LLM Entegrasyonu: Pratik Uygulama Rehberi

LLM Entegrasyonu Nedir?

Büyük Dil Modelleri (LLM), doğal dil işleme ve anlama konusunda devrim yaratan teknolojilerdir. Bu modelleri mevcut sistemlerinize entegre etmek, müşteri hizmetlerinden içerik üretimine kadar birçok alanda büyük avantajlar sağlar.

LLM entegrasyonu, bu modelleri API'lar aracılığıyla mevcut uygulamalarınıza bağlamak ve kullanıcılarınızın doğal dil ile etkileşim kurmasını sağlamak anlamına gelir.

Neden LLM Entegrasyonu?

Müşteri Deneyimi: 7/24 otomatik müşteri desteği
Verimlilik: Tekrarlayan görevlerin otomasyonu
Ölçeklenebilirlik: Artan taleplere kolayca yanıt verme
Maliyet Tasarrufu: İnsan kaynağı maliyetlerinde azalma
Hız: Anında yanıt ve işlem sürelerinde iyileştirme

Adım 1: API Anahtarı Alma

LLM entegrasyonuna başlamadan önce, seçtiğiniz LLM sağlayıcısından API anahtarı almanız gerekir. En popüler seçenekler:

                        Desteklenen LLM Sağlayıcıları
                        OpenAI GPT-4/GPT-3.5
Anthropic Claude
Google PaLM
Meta LLaMA
Hugging Face Modelleri

                    

Adım 2: Python ile Basit Entegrasyon

OpenAI API kullanarak basit bir LLM entegrasyonu örneği:

Gerekli Kütüphaneler

pip install openai python-dotenv

Basit LLM Entegrasyonu

import os
import openai
from dotenv import load_dotenv

# Environment variables'ı yükle
load_dotenv()

# OpenAI API anahtarını ayarla
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

def get_llm_response(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Sen yardımcı bir AI asistanısın."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            max_tokens=150,
            temperature=0.7
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Hata oluştu: {str(e)}"

# Kullanım örneği
response = get_llm_response("Merhaba, nasılsın?")
print(response)

Adım 3: Web Uygulaması Entegrasyonu

Flask kullanarak web uygulamasına LLM entegrasyonu:

Flask Web Uygulaması

from flask import Flask, request, jsonify, render_template
import openai
import os

app = Flask(__name__)
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

@app.route('/')
def home():
    return render_template('chat.html')

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    try:
        data = request.get_json()
        user_message = data.get('message', '')
        
        if not user_message:
            return jsonify({'error': 'Mesaj boş olamaz'}), 400
        
        # LLM'den yanıt al
        response = get_llm_response(user_message)
        
        return jsonify({
            'response': response,
            'status': 'success'
        })
        
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Adım 4: Güvenlik ve Optimizasyon

LLM entegrasyonunda dikkat edilmesi gereken güvenlik önlemleri:

API Anahtarı Güvenliği: Environment variables kullanın
Rate Limiting: API çağrılarını sınırlayın
Input Validation: Kullanıcı girdilerini doğrulayın
Content Filtering: Uygunsuz içerikleri filtreleyin
Error Handling: Hata durumlarını yönetin

Adım 5: Gelişmiş Özellikler

LLM entegrasyonunuzu geliştirmek için ek özellikler:

Context Management

class ConversationManager:
    def __init__(self):
        self.conversation_history = []
    
    def add_message(self, role, content):
        self.conversation_history.append({
            "role": role,
            "content": content
        })
    
    def get_context(self, max_messages=10):
        return self.conversation_history[-max_messages:]
    
    def clear_history(self):
        self.conversation_history = []

# Kullanım
conversation = ConversationManager()
conversation.add_message("user", "Merhaba")
conversation.add_message("assistant", "Merhaba! Size nasıl yardımcı olabilirim?")

Sonuç ve Sonraki Adımlar

LLM entegrasyonu, modern uygulamalar için güçlü bir araçtır. Bu rehberde öğrendiklerinizle temel entegrasyonu gerçekleştirebilirsiniz.

Sonraki adımlar:

Farklı LLM sağlayıcılarını test edin
Prompt engineering tekniklerini öğrenin
Fine-tuning ile modelleri özelleştirin
Performance monitoring ekleyin
Multi-modal entegrasyonları keşfedin

LLM Entegrasyonu