıtlarını şemaya bağlı JSON çıktılarla doğrulanabilir ve işlenebilir hale getiriyoruz.
Çoklu model mimarisi
Bulut ve yerel modelleri yedekli kullanarak erişilebilirliği ve maliyeti dengeliyoruz.
Kalite ve değerlendirme
Yanıt kalitesini test setleriyle ölçüyor, istem değişikliklerinin etkisini izliyoruz.
Güvenlik katmanları
İstem enjeksiyonu, veri sızıntısı ve uygunsuz içerik risklerine karşı koruma kuruyoruz.

Ne zaman tercih ediyoruz?

Uygulamasına doğal dille etkileşim eklemek isteyen ürün ekiplerinde
Yoğun metin ve belge işleyen süreçlerde
Müşteri taleplerini otomatik sınıflandırıp yönlendirmek isteyen kurumlarda
Verisini dışarı çıkarmadan yapay zekâ kullanmak isteyen kurumlarda

Bu uzmanlıktan nasıl yararlanabilirsiniz?

Sık sorulan sorular

Hangi LLM'i kullanmalıyız?

Doğru model; görevin karmaşıklığına, Türkçe performansına, veri gizliliği gereksinimine, yanıt süresine ve bütçeye göre değişir. Çoğu projede görevleri farklı modellere dağıtan kademeli bir yapı en verimli sonucu verir.

Yerel (on-premise) LLM çalıştırmak mümkün mü?

Evet. Açık ağırlıklı modeller Ollama gibi araçlarla kendi sunucularınızda çalıştırılabilir. Veri dışarı çıkmaz; ancak donanım gereksinimi ve model kalitesi bulut modelleriyle birlikte değerlendirilmelidir.

LLM maliyetleri nasıl kontrol edilir?

Önbellekleme, istemleri kısaltma, basit görevlerde küçük modeller kullanma, toplu işleme ve kullanım limitleriyle maliyet öngörülebilir hale gelir. Token tüketimini panellerle izliyoruz.

Son güncelleme: 11 Kasım 2026

İlgili sayfalar