Yapay Zeka Entegrasyonları Neden Yönetişim Katmanında Çöker?
Sorun nadiren modelin kendisidir. Eksik bir istem kayıt defteri, değerlendirme kapısı ve insan onay akışı canlı AI projelerinin asıl kırılma noktasıdır.
İçgörüyü oku ↗ Demodan sonra
canlıda çalışan AI
Yönetişim katmanları, değerlendirme kapıları, bilgi erişim (RAG) tasarımı ve operasyonel iskelet. Bir AI entegrasyonunun lansmandan sonra ayakta kalmasını sağlayan gerçek mühendislik.
Yapay Zeka Mühendisliği
Yapay Zeka Entegrasyonları Neden Yönetişim Katmanında Çöker?
Sorun nadiren modelin kendisidir. Eksik bir istem kayıt defteri, değerlendirme kapısı ve insan onay akışı canlı AI projelerinin asıl kırılma noktasıdır.
Yapay Zeka Mühendisliği
Araştırma Ekibi Olmadan LLM Değerlendirmesi (Eval) Kurmak
Küçük bir mühendislik ekibinin bir haftada kurabileceği, birleştirmeyi bloklayan ve müşteri regresyonlarının %80'ini yakalayan canlı LLM değerlendirme kapısı.
Yapay Zeka Mühendisliği
İstem Kayıt Defteri (Prompt Registry): YAML, Tablo veya Servis?
Canlı istem kayıt defteri için çalışan üç mimari şekil: 3, 30 veya 300 kişilik ekiplerden hangisine YAML dosyası, veritabanı tablosu veya servis uyar?
Yapay Zeka Mühendisliği
Üç Model Yükseltmesine Dayanan Sistem İstemleri (System Prompts)
Tek bir modelin tuhaflıklarına göre ayarlanmış sistem istemi bir sonraki modelde kırılır. Niyeti modele özgü ince ayardan ayıran üç katmanlı yapı.
Yapay Zeka Mühendisliği
LLM Çıktı Akışı (Streaming): Canlıda Isıran Uç Durumlar
Token akışı sohbet arayüzleri için standarttır ancak ince hataların kaynağıdır. Yarım kalan JSON, kesilen yanıtlar, yeniden deneme ve geri basınç desenleri.