Alan-özel chatbotlar için RAG vs ince ayar: nasıl seçilir

Alan-özel bir chatbot ile hangi problemi çözüyorsunuz?

Alan-özel bir chatbot, soruları kuruluşunuzun kendi bilgilerine dayanarak yanıtlar; genel internet tarzı gerçeklere değil. İnsan kaynakları politikaları, ürün el kitapları, fiyatlandırma kuralları, destek playbook'ları, SOP'lar ve dahili nasıl yapılır rehberleri gibi dokümanları düşünün.

Çoğu ekip modelin "her şeyi öğrenmesini" istemez. İstedikleri şey, "Yıllık planlardaki iade kuralımız nedir?" veya "Tedarikçi talebi için hangi formu kullanırım?" gibi sık sorulan sorulara hızlı ve tutarlı cevaplar almak — klasörler ve PDF'ler arasında arama yapmak zorunda kalmadan.

Zor olan kısım güven. Genel bir model yanlış olduğunda bile kendinden emin görünebilir. Politikanız "7 iş günü" diyorsa ve model "10 takvim günü" yanıtını veriyorsa, cevap hoş okunabilir ama gerçek zarara yol açabilir: yanlış onaylar, müşteri yanıltmaları veya uyum sorunları.

Belgelerinizin ne sıklıkta değiştiği, doğruluk kadar önemlidir. Eğer dokümanlar haftalık güncelleniyorsa, chatbot yeni metni hızlı ve güvenilir şekilde yansıtmalı; aksi halde eski rehberliğin kaynağı haline gelir. Dokümanlar yılda bir değişiyorsa daha yavaş bir güncelleme döngüsü kabul edilebilir, ama insanlar söylediklerine güveneceği için chatbot yine de doğru olmalıdır.

RAG ve ince ayarı kıyaslarken amaç pratiktir: dokümanlarınıza dayanan yardımcı cevaplar, açık kaynak gösterimleri veya atıflar ve chatbot emin olmadığında güvenli bir davranış.

İyi bir problem tanımı beş şeyi kapsar: botun kullanabileceği (ve kaçınması gereken) dokümanlar, en yaygın soru türleri, "iyi" bir cevabın nasıl göründüğü (doğru, kısa, kaynak içerir), "kötü" bir cevabın nasıl göründüğü (kendinden emin tahminler, eski kurallar) ve kanıt yoksa ne yapılacağı (izleyen soru sormak veya bilmiyorum demek).

RAG ve ince ayarı sade bir dille

RAG ve ince ayar, bir chatbotun iş yerinde iyi davranmasını sağlamanın iki farklı yoludur.

Retrieval augmented generation (RAG), chatbota açık kitap sınavı vermek gibidir. Kullanıcı soru sorduğunda sistem dokümanlarınızı (politikalar, el kitapları, ticket'lar, SSS) arar. En ilgili parçaları modele geçirir ve bu materyali kullanarak cevap vermesini söyler. Model dokümanlarınızı ezberlemiyor; cevap anında seçilmiş pasajları okuyor.

İnce ayar ise modeli örneklerle koçluk yapmak gibidir: istediğiniz davranışı öğrenene kadar ona birçok giriş-çıkış çifti (soru ve ideal cevap, ton, format, yapılmaması gerekenler) verirsiniz. Modelin ağırlıkları değişir, böylece doküman verilmediğinde bile daha tutarlı yanıtlar verir.

Basit bir zihinsel model:

• RAG bilgiyi güncel tutar çünkü mevcut dokümanlardan çeker.
• İnce ayar davranışı tutarlı kılar: üslup, kurallar ve karar kalıpları.

Her iki yaklaşım da farklı şekillerde başarısız olabilir.

RAG'de zayıf nokta retrieval (getirme) adımıdır. Arama yanlış sayfayı, eski metni veya çok az bağlamı çekerse model hâlâ kendinden emin bir cevap üretebilir, ama kötü kanıta dayanır.

İnce ayarda zayıf nokta aşırı genelleme olabilir. Model, eğitim örüntülerini öğrenip netleştirici soru sorması ya da "bilmiyorum" demesi gereken yerde uygulayabilir. İnce ayar ayrıca sık değişen dokümanlarla güncel kalmaz; yeniden eğitim yapmanız gerekir.

Somut bir örnek: seyahat politikanız "yönetici onayı $500 üzeri"nden "$300 üzeri"ne değiştiyse, RAG güncellenmiş politikayı getirirse aynı gün doğru yanıt verebilir. İnce ayarlı bir model, yeniden eğitilene kadar eski sayıyı söylemeye devam edebilir.

Hangi yaklaşım sık değişen iş belgelerine daha uygundur?

Dokümanlarınız haftalık (veya günlük) değişiyorsa, retrieval genellikle eğitime göre gerçeği daha iyi yansıtır. İş belgeleri için retrieval augmented generation ile modeli büyük oranda aynı tutup bilgi tabanını güncellersiniz. Bu, chatbotun kaynak içerik değişir değişmez yeni politikaları, fiyatlandırmayı veya ürün notlarını yansıtmasını sağlar; yeni bir eğitim döngüsünü beklemenize gerek kalmaz.

İnce ayar, "gerçek" sabitse işe yarayabilir: tutarlı bir ton, sabit ürün kuralları veya dar bir görev. Ancak sık hareket eden içeriğe ince ayar yaparsanız dünün cevabını öğretme riski vardır. Yetişmek için sık sık yeniden eğitim yapmak pahalı ve hataya açıktır.

Yönetişim: güncellemeler ve sahiplik

Pratik bir soru: içerik güncellemelerinin sahibi kim?

RAG ile teknik olmayan ekipler bir dokümanı yayınlayabilir veya değiştirebilir ve bot yeniden indekslemeden sonra onu kullanabilir. Birçok ekip yalnızca belirli rollerin değişiklikleri itelemesine izin veren bir onay adımı ekler.

İnce ayarda ise güncellemeler genellikle bir ML iş akışı gerektirir. Bu çoğunlukla ticket'lar, beklemeler ve daha seyrek yenilemeler demektir.

Uyumluluk ve denetim

İnsanlar "bot neden böyle dedi?" diye sorduğunda, RAG açık bir avantaja sahiptir: kullandığı tam pasajları gösterebilir. Bu, iç denetimler, müşteri destek incelemeleri ve düzenlemeye tabi konular için yardımcı olur.

İnce ayar bilgiyi ağırlıklara gömer, bu yüzden belirli bir cümle için belirli bir kaynağı göstermek daha zordur.

Maliyet ve çaba da farklı görünür:

• RAG, dokümanları toplamak, parçalara ayırmak, indekslemek ve alım sürecini güvenilir kılmak için başlangıçta iş gerektirir.
• İnce ayar, eğitim verilerini hazırlamak ve değerlendirmek için başlangıç işi gerektirir, ayrıca bilgi değiştiğinde tekrarlanan eğitim gerekir.
• İçerik güncellemeleri sık ise, RAG genelde devam eden maliyette daha düşüktür.

Örnek: üç ayda bir değişen politikalarla bir İK chatbotu düşünün. RAG ile İK, politika PDF'sini değiştirip botun yeni metni hızla kullanmasını sağlayabilir ve bot hangi paragrafı kullandığını göstermeye devam eder. AppMaster, onaylanmış dokümanları yüklemek ve hangi kaynakların kullanıldığını loglamak için bütün uygulamayı sıfırdan yazmadan yönetici portalı kurmanıza yardımcı olabilir.

Ne zaman RAG, ne zaman ince ayar, ne zaman birleştirme

Eğer hedefiniz bugün şirket dokümanlarınızla eşleşen güvenilir cevaplarsa, işe doküman-temelli retrieval augmentation ile başlayın. Bu, soru anında ilgili pasajları çektiği için botun yanıtını destekleyen politika, spes veya SOP'u gösterebilmesini sağlar.

İçerik sık değişiyorsa, cevaplar güncel kalmalı veya birden fazla ekip farklı dokümanları yönetiyorsa RAG varsayılan olarak daha iyidir. İK aylık izin politikasını her ay güncelliyorsa, chatbotun en yeni sürümü otomatik kullanmasını istersiniz; haftalar öncesinde öğrenilmiş bir şey değil.

İnce ayar, dokümanlar birincil sorun değilse mantıklıdır. İnce ayar, sabit davranışlar için en iyisidir: tutarlı bir ses, sıkı format gereksinimleri (örneğin her zaman bir şablonda cevap vermek), daha iyi intent yönlendirme veya kararlı reddetme kuralları. Bunu asistana davranış biçimini öğretmek olarak düşünün; en son el kitabınızın ne olduğunu öğretmek değil.

Her ikisini de birleştirmek yaygındır: RAG gerçekleri sağlar, küçük bir ince ayar (veya güçlü sistem talimatları) asistanı tutarlı ve temkinli tutar. Bu, chatbotu bir uygulamaya entegre eden ürün ekipleri için de uygundur; bilgi değişse bile UX ve ton aynı kalmalıdır.

Hızlı işaretler:

• Cevapların güncel kalması, tam ifadeyi alıntılaması veya en yeni dokümanlardan kaynak göstermesi gerekiyorsa RAG seçin.
• Sabit bir üslup, tekrarlanan çıktı formatları veya katı yapılması/yapılmaması kuralları gerekiyorsa ince ayar seçin.
• Dokümanlara dayalı gerçekler ve tutarlı ton istiyorsanız her ikisini birleştirin.
• Sürekli olarak yeniden ayarlama yapıyorsanız ya da retrieval sık sık kaçırıyorsa planınızı yeniden düşünün.

Yanlış yaklaşımı tespit etmenin basit yolu bakım ağrısıdır. Eğer her politika güncellemesi bir model yeniden eğitme isteği tetikliyorsa, belge tazeliği sorununu çözmek için ince ayarı kullanıyorsunuz demektir. Eğer RAG doğru sayfayı getiriyor ama bot hâlâ riskli şekilde yanıt veriyorsa, muhtemelen daha iyi güvenlik önlemleri gerekir (bazen ince ayar yardımcı olur).

Gerçek bir araç inşa ediyorsanız (örneğin AppMaster içinde), pratik yaklaşım önce RAG, sonra ölçebileceğiniz davranışlar için ince ayar eklemektir.

Adım adım: güvenilir bir temel kurma (model seçiminden önce)

Çoğu chatbot hatası modelden değil, dağınık dokümanlardan ve belirsiz hedeflerden kaynaklanır.

Bir doküman envanteri ile başlayın: neler var, nerede duruyor ve kim değişiklik onaylayabilir. Türünü ve formatını (PDF, wiki, ticket, tablo), sahibini ve gerçek kaynak yerini, güncelleme hızını, erişim kurallarını ve çoğaltmaların nerede ortaya çıktığını kaydedin.

Sonra chatbotun görevini sade terimlerle tanımlayın. İyi cevaplaması gereken 20–50 gerçek soru seçin (ör: "İade talebini nasıl istenir?" veya "On-call eskalasyonu nedir?"). Ayrıca reddetmesi gerekenleri tanımlayın: hukuki tavsiye, İK kararları veya onaylanmamış dışı konular gibi. Bir reddetme, yanlış cevabı önlüyorsa başarı sayılmalıdır.

Ardından dokümanları temizleyin ve cevapların kolayca dayandırılabileceği hâle getirin. Kopyaları kaldırın, tek bir güncel sürüm tutun ve eski sürümleri net şekilde etiketleyin. Açık başlıklar, tarihler ve bölüm başlıkları ekleyin ki chatbot kullandığı kısmı tam olarak gösterebilsin. Sık değişen bir politika varsa, birçok kopya yerine tek bir sayfayı güncel tutun.

Son olarak bir çıktı kontratı belirleyin. Kısa cevap, kullanılan kaynak bölümüne atıf ve gerekirse bir sonraki aksiyon (örneğin "Finance ile ticket aç") zorunlu olsun. AppMaster ile dahili bir araç inşa ediyorsanız UI tutarlılığı da yardımcı olur: önce cevap, sonra atıf, sonra aksiyon butonu. Bu yapı testler sırasında sorunları görünür kılar ve sonra kendinden emin yanlış cevapları azaltır.

Tahmin yapmadan kaliteyi nasıl değerlendirebilirsiniz?

Küçük bir çevrimdışı test seti ile başlayın. Ticket'larda, e-postalarda ve sohbetlerde insanların sorduğu 30–100 gerçek soruyu toplayın. Orijinal ifadeyi koruyun, birkaç belirsiz soru ekleyin ve yanlış anlaşılmaya açık birkaç soru ekleyin. Bu, RAG ile ince ayarı karşılaştırmak için kararlı bir yöntem sağlar.

Her soru için kısa beklenen bir cevap yazın ve onu destekleyen tam doküman bölümünü belirtin. Chatbotun "Bilmiyorum" demesine izin veriliyorsa, bunun doğru davranış olduğu durumları da ekleyin.

Cevapları birkaç basit boyutta puanlayın

Kullanacağınız puan kartını küçük tutun ki gerçekten kullanın. Bu dört kontrol çoğu iş chatbotu hatasını kapsar:

• Doğruluk: gerçekten doğru mu, uydurma detay var mı?
• Tamamlayıcılık: kullanıcıların işlem yapması için gerekli ana noktaları içeriyor mu?
• Atıf kalitesi: alıntılar veya referanslar iddiayı gerçekten destekliyor mu?
• Açıklık: okunaklı ve spesifik mi yoksa belirsiz ve dolambaçlı mı?

Eğer retrieval kullanıyorsanız bir ek kontrol daha ekleyin: doğru chunk getirildi mi ve cevap gerçekten o chunk'ı kullandı mı (yoksa yok sayıldı mı)?

Zaman içinde değişiklikleri izleyin, tek seferlik izlenimler değil

Kaliteyi rutin hâle getirin:

• Aynı test setini her prompt, retrieval veya model değişikliğinden sonra çalıştırın.
• Tek bir puan kartı tutun ve tarihe göre toplamları kaydedin.
• Hataları etiketleyin (eksik politika detayı, yanlış sayı, eski doküman, belirsiz ifade).
• İlk önce en kötü 5 soruyu gözden geçin ve kök nedeni düzeltin.

Örnek: bir İK chatbotu fayda sorusunu doğru yanıtlayıp ancak eski bir PDF'ye atıf yapıyorsa puanınız düşmelidir. Bu size neyi düzeltmeniz gerektiğini söyler: doküman tazeliği, chunking veya retrieval filtreleri, modelin yazı stili değil.

AppMaster içine chatbot entegre ediyorsanız, test sorularını ve sonuçları sürümlere ekleyin ki gerilemeleri erken fark edin.

Kendinden emin yanlış cevapları (halüsinasyonları) pratikte önlemek

Kendinden emin yanlış cevaplar genelde üç kaynaktan gelir: modele doğru bağlam verilmemiştir, yanlış bağlam verilmiştir veya kazara onu tahmin etmeye teşvik etmişsinizdir. Bu risk hem RAG hem de ince ayarda vardır ama farklı şekillerde görünür. RAG, retrieval zayıf olduğunda başarısız olur; ince ayar, model örüntü öğrenip boşlukları mantıklı görünen metinle doldurduğunda başarısız olur.

En etkili düzeltme kanıt zorunluluğudur. Her cevabı küçük bir rapor gibi ele alın: destekleyici metin sağlanan kaynaklarda yoksa bot bunu iddia etmemelidir. Pratikte uygulama, alınan snippet'leri prompt'a geçirip modelin yalnızca o snippet'leri kullanmasını zorunlu kılmalıdır.

Net reddetme ve eskalasyon kuralları ekleyin ki botun güvenli bir geri dönüş yolu olsun. İyi bir chatbot her şeyi cevaplayan değil, ne zaman yapamayacağını bilen biridir.

• Kaynaklar konuyu belirtmiyorsa "Dokümanlarda bununla ilgili yeterli bilgi yok" deyin.
• Soru belirsizse bir netleştirici soru sorun.
• Cevap para, erişim veya uyum etkiliyorsa bir insana ya da ticket'a yönlendirin.
• Dokümanlar çelişiyorsa çelişkiyi belirtin ve hangi politika veya sürümün geçerli olduğunu sorun.

Kısıtlar tahminleri azaltır ve hataları daha kolay tespit edilebilir kılar. Politika tarzı cevaplar için doküman adı ve tarih gerektirin, ayrıca cevabı gerekçelendiren 1–2 kilit satırı alıntılayın.

Örnek: bir çalışan "En son seyahat geri ödeme limiti nedir?" diye sorarsa ve getirilen politika snippet'i geçen yıldan ise bot o tarihi göstermeli ve daha yeni bir kaynak olmadan "en son" limiti belirtmeyi reddetmelidir.

AppMaster içinde bunu kurarsanız kurallar İş Süreci akışının bir parçası olur: retrieval adımı, kanıt kontrolü, sonra ya atıflı cevap ya da eskalasyon. Böylece güvenlik davranışı isteğe bağlı değil, tutarlı olur.

Kaçınılması gereken yaygın hatalar ve tuzaklar

Çoğu chatbot hatası modelden değil. Dağınık dokümanlardan, zayıf retrieval'dan veya sistemi kendinden emin görünmeye iten eğitim seçimlerinden kaynaklanır. Güvenilirlik genelde önce veri ve süreç meselesidir.

Yaygın bir RAG sorunu anlamı görmezden gelen chunk'lamadır. Parçalar çok küçükse bağlam kaybolur (kim, ne zaman, istisnalar). Çok büyükse retrieval alakasız metin çeker ve cevap yarım doğru detayların karışımı olur. Basit bir test: bir chunk'ı tek başına okuduğunuzda hâlâ anlamlı mı ve tamam bir kural içeriyor mu?

Bir diğer tuzak sürüm karışmasıdır. Ekipler farklı aylardan politikaları indeksler, bot çelişkili pasajları getirir ve rastgele birini seçer. Doküman tazeliğini bir özellik gibi ele alın: kaynaklara tarih, sahip ve durum (taslak vs onaylı) etiketleri ekleyin, eskimiş içeriği kaldırın veya demote edin.

En zararlı hata, ilgili hiçbir şey getirilmediğinde zorla cevap vermektir. Retrieval boş veya düşük güvenliyse bot destek bulamadığını söylemeli ve netleştirici soru sormalı ya da bir insana yönlendirmelidir. Aksi halde kendinden emin uydurmalar yaratırsınız.

İnce ayarın kendi tuzağı dar bir Soru-Cevap kümesine aşırı takılmaktır. Bot eğitim ifadelerini tekrar etmeye başlar, kırılganlaşır ve temel muhakeme veya genel dil becerilerini kaybedebilir.

Test sırasında uyarı işaretleri:

• Cevaplar kaynak metin göstermiyor veya yanlış bölüme atıf yapıyor.
• Aynı soru, sözcük seçimine göre farklı cevaplar alıyor.
• Dokümanlar sessizken politika sorularına kesin cevaplar veriliyor.
• İnce ayardan sonra bot basit, günlük sorularda zorlanıyor.

Örnek: seyahat politikanız geçen hafta değiştiyse ama her iki sürüm de indekslenmişse bot artık yasak olan bir harcamanın onaylandığını kendinden emin şekilde söyleyebilir. Bu model sorunu değil; içerik kontrolü sorunu.

Canlıya almadan önce hızlı kontrol listesi

Alan chatbot'unu gerçek kullanıcılara sunmadan önce, onu diğer iş araçları gibi öngörülebilir, test edilebilir ve emin olmadığında güvenli olmasını sağlayın.

Bu kontrol listesini son kapı olarak kullanın:

• Her politika tarzı cevap dayanaklı. "Bunu masraf yazabilirsiniz" veya "SLA %99.9'dur" gibi iddialar için bot hangi dokümana dayandığını (doküman adı + bölüm başlığı veya bir alıntı) göstermeli. Kaynak gösteremiyorsa iddiayı olgu gibi sunmamalıdır.
• Soru belirsizse netleştirir. Kullanıcının isteği makul şekilde iki anlama gelebiliyorsa bir kısa netleştirici soru sorar; tahmin etmez.
• Temiz bir şekilde “Bilmiyorum” diyebilir. Retrieval zayıf ya da destek yoksa kibarca reddeder, eksik olanı açıklar ve ne sağlanması gerektiğini önerir (doküman, politika adı, tarih, ekip).
• Doküman güncellemeleri cevapları hızla değiştirir. Kılavuttaki bir cümleyi düzenleyin ve yeniden indekslemeden sonra botun cevabının değiştiğini kontrol edin. Eski cevabı tekrar ediyorsa güncelleme hattınız güvenilir değil demektir.
• Hataları gözden geçirebilirsiniz. Kullanıcı sorusunu, getirilen snippet'leri, nihai cevabı ve kullanıcıların "yararlı/yararsız" tıklamalarını loglayın. Bu, tahmin olmadan kalite çalışmasını mümkün kılar.

Somut bir test: destek ticket'larından veya dahili chat'ten 20 gerçek soru seçin; bunların içinde istisnalar içeren zor olanları da ekleyin. Yayına almadan önce çalıştırın, sonra bir politika dokümanını güncelleyin ve tekrar çalıştırın. Eğer bot güvenilir şekilde cevaplarını dayandıramıyor, netleştirici sorular sormuyor veya kaynak yokken reddetmiyorsa üretime hazır değildir.

AppMaster gibi bir iç portal yapıyorsanız kaynakları görünür kılın ve her cevabın yanında "bir sorunu bildir" butonu bulundurun.

Örnek senaryo: sık güncellenen dahili dokümanlar için bir chatbot

İK ekibinizin politika ve işe alım dokümanları her ay değişiyor: PTO kuralları, seyahat limitleri, fayda kayıt tarihleri ve yeni işe alım adımları. İnsanlar hâlâ aynı soruları chat'te soruyor ve cevapların geçen çeyrekte doğru olan değil, en son dokümana uygun olması gerekiyor.

Seçenek A: Tazeliğe optimize edilmiş sadece RAG

RAG kurulumu ile bot önce mevcut İK bilgi tabanını arar, sonra yalnızca getirdiği pasajları kullanarak cevap verir. "İşini göster" modu varsayılan olmalı.

Genelde işe yarayan basit bir akış:

• İK dokümanlarını bir programda (veya her onaylı güncellemede) indeksleyin ve doküman başlığı, bölüm ve son güncelleme tarihini saklayın.
• Kısa atıflarla (doküman + bölüm) ve gerektiğinde "son güncelleme" notuyla cevap verin.
• Reddetme kuralları: ilgili bir şey bulunmazsa bot bilmiyorum demeli ve kimi soracağını önersin.
• Hassas konuları (işten çıkarma, hukuki anlaşmazlıklar) varsayılan olarak insana yönlendir.

Bu, dokümanlar değiştikçe doğru kalır çünkü eski metni modele gömmezsiniz.

Seçenek B: Format için hafif ince ayar, yine RAG'e dayalı

Tutarlı ton ve yapılandırılmış yanıtlar (ör. "Uygunluk", "Adımlar", "İstisnalar", "HR'ye yükselt") istiyorsanız, onaylı örnek cevaplardan oluşan küçük bir setle hafifçe ince ayar yapabilirsiniz. Bot hâlâ gerçekleri almak için RAG'i kullanır.

Kural nettir: ince ayar nasıl cevap verileceğini öğretir, politikanın ne olduğunu değil.

2–4 hafta sonra başarı, temel sorular için daha az İK eskalasyonu, spot kontrollerde daha yüksek doğruluk ve daha az kendinden emin yanlış cevap şeklinde görünür. Bunu atıf kapsamı (kaynak içeren cevaplar), eksik bilgi nedeniyle reddetme oranı ve haftalık İK denetimi ile ölçebilirsiniz.

Ekipler genellikle bunu dahili bir araç olarak kurar ki İK içerikleri güncelleyebilsin, cevapları inceleyebilsin ve mühendisliğe ihtiyaç duymadan kuralları ayarlayabilsin. AppMaster, backend, web uygulaması ve mobil uygulama dahil olmak üzere bu tam uygulamayı oluşturmanın bir yoludur.

Sonraki adımlar: pilot uygulama ve chatbotu gerçek ürüne dönüştürme

Chatbotu küçük bir ürün olarak ele alın. Bir ekip (ör. müşteri destek), bir doküman seti (güncel destek playbook'u ve politikalar) ve net bir geri bildirim döngüsü ile başlayın. Bu kapsamı dar tutar ve kalite sorunlarını görünür kılar.

Ölçülebilir bir pilot planı:

• O ekibin chat loglarından veya ticket'lardan 30–50 gerçek soru seçin.
• "İyi"yi tanımlayın: doğru cevap, doğru dokümana atıf ve gerektiğinde "Bilmiyorum" demek.
• Küçük bir grupla 2–3 haftalık pilot yapın ve beğeni/ayrılma (thumbs up/down) ile kısa yorumlar toplayın.
• Hataları haftada iki kez gözden geçirin ve nedeni düzeltin (eksik doküman, kötü chunking, belirsiz politika, zayıf prompt).
• Kalite barını tutturana kadar genişletmeyin.

Pilottan gerçeğe geçmek için modele çevresel uygulama özelliklerine ihtiyacınız olacak. İnsanlar hassas sorular soracak ve bot yanlış yaptığında ne olduğunu izleyebilmeniz gerekecek.

Başlangıçta oluşturulması gerekenler: kim hangi doküman setine erişebilir (kimlik doğrulama ve roller), loglama ve denetim izi (soru, getirilen kaynaklar, cevap, kullanıcı geri bildirimi), doküman kaynaklarını yönetmek ve hata örüntülerini görmek için basit bir yönetici UI'si ve düşük güvente insan veya ticket'a devretme yolu.

Bu, AppMaster gibi no-code bir platformun yardımıyla yapılabilir (appmaster.io): çevresel uygulamayı, backend'i, yönetici panelini ve kullanıcı rollerini hızlıca sunarken chatbot mantığını modüler tutar. Böylece daha sonra RAG ile devam etmek veya belirli görevler için ince ayar eklemek daha kolay olur.

Pilot sonrası her seferinde bir yeni doküman seti ekleyin. Aynı değerlendirme setini tutun, tekrar ölçün ve ancak sonra daha fazla ekibe erişim verin. Yavaş genişleme hızlı kafa karışıklığından iyidir ve kendinden emin yanlış cevapların güven sorunu haline gelmesini engeller.