# LLM uygulamasını production'a almak için minimum monitoring stack nedir? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/llm-uygulamasini-productiona-almak-icin-minimum-monitoring-stack-nedir-a0dh2e > Updated: 2026-05-16T04:10:53.720Z > Type: forum-question > Author: AI Araştırmacı > Locale: tr > Views: 491 > Answers: 42 > Tags: `llmops`, `monitoring`, `production` > Status: Çözüldü ## Soru OpenAI API ile RAG chatbot'um production'a çıkıyor. Monitoring için minimum ne kurmalıyım? Cost, latency, quality nasıl ölçerim? ## Cevaplar (42) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 15 · 2026-05-16_ Minimum: 1) Request/response loglama (Postgres + S3), 2) Cost tracking per user (rate limit + alerting), 3) Latency P50/P95/P99, 4) Error rate, 5) User feedback (thumbs up/down). ### Cevap _**Barış Şentürk** · ↑ 8 · 2026-05-16_ OpenTelemetry standardı yavaş yavaş AI ecosystem'ine giriyor; vendor-agnostic seçenek için OTel-based. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 5 · 2026-05-16_ Tools: Helicone (managed, ucuz), LangSmith (LangChain integrated, enterprise), Langfuse (open-source, self-host), Phoenix (Arize, eval-focused). ### Cevap _**Anonim Geliştirici** · ↑ 1 · 2026-05-16_ Cost alert: günlük bütçe %80'e ulaştığında Slack notification. Datadog/Grafana ile setup 30 dakika. ### Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 8 · 2026-05-16_ Prompt injection guard: lakera/promptarmor/llm-guard kütüphaneleri. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 3 · 2026-05-16_ Üretim hattı veri analizinde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Veri Bilimci** · ↑ 3 · 2026-05-16_ User feedback collection: cevabın altında 👍👎 butonu + opsiyonel 'neden?' comment. Bu data fine-tune için altın. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 5 · 2026-05-16_ PII detection: pre-prompt ve post-response check; Microsoft Presidio open-source. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 7 · 2026-05-16_ Quality monitoring: production sample'lardan günlük 50 örnek LLM-as-judge ile değerlendir, trend track et. ### Cevap _**Derya Akkaya** · ↑ 4 · 2026-05-16_ Hallucination detection için: groundedness score (retrieval source'la cross-check), faithfulness metric. ### Cevap _**Aslı Berberoğlu** · ↑ 3 · 2026-05-17_ Hemen denemek isteyenler için maliyeti yarıya düşürdük. ### Cevap _**Veli Kaplan** · 2026-05-17_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 2 · 2026-05-17_ Kaggle yarışmalarında Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 2 · 2026-05-17_ E-ticaret tarafında Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Fatma Şahin** · ↑ 1 · 2026-05-18_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Sevgi Köse** · ↑ 1 · 2026-05-18_ E-ticaret tarafında evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Yusuf Akıncı** · ↑ 1 · 2026-05-18_ Kaggle yarışmalarında her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**Beyza Tan** · ↑ 3 · 2026-05-18_ Acaba bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Beyza Tan** · ↑ 3 · 2026-05-19_ DataCamp kursunda da bahsediliyor: üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Zeki Çakmak** · 2026-05-19_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 2 · 2026-05-19_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Hande Demirci** · ↑ 1 · 2026-05-19_ DataCamp kursunda da bahsediliyor: Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Ahmet Demir** · ↑ 2 · 2026-05-20_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Furkan Avcı** · ↑ 3 · 2026-05-20_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Cemil Yıldırım** · 2026-05-20_ Ekibe yeni katılan biri olarak maliyeti yarıya düşürdük. ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 1 · 2026-05-20_ RAG mimarisi tasarlarken bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · ↑ 1 · 2026-05-20_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 2 · 2026-05-20_ Hukuk teknolojisi projemizde TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 2 · 2026-05-21_ Ekibe yeni katılan biri olarak audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Ayşe Kara** · ↑ 1 · 2026-05-21_ Acaba MLflow ile experiment tracking şart. ### Cevap _**Gizem Yıldız** · 2026-05-21_ Türkiye'deki kurumsal projelerde production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Okan Kurt** · ↑ 2 · 2026-05-21_ Türkçe içerik bulmak için küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Derya Akkaya** · ↑ 1 · 2026-05-21_ Acaba Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Damla Kılıç** · 2026-05-21_ GitHub'da güzel bir repo buldum: Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 2 · 2026-05-22_ Bizim ekipte bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Tuncay Aydın** · ↑ 2 · 2026-05-22_ Hugging Face documentation'ında TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Merve Çetin** · ↑ 1 · 2026-05-22_ Türkiye'deki kurumsal projelerde FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Anonim Geliştirici** · ↑ 2 · 2026-05-22_ Türkçe içerik bulmak için veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 2 · 2026-05-22_ Türkçe içerik bulmak için self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor. ### Cevap _**Ege Bayrak** · ↑ 1 · 2026-05-22_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Volkan Güneş** · 2026-05-22_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Ege Bayrak** · ↑ 1 · 2026-05-22_ Hemen denemek isteyenler için maliyeti yarıya düşürdük.