Yapay zeka destekli uygulama geliştirme neleri kapsar
Yapay zeka destekli uygulama geliştirme, bir yazılım ürününün belirli bir işini modele devretmek ve bunu güvenilir biçimde çalıştırmaktır. Model tek başına ürün değildir. Arayüz, veri akışı, hata yönetimi, maliyet kontrolü ve ölçüm katmanı olmadan canlıda tutarlı sonuç vermez.
Uygulamaya eklenen tipik yapay zeka özellikleri şunlardır:
- Serbest metinden yapılandırılmış veri çıkarma, örneğin bir formu e-postadan otomatik doldurma
- Uygulama içi doğal dille arama ve filtreleme
- Fotoğraftan ürün, belge ya da hasar tanıma
- Kullanıcıya özel öneri, özet ya da taslak üretimi
- Sesli komut ve konuşmanın yazıya dökülmesi
Müşteriyle sohbet eden bir asistan istiyorsanız konu web ve WhatsApp chatbot geliştirme başlığına girer. Hangi özelliğin işinize gerçekten değer katacağından emin değilseniz önce yapay zeka danışmanlığı ile kullanım senaryosu keşfi yapmak daha doğru başlangıçtır. Uygulama geliştirme, model, altyapı ve güvenlik çalışmalarıyla birlikte yapay zeka mühendisliği hizmetleri altında yer alır.
Hazır model API'si mi, açık ağırlıklı model mi
Model seçimi, yani hazır bir uygulama programlama arayüzü (API) mi yoksa kendi sunucunuzda çalışan açık ağırlıklı model mi kullanılacağı, verinin hassasiyeti, beklenen kalite ve kullanım hacmine göre yapılır. Çoğu projede ilk sürüm hazır bir API ile çıkar. Hacim ve gereksinim netleştikçe seçim yeniden değerlendirilir. Biz projenin başında aynı görevi birkaç model ailesiyle deneyip sonuçları kendi test setinizle karşılaştırırız.
| Ölçüt | Hazır model API'si (GPT, Claude, Gemini) | Açık ağırlıklı model (Llama, Mistral, Qwen) |
|---|---|---|
| Başlama hızı | Hızlı, altyapı gerekmez | Sunucu ve kurulum gerekir |
| Veri nerede işlenir | Sağlayıcının altyapısında | Kendi sunucunuzda ya da seçtiğiniz bulutta |
| Maliyet yapısı | Kullanım başına ödeme | Donanım ve bakım maliyeti, kullanımdan bağımsız |
| Kalite | Genel görevlerde güçlü | Dar görevde ince ayarla yaklaşabilir |
| Sağlayıcı bağımlılığı | Fiyat ve model değişikliğine açık | Kontrol sizde |
Uygulamanın model katmanını soyut tutarız. Böylece ileride model değiştirmek kodun tamamını yeniden yazmayı gerektirmez. Açık ağırlıklı modeli kendi altyapınızda çalıştırmaya karar verirseniz kurum içi LLM kurulumu ayrı bir çalışma olarak planlanır.
Yapay zeka özelliği canlıda nasıl güvenilir tutulur
Yapay zeka özelliğini canlıda güvenilir tutmanın yolu, model çıktısını her zaman doğrulamak ve davranışı sürekli ölçmektir. Model aynı girdiye her seferinde aynı cevabı vermez ve yanılabilir. Uygulama bunu bilerek tasarlanmalıdır.
- Yapılandırılmış çıktı. Model cevabı JSON şemasına göre üretir, uygulama şemaya uymayan cevabı reddeder.
- Değerlendirme seti. Gerçek örneklerden oluşan bir test seti her model ya da istem değişikliğinden önce çalıştırılır. İstem tasarımının ayrıntısı için prompt mühendisliği ve değerlendirme setleri hizmetimize bakabilirsiniz.
- Gözlemlenebilirlik. Her çağrının girdisi, çıktısı, süresi ve maliyeti kayda geçer.
- Güvenlik. İstem enjeksiyonu, hassas bilgi sızıntısı ve aşırı yetki gibi riskleri OWASP'ın büyük dil modeli uygulamaları için yayımladığı ilk on risk listesine göre gözden geçiririz.
- Yedek akış. Model servisi yanıt vermezse uygulama çökmez, kullanıcı klasik akışa yönlenir.
Hangi işler yapay zekaya uygun değildir
Kesin kurallı, her seferinde aynı sonucu vermesi gereken işler yapay zekaya uygun değildir. Fatura toplamı hesaplamak, vergi oranı uygulamak ya da stok düşmek klasik kodla yapılır. Model bu işlerde gereksiz maliyet ve hata riski getirir.
Uygun olmayan diğer durumlar şunlardır:
- Hatanın telafisi zor olan, insan onayı konulamayan kararlar
- Örnek verisi hiç olmayan, başarısı ölçülemeyen görevler
- Kullanıcının cevabı her zaman kaynağıyla doğrulaması gereken hukuki ya da tıbbi yorumlar
Bu ayrımı projenin başında yaparız. Bazen önerimiz, yapay zekayı yalnız tek bir adımda kullanıp akışın geri kalanını klasik yazılımla kurmaktır. Sektörünüze göre gerçekçi örnekler görmek isterseniz işletmelerde yapay zeka kullanım örnekleri yazımıza bakabilirsiniz. Şirket belgelerinden kaynaklı cevap üreten bir uygulama düşünüyorsanız kurumsal bilgi asistanı hizmetimiz bu ihtiyaca odaklanır.
Kişisel veri ve KVKK uygulamada nasıl ele alınır
Uygulama kullanıcıların kişisel verisini bir modele gönderiyorsa KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) yükümlülükleri tasarım aşamasında ele alınır. Hangi alanın modele gittiği, verinin hangi ülkede işlendiği ve saklanıp saklanmadığı netleşmelidir. Yurt dışındaki bir sağlayıcı kullanılıyorsa Kanun'un 9. maddesindeki aktarım şartları devreye girer.
Teknik önlemler olarak gereksiz alanları göndermeyiz, kimlik bilgilerini maskeleriz ve veriyi eğitimde kullanmayan kurumsal sözleşmeleri tercih ederiz. Aydınlatma metni ve açık rıza gibi hukuki adımlar hukuk danışmanınızla birlikte hazırlanır.
Yapay zeka uygulama geliştirme maliyeti neye bağlı
Yapay zeka uygulama geliştirme maliyetini özelliğin karmaşıklığı, mevcut kod tabanının durumu ve beklenen kullanım hacmi belirler. Sabit fiyat listemiz yoktur. Kapsamı yazılı çıkarıp teklif veririz.
- Yeni ürün ya da mevcut uygulama. Mevcut uygulamaya özellik eklemek, sıfırdan ürün geliştirmekten farklı bir iş yüküdür.
- Platform sayısı. Yalnız web, yalnız mobil ya da ikisi birden.
- Model ve altyapı. Hazır API kullanım başına maliyet getirir. Kendi sunucunuzda model çalıştırmak donanım ve bakım ister.
- Veri hazırlığı. Test seti ve örnek veri hazır değilse bunu birlikte oluştururuz.
- Teslim biçimi. Kodu ekibinize devretmek, eğitim ve dokümantasyon gerektirir. Canlıdaki bakımın kimde kalacağı ayrıca planlanır.
Ücretsiz ilk görüşmede ürününüzü, kullanıcı sayınızı ve yapay zekadan beklediğiniz somut işi konuşuruz. Görüşme talebi için iletişim sayfasından yazabilirsiniz. Kendi ekibinizin kod asistanlarıyla çalışmasını istiyorsanız yazılım ekipleri için yapay zeka eğitimi ayrı bir hizmettir.
Sektörlere göre kullanım alanları
- kullanım alanı 01
E-ticaret uygulamasında doğal dille arama
Örneğin bir e-ticaret uygulamasında kullanıcı "yağmurda giyilecek hafif erkek montu" yazar, uygulama bunu filtrelere çevirip uygun ürünleri listeler.
- kullanım alanı 02
Sigorta uygulamasında fotoğraftan ön değerlendirme
Kullanıcı hasar fotoğrafı yükler, model hasarlı parçayı işaretler ve eksper için ön not hazırlar. Karar eksperde kalır.
- kullanım alanı 03
Saha ekibi için sesli rapor
Saha personeli ziyaret notunu sesli anlatır, mobil uygulama metne döker ve formun alanlarını doldurur.
- kullanım alanı 04
Kurumsal portalda belge özetleme
Kullanıcı uzun bir raporu yükler, uygulama özetini ve önemli tarihleri çıkarır, kaynak sayfaları gösterir.
- kullanım alanı 05
Eğitim uygulamasında kişisel geri bildirim
Öğrencinin yazdığı cevap değerlendirilir, eksik noktalar için açıklama ve ek alıştırma önerilir.