Genel bakış
Platform, özet üretimini tek bir model çağrısı olarak bırakmaz; dil ve çıktı kontrolleri, dışa aktarma, sesli okuma ve geri bildirimle tamamlanan bir ürün akışına dönüştürür.
Problem ve hedef
Özet çıktısının doğru dilde ve kullanılabilir biçimde olması, yalnız üretim isteği göndermekten fazlasını gerektirir. Ayrıca kullanıcı geçmişi, geri bildirim ve erişim sınırları yönetilmelidir.
Benim katkım
- Django REST tabanlı özetleme ve kullanıcı akışlarını geliştirdim.
- TR/EN dil ve çıktı kontrollerini, PDF dışa aktarma ve TTS özelliklerini entegre ettim.
- JWT/refresh token, rate limiting, son özetler ve geri bildirim akışlarını uyguladım.
Çözüm
- İstek doğrulama ve dil kontrolü üretimden önce, çıktı kontrolleri üretimden sonra çalıştı.
- Özetler kullanıcı geçmişinde tutuldu ve PDF/TTS biçimlerinde tüketilebilir hale getirildi.
- Yararlı/yararlı değil geri bildirimi ayrı bir kayıt akışı olarak ele alındı.
Mimari
Sistemin temel bileşenleri ve veri/karar akışı aşağıdaki gibi ayrılır.
01Metin isteğiKimlik, limit ve dil kontrolü
02ÖzetlemeLLM servis katmanı
03Çıktı kontrolüDil ve biçim doğrulama
04KullanımGeçmiş · PDF · TTS · geri bildirim
Teknolojiler
API, kullanıcı ve geçmiş akışları
Türkçe ve İngilizce özet üretimi
Erişim ve kaynak sınırları
Alternatif çıktı kanalları
Uygulama kararları
- Model sağlayıcısını uygulama sözleşmesinden ayırmak.
- Rate limiting ve kimlik akışını AI çağrısının çevresinde uygulamak.
- Dil ve çıktı doğrulamasını ayrı aşamalar olarak tasarlamak.
Sonuçlar ve değerlendirme
- Özetleme, doğrulama, dışa aktarma, TTS, geçmiş ve geri bildirimi birleştiren uygulama akışı oluşturuldu.
Zorluklar ve çözümler
- Çıktı tutarlılığı → dil ve biçim kontrollerini üretim hattına eklemek.
- Kaynak kullanımı → kimlik ve rate limiting ile çağrıları sınırlandırmak.
Öğrendiklerim
LLM özelliğini ürünleştirmenin, model çıktısının çevresindeki doğrulama, erişim, geri bildirim ve çıktı kanallarını da tasarlamayı gerektirdiğini pekiştirdi.