Birden fazla yapay zeka API'sini entegre etmek ilk ba\u015fta basit g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor. \u0130ki ya da \u00fc\u00e7 sa\u011flay\u0131c\u0131 ekleyin, \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131n ve trafi\u011fi mant\u0131kl\u0131 olan yere y\u00f6nlendirin.<\/p>\n\n\n\n
Pratikte, \u00e7o\u011fu ekip zor k\u0131sm\u0131n ilk entegrasyon olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ke\u015ffeder. Zor olan, ikinci ay\u0131n bak\u0131m\u0131, ilk sa\u011flay\u0131c\u0131 kesintisi, ilk b\u00fct\u00e7e s\u00fcrprizi ve \u00fcr\u00fcn ekiplerinin gecikme, kalite ve harcama \u00fczerinde daha net bir kontrol istedi\u011fi and\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Ekibiniz bir \u00fcr\u00fcne birden fazla yapay zeka API'si entegre ediyorsa, genellikle en \u00e7ok ac\u0131ya neden olan alt\u0131 hata vard\u0131r. <\/p>\n\n\n\n
Her sa\u011flay\u0131c\u0131 farkl\u0131 istek formatlar\u0131, model adlar\u0131, kimlik do\u011frulama desenleri, kotalar ve hata davran\u0131\u015flar\u0131 sunar. Bu, bir m\u00fchendis bir modeli bir sandbox'ta test ederken y\u00f6netilebilir. Ancak ayn\u0131 uygulaman\u0131n y\u00f6nlendirme mant\u0131\u011f\u0131, yeniden denemeler, izleme, b\u00fct\u00e7e kontrol\u00fc ve \u00fcr\u00fcn ekibinin geri kalan\u0131 i\u00e7in sabit bir aray\u00fcz gerektirdi\u011finde \u00e7ok daha zor hale gelir.<\/p>\n\n\n\n
Bu y\u00fczden birden fazla yapay zeka API'sini entegre etmek, sat\u0131c\u0131 eklemekten \u00e7ok, onlar\u0131n etraf\u0131nda g\u00fcvenilir bir i\u015fletim katman\u0131 olu\u015fturmakla ilgilidir.<\/p>\n\n\n\n
\u0130lk hata, her sa\u011flay\u0131c\u0131y\u0131 do\u011frudan temel \u00fcr\u00fcn mant\u0131\u011f\u0131n\u0131za ba\u011flamakt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Ba\u015flang\u0131\u00e7ta h\u0131zl\u0131 gibi gelir. Sa\u011flay\u0131c\u0131 A i\u00e7in bir SDK. Sa\u011flay\u0131c\u0131 B i\u00e7in ba\u015fka bir \u00f6zel istemci. G\u00f6m\u00fcl\u00fc veya moderasyon i\u00e7in \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc bir istek \u015fekli. Daha sonra her gelecekteki de\u011fi\u015fiklik pahal\u0131 hale gelir \u00e7\u00fcnk\u00fc modelleri de\u011fi\u015ftirmek, y\u00f6nlendirme kurallar\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftirmek yerine \u00fcretim koduna dokunmay\u0131 gerektirir.<\/p>\n\n\n\n
Daha sa\u011fl\u0131kl\u0131 bir model, istekleri ve yan\u0131tlar\u0131 tek bir dahili s\u00f6zle\u015fme arkas\u0131nda standartla\u015ft\u0131rmakt\u0131r. Bu, uygulaman\u0131z\u0131n sohbet tamamlama, s\u0131n\u0131fland\u0131rma veya \u00f6zetleme gibi bir yetenek istemesine olanak tan\u0131r ve iste\u011fi hangi sa\u011flay\u0131c\u0131n\u0131n yerine getirdi\u011fini \u00f6nemsemez.<\/p>\n\n\n\n
\u0130\u015fte bu noktada tek bir API katman\u0131 faydal\u0131 hale gelir. Yeni bir rotay\u0131 her test etti\u011finizde uygulaman\u0131z\u0131 yeniden yazmak yerine, sa\u011flay\u0131c\u0131 se\u00e7imini uygulama kodundan ayr\u0131 tutabilirsiniz. ShareAI, bu i\u015fletim modeline dayan\u0131r: 150'den fazla model i\u00e7in tek bir API, y\u00f6nlendirme kontrol\u00fc ve tek bir entegrasyonla sa\u011flay\u0131c\u0131 g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc. Daha temiz bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 isteyen ekipler, API Referans\u0131<\/a> ve ana Belgeler<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Bir\u00e7ok ekip, \u00f6nce tan\u0131d\u0131k bir modeli se\u00e7er ve yaln\u0131zca maliyetler artt\u0131\u011f\u0131nda veya kalite \u015fikayetleri ortaya \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda alternatifleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Bu genellikle yanl\u0131\u015f optimizasyon s\u0131ras\u0131na yol a\u00e7ar. Farkl\u0131 modeller, farkl\u0131 i\u015f y\u00fcklerinde \u00fcst\u00fcn gelebilir. Biri \u00e7\u0131kar\u0131m i\u00e7in daha iyi olabilir. Di\u011feri uzun bi\u00e7imli \u00fcretim i\u00e7in daha iyi olabilir. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc daha ucuz ve dahili otomasyon i\u00e7in yeterince h\u0131zl\u0131 olabilir.<\/p>\n\n\n\n Trafi\u011fi \u00f6l\u00e7eklendirmeden \u00f6nce, ger\u00e7ek istemleriniz, veri \u015fekilleriniz, gecikme b\u00fct\u00e7eniz ve beklenen maliyet s\u0131n\u0131r\u0131n\u0131za kar\u015f\u0131 ger\u00e7ekten d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz modelleri k\u0131yaslay\u0131n. Sadece genel demolar \u00fczerinde k\u0131yaslama yapmay\u0131n.<\/p>\n\n\n\n Bu ayn\u0131 zamanda pazar yeri tarz\u0131 model g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fcn neden \u00f6nemli oldu\u011funu g\u00f6sterir. Se\u00e7enekleri tek bir yerden kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilirseniz, \u00fcretim varsay\u0131lanlar\u0131 haline gelmeden \u00f6nce yollar\u0131 test etmek daha kolayd\u0131r. ShareAI\u2019nin Modeller<\/a> g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fc tam olarak bu t\u00fcr sa\u011flay\u0131c\u0131 ve model kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131 i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Geri d\u00f6n\u00fc\u015f mant\u0131\u011f\u0131 genellikle ertelenir \u00e7\u00fcnk\u00fc birincil sa\u011flay\u0131c\u0131 geli\u015ftirme s\u0131ras\u0131nda hala \u00e7al\u0131\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Ard\u0131ndan oran s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 devreye girer, gecikme artar veya bir \u00fcst sa\u011flay\u0131c\u0131 bozulur ve uygulaman\u0131n ileriye do\u011fru zarif bir yolu kalmaz. \u00dcr\u00fcn sadece yava\u015flamakla kalmaz. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 bekledi\u011fi anda tamamen bozulur.<\/p>\n\n\n\n Mimarinize birden fazla sa\u011flay\u0131c\u0131 dahilse, geri d\u00f6n\u00fc\u015f ba\u015flang\u0131\u00e7ta tasarlanmal\u0131d\u0131r. Hangi yollar\u0131n otomatik olarak ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131\u011fa ge\u00e7ebilece\u011fine, hangi i\u015f y\u00fcklerinin daha yava\u015f yedekleri tolere edebilece\u011fine ve hangi isteklerin sessizce kaliteyi d\u00fc\u015f\u00fcrmek yerine durmas\u0131 gerekti\u011fine karar verin.<\/p>\n\n\n\n Ama\u00e7 her zaman her yere y\u00f6nlendirmek de\u011fildir. Ama\u00e7, birinci tercih yolunuz kullan\u0131lamaz hale geldi\u011finde ne olaca\u011f\u0131n\u0131 bilmektir.<\/p>\n\n\n\n Uygulama g\u00fcnl\u00fckleri faydal\u0131d\u0131r, ancak \u00e7ok sa\u011flay\u0131c\u0131l\u0131 bir AI sistemi i\u00e7in yeterli de\u011fildir.<\/p>\n\n\n\n Gecikmeyi, hatalar\u0131, kullan\u0131m hacmini ve model d\u00fczeyindeki davran\u0131\u015flar\u0131 operasyonel kararlar\u0131 destekleyecek \u015fekilde g\u00f6rmeniz gerekir. Aksi takdirde, bir maliyet art\u0131\u015f\u0131n\u0131n bir sa\u011flay\u0131c\u0131dan m\u0131, bir model ailesinden mi, bir \u00f6zellikten mi yoksa bir m\u00fc\u015fteri segmentinden mi kaynakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlayamazs\u0131n\u0131z.<\/p>\n\n\n\n \u0130zleme, \u00e7ok sa\u011flay\u0131c\u0131l\u0131 bir y\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u201cteknik olarak ba\u011fl\u0131\u201d olmaktan \u201coperasyonel olarak y\u00f6netilebilir\u201d hale d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcren \u015feydir. Gerilemeleri erken yakalaman\u0131n, y\u00f6nlendirme de\u011fi\u015fikliklerini hakl\u0131 \u00e7\u0131karman\u0131n ve harcamay\u0131 i\u015fin geri kalan\u0131na a\u00e7\u0131klaman\u0131n yoludur.<\/p>\n\n\n\n Bir ekip birden fazla AI API'sini entegre etmeye ba\u015flad\u0131\u011f\u0131nda, gizli bilgiler genellikle her yere yay\u0131l\u0131r: yerel makineler, CI de\u011fi\u015fkenleri, a\u015fama ortamlar\u0131, tek seferlik komut dosyalar\u0131 ve acil durum ge\u00e7i\u015fleri.<\/p>\n\n\n\nHata 2: Modeli yay\u0131na almadan \u00f6nce k\u0131yaslama yapmamak<\/h2>\n\n\n\n
Hata 3: Geri d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fc gelecekteki bir sorun olarak g\u00f6rmek<\/h2>\n\n\n\n
Hata 4: G\u00fcnl\u00fckler yerine ger\u00e7ek izlemeye g\u00fcvenmek<\/h2>\n\n\n\n
Hata 5: API anahtar yay\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n kontrols\u00fcz b\u00fcy\u00fcmesine izin vermek<\/h2>\n\n\n\n