GPT-4 ile Akıllı Chatbot Stratejisi

Güvenlik kısıtları, retrieval katmanı ve ölçümler

Büyük dil modeli tabanlı botlar, retrieval katmanı ve güvenlik kısıtı olmadan üretime alınmamalıdır. Bu yol haritası Conversational AI lead profiline yönelik hazırlanmış olup OpenAI GPT-4, LangChain, Vector DB, Azure OpenAI araçlarıyla uygulanabilir.

RAG Mimarisi

Güncel bilgi ve bağlam için retrieval katmanı zorunludur.

• Chunk stratejisini domain’e göre ayarlamak
• Vector DB’de TTL politikası
• Retriever + LLM load testleri

Güvenlik ve Guardrail

Prompt injection filtreleri olmadan chatbot kolay manipüle edilir.

• Malicious prompt tespiti için regex + ML kombinasyonu
• Output moderation API çağrıları
• Audit log ve kullanıcı kimliği eşlemesi

Ölçüm ve Eğitim Döngüsü

Conversation review süreci yoksa kalite düşer.

• Human-in-the-loop etiketleme paneli
• Hata sınıflandırması (factuality, tone, policy)
• Auto feedback ile prompt güncellemek

Başarı Metrikleri

• Çözüm oranı: +%33 — RAG katmanı doğru bilgi sağladı.
• Policy ihlali: -%70 — Guardrail pipeline devrede.
• Prompt injection: 0 kritik — Filtreler ve audit log ile engellendi.

Kod Örneği — LangChain RAG pipeline

const chain = RunnableSequence.from([
  retriever,
  combineDocumentsChain,
  gpt4ChatCompletion,
]);

Uygulama Kontrol Listesi

• RAG katmanını tasarla ve test et.
• Prompt injection filtreleri ekle.
• Moderation API çağrılarını zorunlu kıl.
• Audit log ve user ID eşlemesi yap.
• Human-in-the-loop feedback döngüsü kur.

Anahtar odaklar: chatbot, gpt4, rag.