LLM Sohbet Deneyimi İçeren Bir AI Uygulaması Nasıl Yapılır

Kullanım Durumuyla ve Başarı Metrikleriyle Başlayın

Bir model seçmeden veya bir chatbot arayüzü tasarlamadan önce sohbet deneyiminin ne için olduğunu belirleyin. “Bir LLM sohbeti ekle” bir kullanım durumu değildir—kullanıcılar sohbet istemez; sonuçlar isterler: yanıtlar, tamamlanmış eylemler ve daha az gidip gelme.

Kullanıcı problemini netleştirin

Kullanıcının bakış açısından bir cümlelik bir problem ifadesi yazın. Örneğin: “Beş farklı sekme açmadan iade politikamız hakkında hızlı, doğru cevaplara ihtiyacım var” veya “Bir destek biletiyi doğru detaylarla bir dakikadan kısa sürede oluşturmak istiyorum.”

Yardımcı bir kontrol: cümleden “sohbet” kelimesini çıkardığınızda cümle hâlâ anlamlıysa, gerçek bir kullanıcı ihtiyacını tanımlıyorsunuz demektir.

3–5 temel görevi seçin (şimdilik diğerlerini görmezden gelin)

İlk sürümü odaklı tutun. Asistanınızın uçtan uca halletmesi gereken küçük bir görev seti seçin, örneğin:

• Resmi dokümantasyonunuza dayalı SSS'leri yanıtlayın
• Kullanıcının sorununu özetleyin ve bir destek yanıtı taslağı oluşturun
• Sisteminizde bir öğe oluşturun veya güncelleyin (bilet, sipariş, CRM kaydı)
• Bir kullanıcıyı bir iş akışı boyunca yönlendirin (iade, onboarding, sorun giderme)

Her görevin net bir “tamamlandı” durumu olmalı. Asistan görevi güvenilir şekilde tamamlayamazsa, gerçek bir AI uygulaması değil demo gibi hissedilir.

Ölçülebilir başarı metrikleri tanımlayın

Asistanın işe yaradığını nasıl anlayacağınızı belirleyin. İş ve kalite metriklerinin karışımını kullanın:

• Zaman tasarrufu: görevin tamamlanma süresi ortalaması vs. temel değer
• Çözüm oranı: kullanıcı amacının gerçekleştirildiği konuşmaların %'si
• Yönlendirme oranı: kullanıcıların hala insana ihtiyaç duyma sıklığı
• CSAT veya başparmak yukarı/aşağı: önemli etkileşimlerden sonra basit kullanıcı geri bildirimi
• Kalite örnek kontrolleri: rastgele seçilmiş konuşmaların bir rubrikle incelenmesi

Her metrik için bir başlangıç hedefi seçin. Kabaca hedefler bile ürün kararlarını basitleştirir.

Kısıtları erken listeleyin (sonra yeniden tasarlamak zorunda kalmayın)

Her şeyi şekillendirecek sınırları yazın:

• Gecikme: ürününüzde hangi yanıt süresi kabul edilebilir hissi verir
• Bütçe: konuşma başı veya aktif kullanıcı başı maliyet
• Gizlilik ve uyum: modelin hangi verileri görebileceği, depolayabileceği veya loglayabileceği
• Desteklenen diller ve ton: hedef kitleniz için “iyi” nasıl duyulmalı

Net bir kullanım durumu, küçük bir görev listesi, ölçülebilir metrikler ve açık kısıtlarla, LLM sohbetinizin geri kalanı tahmin yerine pratik takaslar haline gelir.

LLM'inizi Seçin: Hosted API mi, Kendiniz mi Barındıracaksınız

Doğru modeli seçmek heyecandan çok uyuma dayanır: kalite, hız, maliyet ve operasyonel çaba. Seçiminiz kullanıcı deneyiminden devam eden bakıma kadar her şeyi şekillendirir.

Hosted API'ler (yönetilen modeller)

Hosted sağlayıcılar hızlı entegrasyon sağlar: metin gönderirsiniz, metin alırsınız; ölçeklendirme, güncellemeler ve donanımı onlar halleder. Bu genellikle Yapay zeka uygulama geliştirme için en iyi başlangıçtır çünkü LLM sohbeti deneyiminizde iterasyon yaparken aynı zamanda bir altyapı ekibi olmanız gerekmez.

Takaslar: büyük ölçekte maliyetler daha yüksek olabilir, veri yerleşimi seçenekleri sınırlı olabilir ve üçüncü tarafın çalışma süresi ve politika kısıtlarına bağımlı olursunuz.

Kendi barındırdığınız / açık modeller

Kendi modelinizi çalıştırmak veri işleme, özelleştirme ve yüksek hacimde potansiyel olarak daha düşük marjinal maliyet üzerinde daha fazla kontrol sağlar. Ayrıca on-prem dağıtım veya katı yönetişim gerekiyorsa yardımcı olur.

Takaslar: model sunma, GPU kapasite planlaması, izleme, yükseltmeler ve olay müdahalesi tamamen sizin sorumluluğunuzda olur. Yığınınız iyi ayarlı değilse gecikme kötü olabilir; kullanıcıya yakın dağıtırsanız iyi olabilir.

Konteks penceresi: gerçek konuşmalara uyun

Konteksti fazla almayın. Tipik mesaj uzunluğunu ve dahil edeceğiniz geçmiş veya alınan içerik miktarını tahmin edin. Daha uzun konteks pencereleri sürekliliği artırabilir, ama genellikle maliyet ve gecikmeyi de yükseltir. Birçok sohbet akışı için daha küçük bir pencere artı iyi bir retrieval (sonradan anlatılanlar bölümünde) tam metin transkriptleri doldurmaktan daha verimlidir.

Maliyet, gecikme ve kaliteyi dengeleyin

Bir chatbot arayüzü için gecikme bir özelliktir: kullanıcılar gecikmeleri anında hisseder. Karmaşık istekler için daha kaliteli bir model, rutin görevler (özetleme, yeniden yazma, sınıflandırma) için daha hızlı/ucuz bir modeli düşünün.

Gün 1'den itibaren yedek modeller planlayın

Basit bir yönlendirme stratejisi tasarlayın: birincil model ve kesinti, hız limiti veya maliyet kontrolü için bir veya iki yedek. Pratikte bu, “önce birincili dene, sonra düşür” anlamına gelebilir; çıktı formatını tutarlı tutarak uygulamanızın bozulmamasını sağlayın.

Basit, Ölçeklenebilir Bir Mimari Tasarlayın

Bir sohbet deneyimi yüzeyde “basit” görünebilir, ama arkasındaki uygulama net sınırlar gerektirir. Amaç, modeli değiştirmeyi, araç eklemeyi ve güvenlik kontrollerini sıkılaştırmayı UI yeniden yazmadan kolaylaştırmaktır.

Sistemi üç net katmana ayırın

1) Sohbet UI (istemci katmanı)

Ön yüzü etkileşim desenlerine odaklayın: streaming yanıtlar, mesaj yeniden deneme ve atıflar veya araç sonuçlarını gösterme. Model mantığını burada tutmaktan kaçının ki UI değişikliklerini bağımsız gönderebilesiniz.

2) AI Servisi (API katmanı)

UI'nin /chat, /messages ve /feedback için çağırdığı özel bir backend servisi oluşturun. Bu servis kimlik doğrulama, oran sınırlaması ve istek şekillendirme (system promptlar, biçim kuralları) işlemlerini yönetmeli. Bunu ürününüz ile kullandığınız model arasındaki sabit sözleşme gibi düşünün.

3) Orkestrasyon katmanı (AI servisinin içinde veya ayrı bir servis olarak)

“Zekâ”nın sürdürülebilir hale geldiği yer burasıdır: araç/fonksiyon çağırma, retrieval (RAG), politika kontrolleri ve çıktı doğrulama. Orkestrasyonu modüler tutmak, arama, bilet oluşturma, CRM güncellemeleri gibi yetenekleri prompt metniyle iç içe geçirmeden eklemenizi sağlar.

Eğer ürün kabuğunda (UI + backend + dağıtımlar) hızlı ilerlemek ve prompt, araçlar ve RAG üzerinde iterasyon yapmak istiyorsanız, Koder.ai gibi bir vibe-coding platformu, sohbetten tam yığın uygulama üretmenize ve hazır olduğunuzda kaynak kodunu dışa aktarmanıza yardımcı olabilir.

Doğru şeyleri saklayın (sadece mesajları değil)

Konuşmaları saklayın, ama ayrıca kullanıcı profilleri (tercihler, izinler) ve olaylar (araç çağrıları, RAG sorguları, kullanılan model, gecikme) saklayın. Olay verisi, sonradan hata ayıklama ve değerlendirme yapılmasını sağlar.

Gözlemlenebilirliği baştan ekleyin

Yapılandırılmış yük mesajı meta verisi (ham hassas metin değil), metrikler (gecikme, token kullanımı, araç hata oranları) ve UI → API → araçlar arası izlemeyi kaydedin. Bir şey bozulduğunda cevabı bilmek istersiniz: hangi adım başarısız oldu, hangi kullanıcı için ve neden—tahmin yürütmeden.

Prompt ve Çıktı Standartları Oluşturun

Sohbet deneyiminiz “akıllı” hissettirmek için tutarlı olmalı. Prompt ve çıktı standartları, ürününüz ile model arasındaki sözleşmedir: ne yapabileceği, nasıl konuşacağı ve uygulamanızın güvenilir şekilde kullanabileceği yanıt biçimi.

Net system talimatları tanımlayın

Asistanın rolünü, kapsamını ve tonunu belirten bir system message ile başlayın. Spesifik tutun:

• Rol: “Sen Acme Billing için bir destek asistanısın.”
• Kapsam: “Sadece faturalar, ödemeler ve planlar hakkında yanıt ver. İlgisiz konularda yönlendir.”
• Ton: “Dostça, kısa, tahminde bulunma; gerektiğinde açıklayıcı sorular sor.”

Her şeyi system mesajına sıkıştırmaktan kaçının. Sabit politikaları ve davranışları oraya koyun; değişken içerikleri (kullanıcı verileri veya alınan bağlam) başka yere koyun.

Uygulama eylemleri için yapılandırılmış çıktıları tercih edin

UI'nız bir sonucu (kartlar, tablolar, durum etiketleri) render etmesi gerektiğinde, sadece doğal dil kırılgan olur. Uygulamanızın yanıtları deterministik olarak ayrıştırabilmesi için yapılandırılmış çıktılar—tercihen bir JSON şeması—kullanın.

Örnek: require a response shaped like { \"answer\": string, \"next_steps\": string[], \"citations\": {\"title\": string, \"url\": string}[] }. İlk başta katı doğrulama yapmasanız bile, hedef bir şema olması sürprizleri azaltır.

Koruyucular ekleyin: reddetme ve yönlendirme davranışı

Asistanın reddetmesi gereken, doğrulaması gereken ve öneride bulunabileceği şeyler için açık kurallar yazın. Güvenli varsayılanlar ekleyin:

• Eksik ana bilgi varsa açıklayıcı bir soru sor.
• Hassas veri veya yasak istekler için reddet ve güvenli bir alternatif sun.
• Belirsizse bunu söyle ve doğrulama adımı öner.

Slot'lu bir prompt şablonu oluşturun

Her isteğin aynı yapıya sahip olması için tekrar edilebilir bir şablon kullanın:

• System: talimatlar ve politikalar
• User: kullanıcının mesajı
• Context: ilgili gerçekler (sadece gerekenler)
• Tools: kullanılabilir eylemler + kısıtlar

Bu ayrım, promptları bozmadan hata ayıklamayı, değerlendirmeyi ve geliştirmeyi kolaylaştırır.

Gerçek Eylemler İçin Araçlar ve Fonksiyon Çağırma Ekleyin

Bir sohbet deneyimi gerçekten işe yarar hale geldiğinde iş yapabilir: bilet oluşturmak, bir siparişi sorgulamak, toplantı planlamak veya bir e-posta taslağı hazırlamak. Anahtar nokta, modelin eylem önermesine izin vermek ama gerçekte ne çalıştırılacağını backend'in kontrol etmesidir.

Yapay zekanın tetikleyebileceklerini belirleyin

Güvenli şekilde izin verebileceğiniz eylemlerin dar ve açık bir listesinden başlayın, örneğin:

• İç bilgiyi arama (salt okunur)
• Hesap veya sipariş durumunu getirme (salt okunur, kapsamlı)
• Bir destek bileti veya CRM notu oluşturma
• İnceleme için içerik taslağı oluşturma (e-posta, duyuru, kontrol listesi)
• Etkinlik planlama veya yeniden planlama (kısıtlarla)
• İade/kredi isteği başlatma (asla otomatik onaylama yok)

Bir eylem para, erişim veya veri görünürlüğünü değiştiriyorsa baştan “riskli” kabul edin.

Güvenilir operasyonlar için fonksiyon çağırmayı kullanın

Modelin “bir API isteği yazmasını” istemek yerine get_order_status(order_id) veya create_ticket(subject, details) gibi küçük bir araç seti (fonksiyonlar) sunun. Model bir aracı ve yapılandırılmış argümanları seçer; sunucunuz bunları çalıştırır ve sonucu sohbete geri döndürür.

Bu, hataları azaltır, davranışı öngörülebilir kılar ve ne denendiğine dair net denetim günlükleri oluşturur.

Sunucuda doğrulayın ve yetkilendirin

Araç argümanlarına asla güvenmeyin. Her çağrıda:

• Girdi doğrulaması yapın (tipler, formatlar, zorunlu alanlar, aralıklar)
• İzinleri uygulayın (kim hangi veriye, hangi müşteri/tenant için erişebilir)
• Oran limitleri ve idempotentlik uygulayın (tekrar eden eylemleri önleyin)

Model öneri yapmalı; backend doğrulamalı.

Riskli eylemler için onaylar ekleyin

Geri alınamaz veya yüksek etkili adımlar için insan dostu bir onay ekleyin: yapılacakların kısa özeti, hangi verilerin etkileneceği ve net bir “Onayla / İptal Et” seçeneği. Örnek: “Order #1842 için $50 kredi isteyeceğim. Onaylıyor musunuz?”

Verilerinizi Retrieval (RAG) ile Bağlayın

Sohbet deneyiminiz ürününüz, politikalarınız veya müşteri geçmişi hakkında sorulara yanıt vermesi gerekiyorsa, tüm bilgiyi promptlara “gömmeye” veya modelin genel eğitimine güvenmeye çalışmayın. Retrieval-Augmented Generation (RAG), uygulamanızın en alakalı parçaları çalışma zamanında kendi içeriğinizden çekmesini sağlar ve LLM'in bu bağlamla yanıtlamasına izin verir.

Neyi almak vs. kodlamak gerektiğine karar verin

Pratik bir ayrım:

• Kodla: sabit kurallar ve davranışlar—ton, reddetme kuralları, biçim ve “her zaman doğru” olan gerçekler (ör., destek saatleri).
• Al: değişen veya promptlara sığmayacak kadar büyük içerik—yardım dokümanları, iç wiki'ler, sürüm notları, fiyat tabloları, sözleşmeler ve SSS'ler.

Bu, promptları basit tutar ve asistanın kendinden emin ama yanlış olma riskini azaltır.

Yüksek kaliteli retrieval için belgeleri hazırlayın

RAG kalitesi ön işleme büyük ölçüde bağlıdır:

• Temiz metin: gezinme, çerez bildirimleri, tekrar eden altbilgiler ve hatalı OCR'i kaldırın.
• Chunking: içeriği küçük, anlamlı parçalara bölün (çoğunlukla birkaç paragraf). Çok büyük parçalar alaka düzeyini azaltır; çok küçükler bağlamı kaybettirir.
• Metadata: kaynak URL/yolu, ürün alanı, sürüm/tarih, hedef kitle ve erişim seviyesi gibi alanları saklayın. Metadata filtrelemeyi sağlar (ör. “sadece v2 belgelerini al”).

Embedding ve bir vektör deposu seçin

Her chunk için embedding oluşturup bunları bir vektör veritabanında (veya vektör destekli arama motorunda) saklayacaksınız. Dil ve alanınıza uygun bir embedding modeli seçin. Ardından ölçeğinize ve kısıtlarınıza uygun bir depolama yaklaşımı seçin:

• Basitçe yönetilen bir vektör store ile başlayın.
• Katı veri kontrolü veya özel performans gerekiyorsa self-host'a geçin.

Kullanıcıların güvenebileceği atıflar tasarlayın

RAG cevapları kullanıcıların doğrulamasına izin verdiğinde daha inandırıcı olur. Yanıtla birlikte atıflar döndürün: belge başlığını ve kısa bir alıntıyı gösterin, kaynağa göreli yollarla link verin (örneğin, /docs/refunds). Bağlantı veremiyorsanız (özel belgeler), net bir kaynak etiketi gösterin (“Policy: Refunds v3, updated 2025-09-01”).

İyi yapıldığında, RAG LLM sohbetinizi daha dayanıklı, güncel ve denetlenebilir kılar.

Konuşma Hafızası ve Kişiselleştirme

Hafıza, LLM sohbetinin tek seferlik bir Soru-Cevap yerine devam eden bir ilişki gibi hissettirmesini sağlar. Aynı zamanda maliyeti kolayca artırabileceğiniz veya saklamamanız gereken verileri depolayabileceğiniz en kolay yerlerden biridir. Basit başlayın ve kullanım durumunuza uygun bir strateji seçin.

Bir hafıza stratejisi seçin

Çoğu uygulama şu desenlerden birine uyar:

• Hafıza yok: her mesaj bağımsız ele alınır. Hassas konular veya tek seferlik görevler için en iyi.
• Kısa vadeli hafıza (oturum): aktif sohbet sırasında son dönüşleri (veya özetini) tutun. Asistanlar ve destek akışları için iyi bir varsayılan.
• Uzun vadeli profil: kalıcı tercihleri saklayın (ton, saat dilimi, plan, “bana Alex diye hitap et”). Kişiselleştirme için faydalı ama daha güçlü kontroller gerektirir.

Pratik bir yaklaşım kısa vadeli özet + isteğe bağlı uzun vadeli profil: model bağlam farkındalığını korur, ama tam transkripti her yere taşımamış olursunuz.

Sadece gerektiğini saklayın (ve varsayılan olarak hassas veriden kaçının)

Ne sakladığınızı açıkça belirtin. Ham transkriptleri “her ihtimale karşı” saklamayın. Yapısal alanları tercih edin (örn. tercih edilen dil) ve kimlik bilgileri, sağlık bilgisi, ödeme verileri gibi gerekçelendiremeyeceğiniz şeyleri toplamaktan kaçının.

Hafıza saklarsanız, onu operasyonel loglardan ayırın ve saklama kuralları belirleyin.

Token maliyetini düşürmek için eski dönüşleri özetleyin

Konuşmalar büyüdükçe token kullanımı (ve gecikme) artar. Eski mesajları kompakt bir notta özetleyin:

• kullanıcı hedefi
• alınan kararlar
• kısıtlar ve tercihler
• açık sorular

Sonra sadece en yeni birkaç dönüşü ve özetin kendisini tutun.

Kullanıcılara kontrol verin

UI'de net kontroller ekleyin:

• Sohbeti temizle (oturum hafızasını sonlandırır)
• Geçmişi sil (saklanan verileri kaldırır)
• Veriyi dışa aktar (güven oluşturur ve destek için faydalıdır)

Bu küçük özellikler güvenlik, uyum ve kullanıcı güvenini büyük ölçüde artırır.

Sohbet UI'sini ve Etkileşim Desenlerini İnşa Edin

İyi bir LLM sohbet deneyimi büyük ölçüde UX'tir. Arayüz belirsiz veya yavaşsa, model doğru olsa bile kullanıcı cevaplara güvenmez.

Temel sohbet UI: temeller net olsun

Basit bir düzenle başlayın: net bir giriş kutusu, görünür gönder düğmesi ve kolay taranan mesajlar.

Kullanıcıların nelerin olduğunu her zaman bilmesi için mesaj durumları ekleyin:

• Gönderiliyor… (mesaj yolda)
• Akışta… (asistan yazıyor)
• Tamamlandı (nihai cevap)
• Başarısız (yeniden deneme gerekli)

Uzun konuşmalar için zaman damgaları (en azında mesaj grubu başına) ve ince ayraçlar ekleyin. Bu, kullanıcıların daha sonra dönüp neyin değiştiğini anlamalarına yardımcı olur.

Akışlı yanıtlar: kullanıcıların hissettiği hız

Toplam üretim süresi aynı olsa bile, token akışı uygulamayı daha hızlı hissettirir. Hemen bir yazma göstergesi gösterin, sonra yanıtı geldikçe akıtın. “Üretimi durdur” desteği verirseniz kullanıcılar kontrolde hisseder—özellikle cevap yön değiştirdiğinde.

Yardımcı desenler: engel olmayacak şekilde rehberlik edin

Birçok kullanıcı ne sormaları gerektiğini bilmez. Birkaç hafif yardımcı başarılı oturumları artırır:

• Girişin altında önerilen promptlar (örn. “Bunu özetle”, “Bir yanıt taslağı hazırla”, “Eylem maddelerini bul”)
• Mesajlarda hızlı eylemler (Kopyala, Yeniden Üret, Kısalt, Daha fazla detay)
• Dosya yükleme—kullanım durumunuz belgelerden faydalanıyorsa; yükleme ilerlemesini gösterin ve neyin alındığını onaylayın (dosya adı, boyut, sayfa sayısı)

Hata yönetimi: zarif, korkutucu olmayan

Baştan başarısızlıklar için tasarlayın: ağ kopmaları, oran limitleri ve araç hataları olacak.

Dostça, spesifik mesajlar kullanın (“Bağlantı koptu. Yeniden denemek ister misiniz?”), tek tıklamayla yeniden deneme sunun ve kullanıcının taslak metnini koruyun. Uzun istekler için açık zaman aşımı belirleyin, sonra “Tekrar dene” durumu sunun: yeniden dene, promptu düzenle veya yeni bir konu başlat seçenekleriyle.

Güvenlik, Emniyet ve Politika Kontrolleri

Uygulamanız sohbet edebiliyorsa, aynı zamanda kandırılabilir, kötüye kullanılabilir veya zorlanabilir. Güvenlik ve emniyeti bir ürün gereksinimi olarak değerlendirin, “iyi olur” olarak değil. Amaç: zararlı çıktıları önlemek, kullanıcı ve şirket verilerini korumak ve sistemi kötüye kullanıma karşı dayanıklı tutmak.

Riskli istekler için politika kontrolleri

Uygulamanızın reddetmesi gerekenleri, sınırlı cevap vereceği durumları ve el değiştirme gerektirenleri tanımlayın. Yaygın kategoriler: özkıyım, tıbbi/hukuki/finansal tavsiye, nefret/hakaret, cinsel içerik (özellikle çocuklarla ilgili), kötü amaçlı yazılım üretimi veya güvenlikten kaçma istekleri.

Üretimden önce (ve bazen sonra) hafif bir moderasyon adımı uygulayın. Hassas konularda daha güvenli bir cevap moduna geçin: yüksek seviyede bilgi verin, profesyonel yardım önerin ve adım adım talimatlardan kaçının.

Prompt enjeksiyonu ve veri sızıntısını azaltın

Alınan belgelerin ve kullanıcı mesajlarının kötü amaçlı talimatlar içerebileceğini varsayın. Şunlar arasında katı bir ayrım tutun:

• System talimatları (değiştirilemez kurallarınız)
• Araç çıktısı / alınan içerik (güvenilmeyen kanıt olarak değerlendirilir)
• Kullanıcı istekleri

Pratikte: alınan pasajları referans metin olarak açıkça etiketleyin, hiçbir zaman instruction katmanına doğrudan karıştırmayın ve modelin bunları sadece soruyu cevaplamak için kullanmasına izin verin. Loglardan sırları kırpın ve API anahtarlarını promptlara koymayın.

Kötüye kullanımı önleme: kimlik doğrulama, limitler ve izleme

Özel verilere veya ücretli kaynaklara dokunan her şey için kimlik doğrulama zorunlu kılın. Kullanıcı/IP başına oran limitleri, kazıyıcı desenleri için anomali tespiti ve araç çağrılarında sert sınırlar ekleyin ki maliyetler kontrolden çıkmasın.

Kullanıcı raporlama ve insan müdahalesi

Sohbet UI'sine görünür bir “Cevabı rapor et” düğmesi ekleyin. Raporları bir inceleme kuyruğuna yönlendirin, konuşma bağlamını (PII minimize edilmiş) ekleyin ve yüksek riskli durumlar veya tekrar eden politika ihlalleri için insan operatöre yükseltme yolu sağlayın.

Yayına Almadan Önce Test ve Değerlendirin

Bir LLM sohbet deneyimini göz kararıyla kontrol edip gerçek kullanıcı gelince işe yarayacağını umamazsınız. Yayına almadan önce değerlendirmeyi bir ürün kalite kapısı gibi ele alın: “iyi”nin ne olduğunu tanımlayın, bunu tekrar tekrar ölçün ve regresyon varsa sürümü engelleyin.

Gerçekçi bir test seti oluşturun

Küçük ama temsil edici bir konuşma test seti oluşturarak başlayın. Tipik başarılı yolları, dağınık kullanıcı mesajlarını, belirsiz istekleri ve kenar durumları (desteklenmeyen özellikler, eksik veriler, politika ihlali girişimleri) dahil edin. Her senaryo için beklenen sonuçları ekleyin: ideal cevap, hangi kaynakların atıf yapılması gerektiği (RAG kullanılıyorsa) ve ne zaman asistanın reddetmesi gerektiği.

Kaliteyi net sinyallerle ölçün

Kullanıcı güveniyle eşleştirilen birkaç temel metriği takip edin:

• Doğruluk: Senaryoya uygun doğru yanıt veriyor mu?
• Dayanıklılık (groundedness): İddialar retrieval verileriyle destekleniyor mu, yoksa kurgu mu?
• Reddetme doğruluğu: Reddedilmesi gereken istekler net ve güvenli şekilde reddediliyor mu—aşırı katı olmadan?

Basit bir değerlendirici rubrik (1–5 puan + kısa “neden”) gayri resmi geri bildirimden çok daha etkilidir.

Araç çağrılarını uçtan uca doğrulayın

Botunuz eylem yapıyorsa, araç çağrılarını bir API uç noktasını test eder gibi dikkatle test edin:

• Doğru parametreler gönderildiğini doğrulayın (tipler, zorunlu alanlar, birimler).
• Yeniden denemeler ve kısmi hataları sınayın.
• Idempotentlik sağlayın ki tekrar eden çağrılar siparişleri, biletleri veya mesajları çoğaltmasın.

Araç girdilerini/çıktılarını denetlenecek şekilde loglayın.

Kontrollü deneyler yapın

Prompt ve UI değişiklikleri için varsayımsal gönderimler yerine A/B testleri kullanın. Önce sabit test setinizde varyantları karşılaştırın; sonra (güvenliyse) üretimde küçük bir trafik diliminde test edin. Sonuçları sadece “daha güzel duruyor” yerine iş başarısı metriklerine (görev tamamlama, çözüm süresi, yönlendirme oranı) bağlayın.

Maliyeti, Gecikmeyi ve Güvenilirliği Yönetin

Bir sohbet deneyimi prototipte “ücretsiz” hissedebilir, ama üretimde fatura, yavaş yanıtlar veya kesintilerle sizi şaşırtabilir. Maliyet, hız ve çalışma süresini sonradan düşünmek yerine ürün gereksinimi olarak ele alın.

Harcamayı tahmin edin ve kontrol edin

Konuşma başı token kullanımını tahmin ederek başlayın: ortalama kullanıcı mesaj uzunluğu, gönderdiğiniz kontekst miktarı, tipik çıktı uzunluğu ve araç/lookup çağrı sıklığı. Beklenen günlük sohbet sayısıyla çarpın ve bir temel değer elde edin; ardından bütçe uyarıları ve sert limitler koyun ki bir entegrasyon hesabınızı boşaltamasın.

Pratik bir taktik: pahalı parçaları önce sınırla:

• Maksimum kontekst boyutu (her zaman tam konuşmayı göndermeyin)
• Maksimum cevap uzunluğu (kullanıcılar genelde kısa cevapları tercih eder)
• Tur başına maksimum araç çağrısı (döngüleri ve araç spam'ini önleyin)

Kaliteyi düşürmeden gecikmeyi azaltın

Çoğu gecikme (1) model süresi ve (2) araç/veri kaynaklarını beklemekten gelir. İkisini de azaltabilirsiniz:

• Sık sorulan sorular ve tekrar eden retrieval sonuçları için önbellek uygulayın. Önbellek, normalleştirilmiş kullanıcı niyeti + ilgili kullanıcı segmentine göre anahtarlandırılmalı, sadece ham metne göre değil.
• Yapabildiğinizi paralelleştirin: retrieval ve hafif kontrolleri aynı anda çalıştırın, sonra nihai cevabı birleştirin.
• Promptları sade tutun. Fazladan talimatlar ve uzun geçmişler token sayısını ve yanıt süresini artırır.

Model yönlendirmesi kullanın

Her mesaj en büyük modelinizi gerektirmez. Yönlendirme kuralları (veya küçük bir sınıflandırıcı) kullanarak daha küçük, daha ucuz bir modelin basit görevleri (SSS, biçimlendirme, basit çıkarım) ele almasını; daha büyük modelin karmaşık muhakeme, çok adımlı planlama veya hassas konuşmaları yönetmesini sağlayın. Bu genelde hem maliyeti hem hızı iyileştirir.

Gerçek bir servis gibi güvenilirlik mühendisliği yapın

LLM'ler ve araç çağrıları bazen başarısız olur. Plan yapın:

• Araç istekleri için zaman aşımı ve geri çekilme stratejileri
• Geri düşmeler (alternatif model, basit cevap veya “tekrar deneyin” UX)
• Bir bağımlılık istikrarsızsa circuit breakerlar
• Kısmi hata mesajları (“Takviminize erişemedim—yeniden deneyeyim mi?”)

İyi yapıldığında, kullanıcılar hızlı, istikrarlı bir asistan deneyimler ve sizin maliyetleriniz öngörülebilir olur.

Dağıtın, İzleyin ve Zaman İçinde İyileştirin

LLM sohbet deneyiminizi göndermek gerçek işin başlangıcıdır. Kullanıcılar ölçekli olarak etkileşime girince yeni hata modları, yeni maliyetler ve asistanı daha akıllı hissettirmek için promptları sıkılaştırma ve retrieval içeriğini iyileştirme fırsatları keşfedeceksiniz.

Kullanıcının hissettiklerini (ve neyin bozulduğunu) izleyin

Teknik sinyalleri kullanıcı deneyimine bağlayan izleme kurun. En azından gecikme (p50/p95), hata oranları ve belirgin hata kategorilerini—model zaman aşımı, araç/fonksiyon çağrı hataları, retrieval başarısızlıkları ve UI teslim sorunları—takip edin.

Faydalı bir desen, her mesaj için şu alanları içeren tek bir yapılandırılmış event yayınlamaktır: model adı/sürümü, token sayıları, araç çağrıları (isim + durum), retrieval istatistikleri (dönen doküman sayısı, skorlar) ve kullanıcıya görünen sonuç (başarı/terk/yönlendirme).

Promptları ve çıktıları güvenli şekilde loglayın

Hata ayıklamak ve geliştirmek için örneklere ihtiyaç duyarsınız—ama bunları sorumlu şekilde saklayın. Promptları ve model çıktıları otomatik kırpma ile hassas alanları (e-posta, telefon, adres, ödeme bilgileri, erişim tokenları) kaldırarak loglayın. Ham metin erişimini sınırlı, süreli ve denetlenebilir tutun.

Değerlendirme için konuşmaları tekrar oynatmanız gerekiyorsa, temizlenmiş bir transkript ve hassas içerik için ayrı şifrelenmiş bir blob saklayın; böylece çoğu iş akışı ham veriye dokunmaz.

Sıkı bir geri bildirim döngüsü kurun

UI'ye hafif bir geri bildirim kontrolü ekleyin (başparmak yukarı/aşağı + isteğe bağlı yorum). Olumsuz geri bildirimleri şu öğelerle bir inceleme kuyruğuna yönlendirin:

• temizlenmiş transkript
• retrieval kullanılıyorsa getirilen pasajlar
• araç çağrı izleri ve hatalar

Sonra aksiyon alın: prompt talimatlarını düzeltin, retrieval kaynaklarına eksik bilgiyi ekleyin ve aynı sorunun sessizce geri gelmesini önleyecek hedefli testler oluşturun.

Değişiklikleri iletin: yol haritası ve beklentiler

LLM davranışı evrilir. Kullanıcılara neyin geliştirileceğini bildiren açık bir yol haritası yayınlayın (doğruluk, desteklenen eylemler, diller, entegrasyonlar). Özelliklerin plana göre farklı olduğu durumlarda—ör. daha yüksek oran limitleri, daha uzun geçmiş, premium modeller—kullanıcıları /pricing sayfasına yönlendirin ve bu limitleri ürün UI içinde açıkça gösterin.

Hızlı gönderip daha sonra tamamen özel bir yığına “mezuniyete” geçmeyi hedefliyorsanız, başlangıçta Koder.ai üzerinde bir versiyon inşa etmeyi (kaynak kodu dışa aktarma ve snapshot/rollback destekleriyle) ve kullanım arttıkça değerlendirme, güvenlik ve gözlemlenebilirlik uygulamalarıyla sertleştirmeyi düşünün.