GPT-4 ve Claude: LLM Entegrasyonu Best Practices

LLM Entegrasyonuna Giriş

Yapay zeka çağında, Large Language Model'ler (LLM) uygulamalarımıza benzersiz yetenekler katıyor. GPT-4 ve Claude gibi modeller, doğal dil işleme, içerik üretimi ve akıllı asistan özellikleri sunuyor.

LLM Seçimi: GPT-4 vs Claude

Her iki model de güçlü yeteneklere sahip ancak farklı alanlarda öne çıkıyor:

RAG (Retrieval Augmented Generation) Sistemleri

RAG, LLM'lerin bilgi tabanınıza erişerek daha doğru ve güncel cevaplar vermesini sağlar. Özellikle enterprise uygulamalarda kritik öneme sahiptir.

from langchain import OpenAI, VectorStore
from langchain.chains import RetrievalQA

# Vector store oluşturma
vectorstore = VectorStore.from_documents(
    documents=documents,
    embedding=OpenAIEmbeddings()
)

# RAG chain oluşturma
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(model="gpt-4"),
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

response = qa_chain.run("Soru")

Prompt Engineering Teknikleri

• Few-shot Learning: Örneklerle modeli yönlendirme
• Chain-of-Thought: Adım adım düşünme sürecini tanımlama
• Role Playing: Modele spesifik bir rol verme
• Output Formatting: JSON, Markdown gibi formatlarda çıktı alma
• Temperature Control: Yaratıcılık vs tutarlılık dengesi

Fine-tuning Stratejileri

Domain-specific verilerinizle modeli özelleştirmek için:

1. Veri setinizi hazırlayın (en az 500-1000 örnek)
2. JSONL formatında düzenleyin
3. OpenAI veya Anthropic API'si üzerinden fine-tuning başlatın
4. Model performansını değerlendirin
5. A/B test ile production'a alın

Production Best Practices

Maliyet Optimizasyonu

LLM kullanım maliyetlerini düşürmek için:

• Basit sorgular için GPT-3.5 Turbo kullanın
• Kompleks işlemler için GPT-4 veya Claude'u tercih edin
• Semantic caching ile aynı soruları tekrar işlemeyin
• Streaming responses ile kullanıcı deneyimini iyileştirin
• Batch processing ile toplu işlemlerde indirim alın

Gerçek Dünya Uygulamaları

• Müşteri destek chatbot'ları (7/24 destek, %80 ticket azalması)
• İçerik üretimi ve düzenleme (blog, ürün açıklamaları)
• Kod review ve debugging asistanı
• Doküman analizi ve özetleme
• Çeviri ve lokalizasyon
• Sentiment analizi ve müşteri geri bildirimi değerlendirme

Gelecek Trendleri

2025'te LLM teknolojisinde beklenen gelişmeler: Multimodal modeller (görüntü + metin), 1M+ token context window, domain-specific modeller, edge deployment, ve daha düşük maliyetler.