Yapay zeka mühendisliği hizmetleri hangi sorunu çözer
Yapay zeka mühendisliği hizmetleri, bir demoda çalışan yapay zekayı canlı bir üründe güvenilir çalışır hale getirme sorununu çözer. Bir büyük dil modelini (LLM) uygulama programlama arayüzü (API) üzerinden çağırmak kolaydır. Zor olan, cevabın doğruluğunu ölçmek, maliyeti kontrol etmek, veriyi korumak ve modelin saldırılara karşı dayanıklı olmasını sağlamaktır.
Bu grup iki tür ihtiyaca cevap verir. Birincisi, yapay zekayı ürünün ya da iç sistemin bir parçası yapmak. İkincisi, yazılım ekibinin kendisinin yapay zekayla daha verimli çalışması. İkisi farklı işlerdir ve farklı hizmetlerle karşılanır.
Demodan canlı ürüne geçerken eklenen katmanlar her projede benzerdir:
- Gerçek kullanım örneklerinden oluşan bir değerlendirme seti ve her değişiklikten önce çalışan testler.
- Model çağrılarının, maliyetin ve hataların izlendiği bir kayıt altyapısı.
- Kişisel verinin maskelenmesi ve yetkisiz verinin modele gitmemesi için kurallar.
- Model sağlayıcısı ya da sürüm değiştiğinde davranışı karşılaştırmayı sağlayan bir yöntem.
Bu katmanlar olmadan çalışan bir yapay zeka özelliği, ilk model güncellemesinde sessizce bozulabilir.
Hangi mühendislik hizmetini ne zaman seçmelisiniz
Hangi hizmetin uygun olduğu, yapay zekanın neyi işleyeceğine ve verinin nerede kalması gerektiğine bağlıdır. Aşağıdaki tablo tipik durumları uygun hizmetle eşleştirir.
| Durumunuz | Uygun hizmet |
|---|---|
| Web ya da mobil ürününüze yapay zeka özelliği eklemek istiyorsunuz | Yapay zeka destekli uygulama geliştirme |
| Türkçe metinleri sınıflandırmak, özetlemek ya da içinden bilgi çıkarmak gerekiyor | Türkçe doğal dil işleme çözümleri |
| Kamera görüntüsünden kalite kontrol, sayım ya da nesne tespiti istiyorsunuz | Bilgisayarlı görü ve görüntü işleme |
| Hazır model sizin terimlerinizi, biçiminizi ya da üslubunuzu tutturamıyor | LLM ince ayar ve özel model |
| Veri şirket dışına çıkmamalı, modeli kendi sunucunuzda çalıştırmak istiyorsunuz | Kurum içi LLM kurulumu |
| Chatbot, ajan ya da RAG sisteminiz canlıya çıkmadan saldırılara karşı test edilmeli | LLM güvenlik testi ve red teaming |
| Yazılım ekibiniz kodlama ajanlarını kontrollü ve ölçülü kullanmak istiyor | Yazılım ekipleri için Claude Code ve kod asistanı kurulumu |
Hazır model API'si, ince ayar ve kurum içi model arasında nasıl seçilir
Hazır model API'si çoğu projede ilk ve en sade seçenektir. İnce ayar ve kurum içi model ise belirli bir gerekçe olduğunda devreye girer. Seçimde şu soruları sorarız:
- Veri yurt dışındaki bir sağlayıcıya gidebilir mi? Gidemiyorsa açık ağırlıklı bir modelle kurum içi kurulum gerekir. KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) açısından yurt dışı aktarım bu kararda belirleyicidir.
- Sorun bilginin eksik olması mı, yoksa biçim ve üslup mu? Bilgi eksikse şirket belgelerinden cevap üreten bir yapı, yani Retrieval Augmented Generation (RAG) genellikle yeterlidir. Biçim ve üslup sorunu ince ayarla çözülür.
- Hacim ne kadar? Çok yüksek hacimli ve dar bir görevde küçük, ince ayarlı bir model maliyeti düşürebilir.
İki yöntemin karşılaştırması için fine-tuning mi RAG mı yazısına bakabilirsiniz. Sık kurulan kombinasyonlar da bu sorulardan çıkar. Kurum içi model ile ince ayar birlikte yürür. Canlıya çıkan her chatbot ya da ajan için güvenlik testi ayrı bir adım olarak planlanır. OWASP'ın büyük dil modeli uygulamaları için yayımladığı risk listesi bu testlerin ortak çerçevesidir.
Yapay zeka mühendisliği projelerinin maliyeti neye bağlı
Yapay zeka mühendisliği projelerinin maliyeti, projenin kapsamına, verinin hazırlık durumuna ve altyapı tercihine bağlıdır. Rakam vermiyoruz, çünkü tek bir özellik ekleme işi ile kurum içi model kurulumu çok farklı iş yüküdür. Teklifi belirleyen etkenler şunlardır:
- Geliştirilecek özelliklerin sayısı ve entegre edilecek sistemler.
- Eğitim ya da değerlendirme için verinin hazır olup olmadığı.
- Hazır API, bulut GPU ya da kendi sunucunuzda donanım tercihi.
- Doğruluk ve güvenlik testlerinin kapsamı.
- Teslim sonrası bakım ve ekibinize devir ihtiyacı.
İlk görüşmede çözmek istediğiniz sorunu ve elinizdeki veriyi konuşmak isteriz. Kendi ürün ekibiniz varsa işi onlarla birlikte yürütmeyi ve sonunda onlara devretmeyi planlarız. Görüşme için bize yazın.
Sık sorulan sorular
Yapay zeka yazılım geliştirme ne demek?
Yapay zeka yazılım geliştirme iki anlamda kullanılır. Birincisi, yapay zeka özelliği olan yazılım geliştirmektir, örneğin bir uygulamaya belge özetleme eklemek. İkincisi, yazılımı yapay zeka araçlarıyla geliştirmektir, örneğin kodlama ajanı kullanmak. Bu grupta iki ihtiyaç için de ayrı hizmetler bulunur.
LLM geliştirme hizmeti sıfırdan model eğitmek mi demek?
Hayır. LLM geliştirme hizmeti çoğu durumda sıfırdan model eğitmek demek değildir. Sıfırdan büyük bir model eğitmek çok yüksek veri ve donanım gerektirir. İşletmelerin ihtiyacı genellikle hazır bir modeli doğru kullanmak, ince ayarla uyarlamak ya da kendi sunucusunda çalıştırmakla karşılanır.
Açık ağırlıklı model hazır API kadar iyi çalışır mı?
Açık ağırlıklı modellerin performansı göreve göre değişir. Llama, Qwen, Mistral ve DeepSeek gibi aileler birçok görevde iş görür. En zor akıl yürütme işlerinde hazır kapalı modeller çoğu zaman öndedir. Doğru karar, sizin görevinizden alınmış bir test setiyle iki seçeneği karşılaştırarak verilir.
Yapay zeka uygulaması canlıya çıkmadan güvenlik testi gerekir mi?
Evet. Yapay zeka uygulaması canlıya çıkmadan güvenlik testi gerekir, özellikle müşteriye açık ya da şirket sistemlerinde işlem yapan uygulamalarda. İstem enjeksiyonu, veri sızıntısı ve yetki aşımı klasik yazılım testlerinde görünmeyen risklerdir. Test yalnız yetkili olduğunuz sistemlerde ve yazılı izinle yapılır.
Kod asistanları yazılım ekibinin yerini alır mı?
Hayır. Kod asistanları ve kodlama ajanları yazılım ekibinin yerini almaz, ekibin çalışma biçimini değiştirir. Ajan kodu yazabilir, fakat mimari kararlar, kod incelemesi ve güvenlik sorumluluğu ekipte kalır. Kurallar ve test olmadan kullanılan ajanlar hatalı ya da güvensiz kodu hızla çoğaltabilir.