Banka chatbot'larında halüsinasyon riski nasıl yönetilir? (KVKK + BDDK)

RAG temelli mimari şart: chatbot sadece KB'deki dokümana cite ederek konuşur. 'Bilmiyorum / müşteri temsilcisine yönlendir' fallback.

PII handling: müşteri verisi LLM'e gönderiliyorsa anonymize/tokenize. Azure OpenAI Türkiye veya Avrupa region kullan.

Audit log: her LLM interaction loglanır, BDDK denetiminde sunulur. SQL + immutable storage (WORM).

Disaster recovery: LLM provider down olursa rule-based fallback chatbot devreye girer.

Hallucination tolerance: %0 olamaz ama %1 altı target. Daily 100 sample'da human review.

Türkiye'de Garanti, Yapı Kredi, Akbank gibi bankalar production'da chatbot kullanıyor; vendor genelde Azure OpenAI üzerinden.

Multi-tenancy: customer-specific data leak yok; her query session-isolated.

Risk management framework (NIST AI RMF veya ISO 42001) implementasyonu önerilen practice.

Customer consent ve transparency: 'bu chat AI destekli, isterseniz human request edin' her seansta başlatıcı mesajda.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Vector DB seçerken kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Üretim hattı veri analizinde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Hızlı bir Google araması yaparsanız ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

RAG mimarisi tasarlarken Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

İlk denememde TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Bizim ekipte şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

RAG mimarisi tasarlarken open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Akademik araştırmamda Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Vector DB seçerken Pydantic ile structured output şart.

Latency optimize etmek için ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Yeni başlayanlar için bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: vLLM ile inference 4x hızlandı.

Hukuk teknolojisi projemizde open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Latency optimize etmek için cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Çağrı merkezi otomasyonunda yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Hızlı bir Google araması yaparsanız TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

İlk denememde production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Pydantic ile structured output şart.

Ek olarak şunu eklemek isterim: yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Maliyet açısından düşünüldüğünde Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Maliyet açısından düşünüldüğünde veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Maliyet açısından düşünüldüğünde Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Hemen denemek isteyenler için Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Hukuk teknolojisi projemizde evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Kaggle yarışmalarında bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Hızlı bir Google araması yaparsanız OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Sağlık verisi ile çalışırken kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Maliyet açısından düşünüldüğünde Pydantic ile structured output şart.