Structured Output Nedir? Yapay Zekadan Güvenilir JSON Almak

Structured output nedir?

Structured output, bir yapay zeka modelinin yanıtını sizin önceden tanımladığınız bir şemaya uydurma yöntemidir; şema alan adlarını, veri tiplerini ve zorunlu alanları belirler. Böylece model serbest paragraf yazmak yerine yazılımınızın doğrudan okuyabileceği, öngörülebilir bir JSON verisi döndürür.

Basit bir benzetmeyle düşünün: Müşteri hizmetlerine serbest bir mektup yazmak yerine bir başvuru formu doldurursunuz. Formda ad, telefon ve talep türü için ayrı kutular vardır. Kutuların dışına yazamazsınız. Structured output da modele aynen böyle bir form verir.

Kısacası structured output nedir sorusunun cevabı, modele "ne istediğinizi" değil "hangi kalıpta istediğinizi" söylemektir. Kalıp sabit olduğu için çıktıyı okuyan program sürpriz yaşamaz.

Bu yazıda terimi kavram düzeyinde anlatıyoruz. Kod bloğu görmeyeceksiniz; amaç, ekibinizin ya da geliştiricinizin doğru soruları sorabilmesi.

Yapay zekadan gelen serbest metin otomasyonda neden sorun çıkarır?

Sohbet ekranında modelin yanıtını bir insan okur. İnsan, eksik bir virgülü ya da fazladan bir cümleyi sorunsuz tolere eder. Yazılım ise toleranslı değildir. Bir otomasyon adımı belirli bir alanı bekler ve o alan yoksa akış durur.

Örneğin modelden bir siparişin müşteri adını ve tutarını JSON olarak istediğinizi düşünün. Model çoğu zaman doğru yanıt verir. Ancak bazen "İşte istediğiniz veri:" gibi bir giriş cümlesi ekler ya da son süslü parantezi unutur. Ayrıştırma adımı hata verir, akış da durur.

Bu tür sorunlar tek tek küçüktür, ancak ölçek büyüdükçe birikir. Günde yüzlerce kayıt işleyen bir akışta nadir bir bozuk çıktı bile her gün birkaç elle müdahale demektir. Dolayısıyla asıl mesele modelin zekâsı değil, çıktının biçimsel güvenilirliğidir.

Eski çözümler de vardı. Ekipler çıktıyı düzenli ifadelerle temizlemeye ya da prompt içine "sadece JSON yaz" diye not eklemeye çalıştı. Bu yöntemler işe yarar, ama kırılgandır. Modelin yazım alışkanlığı biraz değişince kurallar bozulur ve bakım yükü artar.

Structured output tam olarak bu boşluğu kapatmak için vardır. Model bir kez "form" kuralına bağlandığında çıktının biçimi tahmin edilebilir hale gelir.

Structured output nedir sorusu hangi kullanım alanlarında anlam kazanır?

Terim soyut görünebilir, ancak kullanım alanları oldukça somuttur. Yapılandırılmış çıktı, modelin serbest metni düzenli veriye çevirmesi gereken her yerde işe yarar.

• Veri çıkarma: Fatura, sözleşme ya da form metninden tarih, tutar ve taraf bilgilerini ayrı alanlara ayırır.
• Sınıflandırma: Gelen e-postayı konu, aciliyet ve ilgili ekip alanlarıyla etiketler.
• Özetleme: Toplantı notunu karar, sorumlu ve termin alanlarına böler.
• Arayüz üretimi: Bir ekranın göstereceği kartları ve listeleri düzenli veriyle besler.
• Ajan akışları: Bir yapay zeka ajanının bir adımdan sonrakine aktaracağı ara sonuçları sabit biçimde tutar.

Ajanlar konusuna ilgi duyuyorsanız pazarlamada yapay zeka ajanı yazımıza göz atın. Orada ajan mantığını anlatıyoruz, burada ise yalnızca ajanların adımlar arasında veri taşırken şemaya neden ihtiyaç duyduğunu vurguluyoruz.

Özetle, bir yapay zeka çıktısının ilk okuyucusu yazılımsa, şema düşünmek mantıklıdır.

Şema nedir ve model çıktısını nasıl tarif eder?

Şema, verinin hangi alanlardan oluşacağını anlatan yazılı bir tarifdir. Bu alanlar için ad, tip ve zorunluluk bilgisi verirsiniz. JSON dünyasında bu iş için JSON Schema adlı açık bir standardı kullanırsınız; kuralları resmi sitesi olan json-schema.org üzerinde bulabilirsiniz.

Bir şema kavramsal olarak şu bilgileri taşır:

• Verinin genel tipi, örneğin bir nesne ya da bir liste.
• Her alanın adı ve tipi, örneğin metin, tam sayı, ondalık sayı ya da evet/hayır değeri.
• Hangi alanların zorunlu olduğu.
• Bir alanın alabileceği sabit değerler, örneğin "düşük", "orta", "yüksek".
• Her alanın ne anlama geldiğini anlatan kısa açıklamalar.

Son madde önemlidir. Model alan açıklamalarını da okur. Dolayısıyla "tarih" yerine "teslim tarihi, gün ve ay biçiminde" yazmak, modelin doğru değeri seçme şansını yükseltir.

Şema alanlarına açıklama ve sabit seçenek eklemek neden önemlidir?

Model şemayı yalnızca bir tip listesi olarak okumaz. Alan adlarındaki ve açıklamalardaki ipuçlarını da kullanır. Bu nedenle iyi yazılmış bir açıklama, ek bir talimat gibi çalışır.

Örneğin "durum" adında bir alan düşünün. Açıklama yoksa model bu alana "çözüldü", "kapalı" ya da "tamamlandı" gibi farklı kelimeler yazabilir. Alanı "açık, beklemede, kapalı" değerleriyle sınırladığınızda ise her seferinde aynı üç kelimeden birini alırsınız. Böylece raporlama ve filtreleme çok kolaylaşır.

Açıklama yazarken şu noktalara dikkat edin:

• Alanın ne anlama geldiğini bir cümleyle söyleyin.
• Biçim beklentisini belirtin; örneğin tarihin hangi düzende yazılacağını.
• Bilgi yoksa ne yapacağını ekleyin.
• Birbirine benzeyen iki alanı ayırt eden bir not düşün.

Ayrıca sabit seçenekleri küçük tutun. Yedi sekiz kategoriden fazlası modelin karar kalitesini düşürebilir ve sizin de yorumlamanızı zorlaştırır. Gerekirse iki aşamalı bir akış kurup önce ana kategoriyi, sonra alt kategoriyi ayrı çağrıda isteyin.

Structured output nasıl çalışır?

Sağlayıcıların resmi belgeleri yaklaşımı benzer biçimde anlatır: Şemayı isteğin içinde API'ye gönderirsiniz, model de yanıtını o şemaya uygun üretir. Arka planda yapılan işi kavramsal olarak "kısıtlı üretim" diye düşünebilirsiniz.

Model metni parça parça, yani token token üretir. Kısıtlı üretimde sistem her adımda şemaya aykırı parçaları adaylar arasından eler. Örneğin zorunlu bir alandan sonra virgül gelmesi gerekiyorsa başka bir karakter seçilemez. Bu yüzden ortaya çıkan metin, biçim açısından şemayla uyumlu olur.

Token kavramını yeni öğreniyorsanız önce token nedir yazımıza göz atabilirsiniz. Genel API deneyimi için OpenAI API rehberimizle başlayabilirsiniz.

Ayrıntılar sağlayıcıya göre değişir. Bu yüzden kullandığınız sağlayıcının güncel belgesini mutlaka okuyun.

JSON modu ile şema zorlaması arasındaki fark nedir?

Çoğu kişi bu iki kavramı birbirine karıştırır. JSON modu yalnızca yanıtın geçerli bir JSON olmasını hedefler. Şema zorlaması ise yanıtın sizin tanımladığınız alanlara ve tiplere de uymasını hedefler. Sağlayıcıların belgeleri de bu ayrımı açıkça yapar ve mümkün olduğunda şema yaklaşımını önerir.

Bir örnek verelim. JSON modunda model geçerli bir JSON döndürür, ama aradığınız "tutar" alanı yerine "toplam" adında bir alan uydurabilir. Yani sözdizimi doğrudur, içerik beklediğiniz yapıda değildir. Şema zorlamasında ise alan adı ve tipi şemadan gelir.

Kısacası JSON modu "parse edilebilir" garantisi verir. Şema zorlaması hem "parse edilebilir" hem "beklenen yapıda" garantisini hedefler. İkisi de değerin doğru olduğunu garanti etmez; bu konuya aşağıda ayrıca değiniyoruz.

Structured output nedir sorusunun cevabı hangi garantileri kapsar?

Beklentiyi doğru kurmak için garantilerin sınırını bilmek gerekir. Şema zorlaması genellikle biçim garantisidir. Alanların var olması, tiplerin tutması ve zorunlu alanların eksik kalmaması bu kapsamdadır.

Kapsam dışında kalanlar ise şunlardır:

• Değerin gerçekten doğru olması. Model yanlış bir tutarı da şemaya uygun biçimde yazabilir.
• Metnin kaynakla tutarlı olması. Belgede olmayan bir bilgiyi uydurmak, şema açısından hata değildir.
• İş kurallarının sağlanması. Örneğin bitiş tarihinin başlangıçtan sonra olması şemanın işi değildir.
• Yanıtın eksiksiz gelmesi. Çıktı uzunluk sınırına takılırsa yarım kalabilir.

Bu nedenle structured output tek başına bir kalite çözümü değil, bir güvenilirlik katmanıdır. Doğruluk için ayrıca doğrulama ve kontrol adımları gerekir.

Şemaya uygun veri neden yine de yanlış olabilir?

Google'ın resmi belgesi bu noktayı net söyler: Çıktı sözdizimi açısından doğru olsa da anlam açısından doğru olmak zorunda değildir. Belge, uygulamanızda değerleri her zaman doğrulamanızı tavsiye eder.

Basit bir örnek senaryo: Bir model, müşteri e-postasından "aciliyet" alanını doldursun. Şemada bu alan "düşük, orta, yüksek" seçeneklerinden biriyle sınırlı. Model "yüksek" yazar ve biçim kusursuzdur. Ancak e-postanın içeriği aslında rutin bir sorudur. Biçim doğru, karar yanlıştır.

Bu yüzden iki ayrı soruyu ayrı ayrı yanıtlamanız gerekir. Birincisi, çıktı beklediğim biçimde mi? İkincisi, içindeki bilgi doğru ve makul mü? Structured output yalnızca birinciye yardım eder. İkinci soru için kurallar, örneklem kontrolleri ve gerektiğinde insan onayı kullanırsınız.

Doğrulama ve yeniden deneme akışını nasıl kurarsınız?

Sağlam bir akış, modele güvenmekle kontrol etmeyi birlikte kullanır. Şema zorlaması kullansanız bile uygulama tarafında ikinci bir doğrulama katmanı kurmak iyi bir alışkanlıktır. Kavramsal akış şöyledir:

1. Modelden şemaya uygun yanıt isteyin.
2. Yanıtı kendi uygulamanızda bir doğrulayıcıdan geçirin.
3. Biçim doğruysa iş kurallarını kontrol edin; örneğin tutar sıfırdan büyük mü, e-posta alanı geçerli mi.
4. Kontrol başarısızsa hata bilgisini de ekleyerek bir ya da iki kez yeniden deneyin.
5. Hâlâ başarısızsa kaydı bir insan inceleme kuyruğuna taşıyın.

Şema değiştiğinde de bu doğrulama katmanı işinize yarar. Yeni alan eklediğinizde önce isteğe bağlı yapın, alıcı sistem hazır olunca zorunlu hale getirin. Alan silmek ya da adını değiştirmek daha risklidir; eski alanı bir süre yeni alanla birlikte üretmek geçişi güvenli kılar.

Yeniden deneme sayısını düşük tutun. Sınırsız deneme hem maliyeti hem süreyi artırır. Ayrıca her başarısız denemeyi kaydedin. Böylece hangi alanların sürekli hata verdiğini görür ve şemayı ya da açıklamaları iyileştirirsiniz.

Yeniden denemede modele hangi bilgiyi geri verirsiniz?

Doğrulama başarısız olduğunda aynı isteği körlemesine tekrarlamak çoğu zaman aynı hatayı üretir. Daha iyi yaklaşım, hatanın ne olduğunu modele kısaca söylemektir.

Örneğin "telefon alanı rakam içermiyor" ya da "tutar sıfırdan küçük olamaz" gibi bir not ekleyin. Model bu notu görünce ilgili alanı düzeltir ve diğer alanları büyük ölçüde korur. Bu sayede ikinci deneme genellikle ilkinden daha isabetli olur.

Şunlara dikkat edin:

• Hata notunu kısa ve somut yazın.
• Kullanıcıdan gelen ham metni ve önceki yanıtı birlikte gönderin.
• Deneme sayısını bir ya da iki ile sınırlayın.
• Her denemenin sonucunu günlüğe yazın.

Yine başarısızlık sürerse sorun çoğunlukla modelde değil, kaynak metindedir. Örneğin form hiç telefon numarası içermiyor olabilir. O zaman kaydı insan incelemesine göndermek, tekrar tekrar denemekten daha ucuz ve daha güvenlidir.

Reddetme ve yarım kalan yanıtları nasıl ele alırsınız?

Resmi belgeler iki uç durumu özellikle belirtir. Birincisi, model güvenlik nedeniyle isteği reddedebilir. Bu durumda yanıt şemanıza uymayabilir; sağlayıcılar reddi programatik olarak ayırt edilebilir bir işaretle bildirir. Uygulamanız bu işareti kontrol etmeli, reddi normal veri gibi işlemeye çalışmamalıdır.

İkincisi, çıktı uzunluk sınırına takılabilir. Yanıt yarıda kesilirse JSON da yarım kalır ve şemaya uymaz. Çözüm genellikle çıktı sınırını artırmak ya da şemayı küçültmektir.

Örneğin bir müşteri mesajı güvenlik filtresine takılırsa model şemaya uygun alanlar yerine bir ret bilgisi döndürebilir. Uygulamanız bunu "boş kayıt" sanırsa CRM'e anlamsız veri yazar. Bu nedenle ret kontrolünü ayrıştırmadan önce yapın.

Bu iki durum için akışınıza ayrı dallar ekleyin:

• Reddedildiyse: kaydı işaretleyin, kullanıcıya uygun bir mesaj gösterin ya da insan incelemesine yönlendirin.
• Yarım kaldıysa: sınırı artırarak bir kez yeniden deneyin.
• Her ikisinde de: olayı günlüğe yazın.

Bu ayrıntılar önemsiz gelir, ancak canlı sistemde en çok sorunu bunlar çıkarır.

Function calling ile structured output arasındaki fark nedir?

İkisi de şema kullanır, ama amaçları farklıdır. Function calling, modelin sizin tanımladığınız bir fonksiyonu ya da aracı çağırmaya karar vermesini sağlar. Structured output ise modelin kullanıcıya vereceği yanıtın biçimini sabitler. Sağlayıcı belgelerine göre sistemi araçlara, verilere ve fonksiyonlara bağlıyorsanız function calling, kullanıcıya dönen yanıtı yapılandırmak istiyorsanız yanıt biçimi yaklaşımı daha uygundur.

Function calling konusunu ayrıntılı olarak function calling nedir yazımızda anlattık; burada tekrarlamıyoruz. Pratikte ikisini birlikte de kullanırsınız. Model önce araç çağırır, sonra son yanıtı sabit bir yapıda verir.

Basit bir ayrım kuralı koyabilirsiniz: Model dış dünyada bir iş yapacaksa, örneğin randevu oluşturacaksa, araç çağrısı düşünün. Model yalnızca bir cevap ya da veri paketi üretecekse, örneğin bir formu alanlara ayıracaksa, yanıt şeması yeterlidir. Çoğu gerçek sistemde ikisi yan yana yaşar.

Ayrıca bazı sağlayıcılar araç parametreleri için de katı şema doğrulaması sunar. Böylece hem çağrı parametrelerini hem son yanıtı güvenceye alırsınız.

Benzer yaklaşımları yan yana nasıl karşılaştırırsınız?

Aşağıdaki tablo, benzer görünen yöntemleri tek bakışta ayırmanıza yardım eder. Ayrıntılar sağlayıcıya göre değişir; tablo kavramsal bir karşılaştırmadır.

Tablodaki en önemli ayrım, "biçim güvencesi" sütunudur. Üretimdeki bir otomasyonda genellikle önce şema düzeyinde güvence, ardından kendi doğrulamanızı ararsınız.

Form verisini sisteme aktarmak için structured output nasıl kullanırsınız?

Örnek senaryo: Bir danışmanlık şirketi web sitesindeki serbest metinli iletişim formundan gelen talepleri CRM sistemine aktarmak istiyor. Müşteriler talebi kendi cümleleriyle yazıyor. Satış ekibi ise ad, şirket, talep türü ve aciliyet gibi düzenli alanlar görmek istiyor.

Akışı kavramsal olarak şöyle kurarsınız:

1. Şemayı tanımlarsınız: ad, şirket, telefon, talep türü (sabit seçenekler), aciliyet (sabit seçenekler) ve kısa özet.
2. Her form gönderiminde metni modele ve şemaya birlikte verirsiniz.
3. Model, bilgisi bulunmayan alanlar için boş değer döndürsün diye şemada bunu açıkça izin verirsiniz.
4. Uygulamanız yanıtı doğrular, telefon ve e-posta biçimini kontrol eder.
5. Geçen kaydı CRM'e yazarsınız; geçmeyeni inceleme kuyruğuna alırsınız.

Bu sayede satış ekibi serbest metin okumak yerine düzenli kayıtlarla çalışır. İş akışı tarafında yardıma ihtiyaç duyarsanız CRM otomasyonu çözüm sayfamıza bakabilirsiniz.

İyi bir şemayı nasıl tasarlarsınız?

Şema kalitesi, çıktı kalitesini doğrudan etkiler. Ekibimizin şema tasarlarken kullandığı pratik ilkeler şunlardır:

• Alan sayısını düşük tutun. Yalnızca gerçekten kullanacağınız alanları isteyin.
• Alan adlarını net seçin. "tarih1" yerine "teslim_tarihi" yazın.
• Sabit seçenekleri sıralı bir listeyle sınırlayın. Serbest etiket yerine sabit değerler kullanın.
• Bilgi yoksa ne olacağını belirleyin. Boş değere izin vermezseniz model eksik bilgiyi uydurmaya zorlanabilir.
• Her alana kısa ve net bir açıklama yazın.
• İç içe yapıları gereksiz yere derinleştirmeyin.

Özellikle üçüncü ve dördüncü maddeler hatalı veri riskini azaltır. Çünkü "bilmiyorum" diyebilen bir şema, modeli tahmin yürütmeye zorlamaz. Ayrıca alan açıklamaları ve örnek değerler, istem mühendisliği ile birlikte çalışır; bu konuda prompt engineering yazımız tamamlayıcıdır.

Structured output nedir ve hangi sınırlarla gelir?

Structured output güçlü bir araçtır, ancak sınırsız değildir. Sağlayıcı belgeleri birkaç ortak sınırı vurgular.

Birincisi, sağlayıcılar JSON Schema'nın tamamını desteklemez; yalnızca bir alt kümeyi kabul eder. Google ve Anthropic belgeleri bunu açıkça belirtir. Bazı kısıtlamalar, örneğin sayısal aralık ya da metin uzunluğu kuralları, bazı sağlayıcılarda kabul edilmeyebilir. Bu durumda bu kuralları kendi doğrulayıcınızda uygularsınız.

İkincisi, çok büyük ya da çok derin iç içe şemalar reddedilebilir. Şema karmaşıklığına sağlayıcı tarafında sınırlar konur. Güncel sınırları sağlayıcının resmi belgesinden kontrol edin.

Üçüncüsü, ilk istekte ek gecikme görülebilir. Sağlayıcı şemayı işlemek için hazırlık yapar ve sonraki isteklerde bunu yeniden kullanabilir. Şemayı sık değiştirmek bu avantajı azaltır.

Dördüncüsü, ek talimatlar token kullanımını biraz artırabilir. Maliyet tarafı için prompt caching yazımıza bakın.

Structured output ne zaman gereksizdir?

Her yapay zeka çıktısının yapılandırılması gerekmez. Bir blog taslağı, müşteriye giden samimi bir yanıt ya da fikir önerisi gibi serbest metin üreten işlerde şema çoğu zaman gereksiz bir kısıttır.

Şu durumlarda structured output büyük olasılıkla gereksizdir:

• Çıktıyı yalnızca bir insan okuyacaksa.
• Alanlar her seferinde değişiyorsa ve sabit bir yapı tarif edemiyorsanız.
• Tek seferlik, küçük bir denemeyse.

Öte yandan şu işlerde fayda sağlar: belgeden veri çıkarma, e-postaları kategoriye ayırma, formları sisteme aktarma ve başka bir yazılıma girdi hazırlama. Kısacası çıktının sonraki durağı bir program ise şema düşünmeye değer.

Belgeden bilgi çekme işi bir bilgi tabanıyla birleşiyorsa RAG yaklaşımı da devreye girer; iki yöntem birbirini tamamlar.

Güvenlik ve gizlilik açısından nelere dikkat edersiniz?

Şema biçimi korur, ama güvenliği tek başına sağlamaz. Özellikle dışarıdan gelen metinlerle çalışıyorsanız bazı riskleri hesaba katmanız gerekir.

Örneğin kullanıcı bir forma, modele talimat vermeye çalışan bir cümle yazabilir. Buna istem enjeksiyonu denir ve şema bunu tek başına engellemez. Model şemaya uygun ama yanıltıcı bir değer üretebilir. Konuyu prompt injection yazımızda ayrıntılı anlattık.

Pratik önlemler şunlardır:

• Modelden gelen veriyi doğrudan veritabanı sorgusuna ya da komuta çevirmeyin.
• Her alanı kendi kurallarınızla doğrulayın.
• Kişisel veri içeren formlarda KVKK ve ilgili mevzuat kapsamında hangi verinin sağlayıcıya gittiğini belgeleyin.
• Gerekmiyorsa kimlik numarası gibi hassas alanları göndermeyin.

Ayrıca günlüklerinizi de düşünün. Modelin ürettiği yapılandırılmış kayıtlar kişisel veri içerebilir. Bu kayıtları ne kadar süre sakladığınızı ve kimlerin eriştiğini baştan belirleyin.

Not: Bu yazı hukuki danışmanlık değildir. Kişisel veri işleme süreçleriniz için hukuk danışmanınıza başvurun.

Başarıyı hangi ölçütlerle takip edersiniz?

Bir şemayı canlıya aldıktan sonra "çalışıyor gibi" demek yeterli değildir. Birkaç basit ölçütü düzenli izlemek hem kaliteyi hem maliyeti kontrol altında tutar.

Ölçütleri haftalık küçük bir örneklemle takip etmek yeterlidir. Örneğin her hafta rastgele yirmi kaydı elle kontrol edebilirsiniz. Bu sayı yalnızca bir örnek hesap önerisidir; kendi hacminize göre ayarlayın.

Maliyet ve gecikme tarafında nelere dikkat edersiniz?

Şema yaklaşımı çoğu zaman toplam maliyeti düşürür, çünkü ayrıştırma hatalarından doğan tekrar çağrıları azalır. Yine de iki noktayı hesaba katmalısınız.

Birincisi, şema ve alan açıklamaları isteğin bir parçasıdır. Uzun bir şema her çağrıda ek girdi tokeni demektir. Alan sayısını düşük tutmak hem maliyeti hem gecikmeyi azaltır. Güncel fiyatları ve limitleri sağlayıcının resmi sayfasından kontrol edin.

İkincisi, sabit bir şemayı her çağrıda aynı biçimde göndermek, sağlayıcının önbellek mekanizmalarından yararlanmanıza izin verebilir. Bu konuda sağlayıcıya göre farklar vardır; ayrıntıyı prompt caching yazımızda anlattık.

Üçüncüsü, çıktı uzunluğunu bilinçli sınırlayın. Gereksiz uzun metin alanları hem maliyeti artırır hem yarım kalma riskini büyütür. Özet gibi alanlara kısa bir uzunluk beklentisini açıklamada yazın.

Üretime almadan önce hangi kontrol listesini geçersiniz?

Aşağıdaki liste, bir structured output akışını canlıya almadan önce ekibinizle gözden geçirebileceğiniz kısa bir kontrol listesidir.

1. Çıktının gideceği sistemi ve ihtiyaç duyduğu alanları yazılı olarak belirleyin.
2. Şemayı en küçük gerekli alan kümesiyle tasarlayın.
3. Model bilgiyi bulamazsa hangi boş değeri döndüreceğini yazın.
4. Sağlayıcının resmi belgesinde desteklenen şema özelliklerini kontrol edin.
5. Uygulama tarafında ikinci bir doğrulama katmanı kurun.
6. İş kurallarını ayrıca test edin.
7. Reddetme ve yarım kalan yanıt dallarını ekleyin.
8. Yeniden deneme sayısını sınırlayın ve başarısızlıkları kaydedin.
9. Gerçek verilerden oluşan küçük bir örneklemle başarı oranını ölçün.
10. Kişisel veri akışını belgeleyin.

Bu listeden geçen bir akış, ilk haftanın sürprizlerinin çoğunu önceden yakalar.

Structured output projelerinde ekibimiz nasıl yardımcı olur?

Talha Aslan ve ekibi olarak yapay zekayı iş akışlarına bağlarken sıklıkla aynı noktayla karşılaşıyoruz: Model iyi çalışıyor, ancak çıktısı bir sonraki sisteme düzgün girmiyor. Çoğu zaman çözüm, daha büyük bir model değil, daha iyi bir şema ve doğrulama katmanıdır.

Form verisini CRM'e aktarmak, e-postaları sınıflandırmak ya da belgelerden alan çıkarmak gibi işlerde süreci birlikte tasarlayabiliriz. Genel yaklaşımımız ve çözüm başlıklarımız için yapay zeka otomasyon hizmetimizi inceleyebilirsiniz. İş akışı tarafındaki örnekler için iş akışı otomasyonu sayfamız da yardımcı olur.

Büyük dil modellerinin temelini hatırlamak isterseniz büyük dil modelleri yazımıza dönebilirsiniz.

Sonuç olarak nereden başlamalısınız?

Küçük başlayın. Tek bir veri akışı seçin, örneğin iletişim formu ya da destek e-postaları. Beş ila sekiz alanlık basit bir şema yazın ve gerçek örneklerle deneyin.

Ardından üç şeyi ölçün: Çıktı biçimi ne sıklıkla doğru, değerler ne sıklıkla doğru ve insan müdahalesi ne kadar azaldı. İlk ölçüm biçim sorununu büyük ölçüde çözecektir. İkinci ve üçüncü ölçüm ise doğrulama kurallarınızı nereye yoğunlaştırmanız gerektiğini gösterir.

Structured output nedir sorusunu cevaplarken en çok vurguladığımız nokta şudur: Bu yöntem kalite sorununu değil, biçim sorununu çözer. Biçim sorunu çözülünce ekibiniz asıl işe, yani değerlerin doğruluğuna ve iş kurallarına odaklanabilir.

Unutmayın: Structured output yapay zekayı yazılım dünyasına bağlayan bir köprüdür, ama köprünün iki ucunda da kontrol noktası bulunmalıdır. Model ve şema özellikleri sürekli değiştiği için sağlayıcıların resmi belgelerini düzenli olarak kontrol edin. Dış kaynak olarak OpenAI, Anthropic ve Google belgeleri iyi birer başlangıç noktasıdır.