NLP ve Computer Vision ile AI Sistemleri Kurmak
NLP, TTS, voice processing ve computer vision modellerini gerçek ürün akışlarına bağlamak üzerine kısa bir mühendislik notu.
AI sistemi geliştirmek sadece model seçmek değildir. Modelin bir kullanıcı akışına, backend servisine, ölçülebilir bir sonuca ve hata toleransına bağlanması gerekir.
Ürün akışıyla başla
İlk soru hangi modelin kullanılacağı değil, ürünün hangi kararı vermesi gerektiğidir. NLP tarafında bu bir niyet tespiti, alan çıkarımı veya cevap üretimi olabilir. Computer vision tarafında ise görsel analiz, nesne tespiti veya öneri üretimi olabilir.
AI sınırını net tasarla
Frontend veya backend, belirsiz model davranışına doğrudan bağımlı kalmamalı. AI servisi net input, normalize output, confidence değeri ve fallback akışı sunmalıdır.
Belirsizlik için geliştir
NLP ve computer vision çıktıları olasılıksaldır. Bu yüzden threshold, loglama, manuel kontrol ve graceful fallback yapıları üretim sistemlerinde kritik hale gelir.