Türk hukukunda AI kullanımı — sözleşme analizi, dava tahminleme için pattern'lar

Yargıtay/Danıştay kararlarından oluşan corpus'a embedding (Cohere Multilingual veya BGE-M3) + Qdrant.

RAG mimarisi: kararı retrieve et, LLM'e summarize ettir, citation göster. Önemli: 'kaynak göstermeden cevap verme' guardrail.

Disclaimers kritik: AI çıktısı hukuki tavsiye değildir, mutlaka avukat görüşü gerek.

Maddeleri/anlaşmaları karşılaştırma için diff-aware embedding + visualization.

GPT-4 vs Claude vs Mistral karşılaştırması: Türkçe hukuk dilinde Claude 3.5 Sonnet biraz daha iyi sonuç verdi bizde.

PII anonimleştirme: müvekkil isimlerini Microsoft Presidio veya custom NER ile maskele.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

EU AI Act'e göre 'judicial reasoning destekleme' high-risk kategoride; documentation şart olacak.

Avukat hata yapsa avukat sorumlu, AI hata yapsa kim? Sözleşmelerde liability clause açık tanımlanmalı.

Çağrı merkezi otomasyonunda ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Hugging Face documentation'ında ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. Llamafile ile portable deployment çok kolay.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. MLflow ile experiment tracking şart.

Ekibe yeni katılan biri olarak veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Karşılaştırma için Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Latency optimize etmek için üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Karşılaştırma için her güncellemede regression test çalıştırın.

Acaba Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Kaggle yarışmalarında MLflow ile experiment tracking şart.

RAG mimarisi tasarlarken üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

İleri seviye kullanım için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Türkçe içerik bulmak için Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Üretim hattı veri analizinde her güncellemede regression test çalıştırın.

E-ticaret tarafında production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Latency optimize etmek için şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Hızlı bir Google araması yaparsanız TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. fallback mekanizması olmazsa olmaz.

RAG mimarisi tasarlarken DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Hukuk teknolojisi projemizde Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Latency optimize etmek için audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Ek olarak şunu eklemek isterim: production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Bizim ekipte FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Hukuk teknolojisi projemizde Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Acaba OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Sağlık verisi ile çalışırken bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

E-ticaret tarafında maliyeti yarıya düşürdük.

Yeni başlayanlar için ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Ek olarak şunu eklemek isterim: team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Cevap teşekkürler ama bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Hugging Face documentation'ında documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.