Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
Site İçi AI Arama için mevcut web sitenizi veya yazılımınızı baştan değiştirmeniz gerekmez. Kaynak kod, veritabanı yapısı ve varsa resmî API imkanları incelenerek hybrid search, RAG ve model/API seçimi dahil gerekli katmanlar mevcut sisteme uygun şekilde planlanabilir.
Bu konuda yalnız “nasıl yapılır?” sorusunu değil; hangi verinin değişeceğini, hangi hata kodlarının önemli olduğunu, performans ve güvenlik risklerini, test/rollback sürecini ve ücretli müdahale gerekmeden önce hangi kontrollerin yapılabileceğini birlikte ele alıyoruz.
Uçtan uca teknik mimari, veri güvenliği ve canlı teşhis
Bu konuda yalnız “nasıl yapılır?” sorusunu değil; hangi verinin değişeceğini, hangi hata kodlarının önemli olduğunu, performans ve güvenlik risklerini, test/rollback sürecini ve ücretli müdahale gerekmeden önce hangi kontrollerin yapılabileceğini birlikte ele alıyoruz.
Kullanıcının yalnız çözümü değil, teşhis yöntemini, riskleri ve hangi durumda uzman müdahalesi gerektiğini bulabilmesi için kapsamı teknik katmanlara ayırdık.
Site İçi AI Arama çalışmasının sağlıklı olması, query rewrite için yalnız başarılı senaryoyu değil RAG/veri kaynağı ve maliyet ve fallback etkisini de baştan tanımlamayı gerektirir. prompt injection durumunda hangi request, kayıt veya job’ın işlendiği bilinmiyorsa query rewrite tarafındaki hata tekrar üretilemez hale gelir. Canlıya geçmeden önce query rewrite için örnek başarılı kayıt, hatalı kayıt ve tekrar çağrı senaryosu ayrı ayrı test edilir.
Site İçi AI Arama bakımında source grounding için kullanılan provider, sürüm veya şema değiştiğinde backward compatibility ayrıca test edilir. GPU/RAM yetersizliği yalnız belirli kullanıcı veya üründe görülüyorsa global ayar yerine ilgili kayıt verisi ve fallback doğrulanmalıdır. Site İçi AI Arama için teknik kalite ölçütü, normal senaryodan çok query rewrite başarısızken RAG/veri kaynağı ve maliyet ve fallback verisinin korunup korunmadığıdır.
Canlıya geçmeden önce query rewrite için örnek başarılı kayıt, hatalı kayıt ve tekrar çağrı senaryosu ayrı ayrı test edilir. Özellikle prompt injection belirtisi, source grounding doğru görünse bile streaming kaynaklı bir uyumsuzluğun dışarı yansıması olabilir. Sonuç olarak Site İçi AI Arama için doğru yaklaşım; query rewrite, source grounding ve fallback arasındaki bağı belgelenebilir, test edilebilir ve geri alınabilir hale getirmektir.
source grounding gereksinimi Site İçi AI Arama içinde görünür bir özellik olsa da arka planda embedding/index ve rate limit davranışı sonucu belirler. çok uzun context durumunda hangi request, kayıt veya job’ın işlendiği bilinmiyorsa source grounding tarafındaki hata tekrar üretilemez hale gelir. Böylece Site İçi AI Arama yalnız çalışan bir ekran değil, source grounding ve model/API seçimi için izlenebilir bir servis haline gelir.
Site İçi AI Arama bakımında fallback için kullanılan provider, sürüm veya şema değiştiğinde backward compatibility ayrıca test edilir. indeks güncel değil oluşuyorsa timeout, retry sayısı ve son başarılı işlem bilgisi hybrid search ile birlikte kontrol edilmelidir. Üretim kalitesinde Site İçi AI Arama, source grounding başarısız olduğunda veri kaybı oluşturmadan kontrollü davranmalı ve hybrid search üzerinden iz bırakmalıdır.
Ölçülebilir kontrol için hybrid search, request/job kimliği ve rate limit sonucu aynı zaman çizgisinde görülebilmelidir. Aksi halde çok uzun context görüldüğünde problem veri kaynağında mı, embedding/index katmanında mı yoksa fallback işleminde mi olduğu kolayca karışır. Bu yüzden Site İçi AI Arama tesliminde source grounding iş kuralı kadar hybrid search logu, test kaydı ve rollback adımı da doğrulanır.
Site İçi AI Arama uygulamasında önce fallback için kaynak, hedef ve başarısızlık davranışı tanımlanır; ardından streaming ile ilişkisi doğrulanır. model timeout gibi bir hata oluştuğunda yalnız ekrandaki mesajı bastırmak, prompt ve system policy üzerindeki gerçek nedeni gizleyebilir. Böylece Site İçi AI Arama yalnız çalışan bir ekran değil, fallback ve prompt ve system policy için izlenebilir bir servis haline gelir.
hybrid search üzerinde güvenlik açısından kullanıcıdan veya dış servisten gelen her değer güvenilmeyen giriş kabul edilir. API maliyeti kontrolsüz için log bulunmuyorsa önce gözlemlenebilirlik eklemek, tahmine dayalı kod değişikliğinden daha doğru bir adımdır. Sonuç olarak Site İçi AI Arama için doğru yaklaşım; fallback, hybrid search ve RAG arasındaki bağı belgelenebilir, test edilebilir ve geri alınabilir hale getirmektir.
Kalıcı çözümde streaming değişmeden önce yedek/rollback hazırlanır ve hybrid search için başarı kriteri sayısal olarak tanımlanır. Kapsam net değilse model timeout için yapılan geçici düzeltme, daha sonra API maliyeti kontrolsüz veya veri tutarsızlığı şeklinde geri dönebilir. Sonuç olarak Site İçi AI Arama için doğru yaklaşım; fallback, hybrid search ve RAG arasındaki bağı belgelenebilir, test edilebilir ve geri alınabilir hale getirmektir.
Site İçi AI Arama tarafında güvenilir sonuç almak için hybrid search, maliyet ve fallback ve RAG/veri kaynağı aynı teknik akışın parçaları olarak ele alınır. GPU/RAM yetersizliği durumunda hangi request, kayıt veya job’ın işlendiği bilinmiyorsa hybrid search tarafındaki hata tekrar üretilemez hale gelir. Pratikte RAG için giriş ve çıkış değerleri kaydedilir; rate limit tarafındaki değişiklik önce staging üzerinde doğrulanır.
Site İçi AI Arama için RAG admin panelinden yönetilecekse yetki, audit ve yanlış değer girişini engelleyen doğrulama kuralları eklenir. hallucination yalnız belirli kullanıcı veya üründe görülüyorsa global ayar yerine ilgili kayıt verisi ve query rewrite doğrulanmalıdır. Site İçi AI Arama için teknik kalite ölçütü, normal senaryodan çok hybrid search başarısızken rate limit ve RAG/veri kaynağı verisinin korunup korunmadığıdır.
Ölçülebilir kontrol için query rewrite, request/job kimliği ve maliyet ve fallback sonucu aynı zaman çizgisinde görülebilmelidir. GPU/RAM yetersizliği durumunda hangi request, kayıt veya job’ın işlendiği bilinmiyorsa hybrid search tarafındaki hata tekrar üretilemez hale gelir. Bu yüzden Site İçi AI Arama tesliminde hybrid search iş kuralı kadar query rewrite logu, test kaydı ve rollback adımı da doğrulanır.
Site İçi AI Arama tarafında güvenilir sonuç almak için RAG, model/API seçimi ve embedding/index aynı teknik akışın parçaları olarak ele alınır. Aksi halde indeks güncel değil görüldüğünde problem veri kaynağında mı, kişisel veri ve erişim kontrolü katmanında mı yoksa query rewrite işleminde mi olduğu kolayca karışır. Pratikte query rewrite için giriş ve çıkış değerleri kaydedilir; kişisel veri ve erişim kontrolü tarafındaki değişiklik önce staging üzerinde doğrulanır.
model/API seçimi yüksek veri hacminde değişiyorsa query rewrite için batch, queue veya pagination gereksinimi gerçek veriyle ölçülür. yetkisiz veri sızıntısı oluşuyorsa timeout, retry sayısı ve son başarılı işlem bilgisi source grounding ile birlikte kontrol edilmelidir. RAG ve query rewrite ölçümleri stabil hale geldiğinde Site İçi AI Arama için sonraki provider veya özellik eklemek daha düşük riskle mümkün olur.
Pratikte query rewrite için giriş ve çıkış değerleri kaydedilir; kişisel veri ve erişim kontrolü tarafındaki değişiklik önce staging üzerinde doğrulanır. Bu ayrım yapılmadan geliştirilen bir çözüm, indeks güncel değil ortaya çıktığında hangi bileşenin sorumlu olduğunu belirsiz bırakabilir. Bu çalışma tamamlandığında Site İçi AI Arama akışı RAG için yalnız “çalışıyor” değil, hata anında neden çalışmadığı da görülebilen bir yapıya dönüşür.
Site İçi AI Arama planlanırken başlangıç noktası query rewrite değil, query rewrite ile maliyet ve fallback arasındaki veri ve sorumluluk sınırıdır. Bu ayrım yapılmadan geliştirilen bir çözüm, API maliyeti kontrolsüz ortaya çıktığında hangi bileşenin sorumlu olduğunu belirsiz bırakabilir. Böylece Site İçi AI Arama yalnız çalışan bir ekran değil, query rewrite ve streaming için izlenebilir bir servis haline gelir.
Site İçi AI Arama için source grounding admin panelinden yönetilecekse yetki, audit ve yanlış değer girişini engelleyen doğrulama kuralları eklenir. prompt injection görüldüğünde ilk iş üretimde rastgele limit artırmak değil, fallback ve streaming ölçümlerini aynı request üzerinde karşılaştırmaktır. Bu yüzden Site İçi AI Arama tesliminde query rewrite iş kuralı kadar fallback logu, test kaydı ve rollback adımı da doğrulanır.
Canlıya geçmeden önce query rewrite için örnek başarılı kayıt, hatalı kayıt ve tekrar çağrı senaryosu ayrı ayrı test edilir. API maliyeti kontrolsüz durumunda hangi request, kayıt veya job’ın işlendiği bilinmiyorsa query rewrite tarafındaki hata tekrar üretilemez hale gelir. Sonuç olarak Site İçi AI Arama için doğru yaklaşım; query rewrite, source grounding ve fallback arasındaki bağı belgelenebilir, test edilebilir ve geri alınabilir hale getirmektir.
source grounding üzerinde yapılacak değişiklik Site İçi AI Arama kapsamında model/API seçimi katmanını etkiliyorsa, mevcut kayıtların ve kullanıcı akışının nasıl korunacağı belirlenmelidir. Bu ayrım yapılmadan geliştirilen bir çözüm, hallucination ortaya çıktığında hangi bileşenin sorumlu olduğunu belirsiz bırakabilir. Kalıcı çözümde model/API seçimi değişmeden önce yedek/rollback hazırlanır ve fallback için başarı kriteri sayısal olarak tanımlanır.
RAG/veri kaynağı yüksek veri hacminde değişiyorsa fallback için batch, queue veya pagination gereksinimi gerçek veriyle ölçülür. çok uzun context yalnız belirli kullanıcı veya üründe görülüyorsa global ayar yerine ilgili kayıt verisi ve hybrid search doğrulanmalıdır. Bu çalışma tamamlandığında Site İçi AI Arama akışı source grounding için yalnız “çalışıyor” değil, hata anında neden çalışmadığı da görülebilen bir yapıya dönüşür.
Ölçülebilir kontrol için hybrid search, request/job kimliği ve RAG/veri kaynağı sonucu aynı zaman çizgisinde görülebilmelidir. Özellikle hallucination belirtisi, fallback doğru görünse bile RAG/veri kaynağı kaynaklı bir uyumsuzluğun dışarı yansıması olabilir. Site İçi AI Arama için teknik kalite ölçütü, normal senaryodan çok source grounding başarısızken model/API seçimi ve rate limit verisinin korunup korunmadığıdır.
Site İçi AI Arama çalışmasının sağlıklı olması, fallback için yalnız başarılı senaryoyu değil prompt ve system policy ve kişisel veri ve erişim kontrolü etkisini de baştan tanımlamayı gerektirir. Bu ayrım yapılmadan geliştirilen bir çözüm, yetkisiz veri sızıntısı ortaya çıktığında hangi bileşenin sorumlu olduğunu belirsiz bırakabilir. Böylece Site İçi AI Arama yalnız çalışan bir ekran değil, fallback ve kişisel veri ve erişim kontrolü için izlenebilir bir servis haline gelir.
hybrid search üzerinde güvenlik açısından kullanıcıdan veya dış servisten gelen her değer güvenilmeyen giriş kabul edilir. model timeout görüldüğünde ilk iş üretimde rastgele limit artırmak değil, RAG ve kişisel veri ve erişim kontrolü ölçümlerini aynı request üzerinde karşılaştırmaktır. Bu çalışma tamamlandığında Site İçi AI Arama akışı fallback için yalnız “çalışıyor” değil, hata anında neden çalışmadığı da görülebilen bir yapıya dönüşür.
Bu nedenle fallback için benzersiz kayıt anahtarı, işlem zamanı, sonuç ve gerekli log alanları tasarımın parçası olmalıdır. Bu ayrım yapılmadan geliştirilen bir çözüm, yetkisiz veri sızıntısı ortaya çıktığında hangi bileşenin sorumlu olduğunu belirsiz bırakabilir. Bu çalışma tamamlandığında Site İçi AI Arama akışı fallback için yalnız “çalışıyor” değil, hata anında neden çalışmadığı da görülebilen bir yapıya dönüşür.
Site İçi AI Arama için teknik kapsam çıkarılırken hybrid search ile RAG farklı sorumluluklar olarak ayrılır ve streaming üzerinde birleştiği nokta belgelenir. Aksi halde prompt injection görüldüğünde problem veri kaynağında mı, RAG/veri kaynağı katmanında mı yoksa RAG işleminde mi olduğu kolayca karışır. Canlıya geçmeden önce hybrid search için örnek başarılı kayıt, hatalı kayıt ve tekrar çağrı senaryosu ayrı ayrı test edilir.
Site İçi AI Arama performansında RAG her istekte çalışıyorsa sorgu, dış API çağrısı ve cache davranışı ayrı ölçülmelidir. GPU/RAM yetersizliği görüldüğünde ilk iş üretimde rastgele limit artırmak değil, query rewrite ve maliyet ve fallback ölçümlerini aynı request üzerinde karşılaştırmaktır. hybrid search ve RAG ölçümleri stabil hale geldiğinde Site İçi AI Arama için sonraki provider veya özellik eklemek daha düşük riskle mümkün olur.
Pratikte RAG için giriş ve çıkış değerleri kaydedilir; RAG/veri kaynağı tarafındaki değişiklik önce staging üzerinde doğrulanır. prompt injection gibi bir hata oluştuğunda yalnız ekrandaki mesajı bastırmak, maliyet ve fallback üzerindeki gerçek nedeni gizleyebilir. Site İçi AI Arama için teknik kalite ölçütü, normal senaryodan çok hybrid search başarısızken RAG/veri kaynağı ve maliyet ve fallback verisinin korunup korunmadığıdır.
Site İçi AI Arama tarafında güvenilir sonuç almak için RAG, rate limit ve model/API seçimi aynı teknik akışın parçaları olarak ele alınır. Kapsam net değilse çok uzun context için yapılan geçici düzeltme, daha sonra indeks güncel değil veya veri tutarsızlığı şeklinde geri dönebilir. Pratikte query rewrite için giriş ve çıkış değerleri kaydedilir; embedding/index tarafındaki değişiklik önce staging üzerinde doğrulanır.
Site İçi AI Arama bakımında query rewrite için kullanılan provider, sürüm veya şema değiştiğinde backward compatibility ayrıca test edilir. indeks güncel değil oluşuyorsa timeout, retry sayısı ve son başarılı işlem bilgisi source grounding ile birlikte kontrol edilmelidir. Bu yüzden Site İçi AI Arama tesliminde RAG iş kuralı kadar source grounding logu, test kaydı ve rollback adımı da doğrulanır.
Kalıcı çözümde embedding/index değişmeden önce yedek/rollback hazırlanır ve query rewrite için başarı kriteri sayısal olarak tanımlanır. Kapsam net değilse çok uzun context için yapılan geçici düzeltme, daha sonra indeks güncel değil veya veri tutarsızlığı şeklinde geri dönebilir. Üretim kalitesinde Site İçi AI Arama, RAG başarısız olduğunda veri kaybı oluşturmadan kontrollü davranmalı ve source grounding üzerinden iz bırakmalıdır.
query rewrite gereksinimi Site İçi AI Arama içinde görünür bir özellik olsa da arka planda streaming ve kişisel veri ve erişim kontrolü davranışı sonucu belirler. model timeout gibi bir hata oluştuğunda yalnız ekrandaki mesajı bastırmak, prompt ve system policy üzerindeki gerçek nedeni gizleyebilir. Böylece Site İçi AI Arama yalnız çalışan bir ekran değil, query rewrite ve prompt ve system policy için izlenebilir bir servis haline gelir.
Site İçi AI Arama performansında source grounding her istekte çalışıyorsa sorgu, dış API çağrısı ve cache davranışı ayrı ölçülmelidir. API maliyeti kontrolsüz yalnız yoğun trafikte oluşuyorsa prompt ve system policy, queue derinliği ve işlem süresi üzerinden kapasite sınırı belirlenebilir. Sonuç olarak Site İçi AI Arama için doğru yaklaşım; query rewrite, source grounding ve fallback arasındaki bağı belgelenebilir, test edilebilir ve geri alınabilir hale getirmektir.
Bu nedenle query rewrite için benzersiz kayıt anahtarı, işlem zamanı, sonuç ve gerekli log alanları tasarımın parçası olmalıdır. Kapsam net değilse model timeout için yapılan geçici düzeltme, daha sonra API maliyeti kontrolsüz veya veri tutarsızlığı şeklinde geri dönebilir. Bu yüzden Site İçi AI Arama tesliminde query rewrite iş kuralı kadar fallback logu, test kaydı ve rollback adımı da doğrulanır.
Site İçi AI Arama için source grounding tek başına bağımsız bir ayar değildir; rate limit ve maliyet ve fallback ile aynı işlem zincirinde değerlendirilmelidir. Özellikle GPU/RAM yetersizliği belirtisi, fallback doğru görünse bile maliyet ve fallback kaynaklı bir uyumsuzluğun dışarı yansıması olabilir. Ölçülebilir kontrol için hybrid search, request/job kimliği ve maliyet ve fallback sonucu aynı zaman çizgisinde görülebilmelidir.
fallback ile maliyet ve fallback arasında async bir akış varsa retry, backoff ve idempotency kuralları başarısız senaryo üzerinden doğrulanır. hallucination oluşuyorsa timeout, retry sayısı ve son başarılı işlem bilgisi hybrid search ile birlikte kontrol edilmelidir. Bu yüzden Site İçi AI Arama tesliminde source grounding iş kuralı kadar hybrid search logu, test kaydı ve rollback adımı da doğrulanır.
Canlıya geçmeden önce source grounding için örnek başarılı kayıt, hatalı kayıt ve tekrar çağrı senaryosu ayrı ayrı test edilir. Bu ayrım yapılmadan geliştirilen bir çözüm, GPU/RAM yetersizliği ortaya çıktığında hangi bileşenin sorumlu olduğunu belirsiz bırakabilir. Site İçi AI Arama için teknik kalite ölçütü, normal senaryodan çok source grounding başarısızken rate limit ve RAG/veri kaynağı verisinin korunup korunmadığıdır.
Site İçi AI Arama için fallback tek başına bağımsız bir ayar değildir; kişisel veri ve erişim kontrolü ve model/API seçimi ile aynı işlem zincirinde değerlendirilmelidir. Özellikle indeks güncel değil belirtisi, hybrid search doğru görünse bile model/API seçimi kaynaklı bir uyumsuzluğun dışarı yansıması olabilir. Pratikte hybrid search için giriş ve çıkış değerleri kaydedilir; kişisel veri ve erişim kontrolü tarafındaki değişiklik önce staging üzerinde doğrulanır.
Site İçi AI Arama için hybrid search admin panelinden yönetilecekse yetki, audit ve yanlış değer girişini engelleyen doğrulama kuralları eklenir. yetkisiz veri sızıntısı için log bulunmuyorsa önce gözlemlenebilirlik eklemek, tahmine dayalı kod değişikliğinden daha doğru bir adımdır. Site İçi AI Arama için teknik kalite ölçütü, normal senaryodan çok fallback başarısızken kişisel veri ve erişim kontrolü ve embedding/index verisinin korunup korunmadığıdır.
Pratikte hybrid search için giriş ve çıkış değerleri kaydedilir; kişisel veri ve erişim kontrolü tarafındaki değişiklik önce staging üzerinde doğrulanır. Özellikle indeks güncel değil belirtisi, hybrid search doğru görünse bile model/API seçimi kaynaklı bir uyumsuzluğun dışarı yansıması olabilir. Site İçi AI Arama için teknik kalite ölçütü, normal senaryodan çok fallback başarısızken kişisel veri ve erişim kontrolü ve embedding/index verisinin korunup korunmadığıdır.
Bu konuda yalnız “nasıl yapılır?” sorusunu değil; hangi verinin değişeceğini, hangi hata kodlarının önemli olduğunu, performans ve güvenlik risklerini, test/rollback sürecini ve ücretli müdahale gerekmeden önce hangi kontrollerin yapılabileceğini birlikte ele alıyoruz.
| Problem | Possible layer | First verification |
|---|---|---|
| hallucination | hybrid search veya RAG/veri kaynağı katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile model/API seçimi doğrulanır. |
| yetkisiz veri sızıntısı | RAG veya embedding/index katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile prompt ve system policy doğrulanır. |
| prompt injection | query rewrite veya streaming katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile RAG/veri kaynağı doğrulanır. |
| çok uzun context | source grounding veya rate limit katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile embedding/index doğrulanır. |
| model timeout | fallback veya kişisel veri ve erişim kontrolü katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile streaming doğrulanır. |
| GPU/RAM yetersizliği | hybrid search veya maliyet ve fallback katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile rate limit doğrulanır. |
| indeks güncel değil | RAG veya model/API seçimi katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile kişisel veri ve erişim kontrolü doğrulanır. |
| API maliyeti kontrolsüz | query rewrite veya prompt ve system policy katmanı | Log, yapılandırma ve yeniden üretilebilir test ile maliyet ve fallback doğrulanır. |
Kullanıcının yalnız çözümü değil, teşhis yöntemini, riskleri ve hangi durumda uzman müdahalesi gerektiğini bulabilmesi için kapsamı teknik katmanlara ayırdık.
hybrid search ve model/API seçimi için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
RAG ve prompt ve system policy için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
query rewrite ve RAG/veri kaynağı için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
source grounding ve embedding/index için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
fallback ve streaming için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
hybrid search ve rate limit için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
RAG ve kişisel veri ve erişim kontrolü için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
query rewrite ve maliyet ve fallback için ölçülebilir kontrol yapılır; sonuç, değişiklikten önce kayıt altına alınır.
Kullanıcının yalnız çözümü değil, teşhis yöntemini, riskleri ve hangi durumda uzman müdahalesi gerektiğini bulabilmesi için kapsamı teknik katmanlara ayırdık.
Türkiye (Türkçe)
Almanya (German)
Worldwide (English)
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"qwen3:8b","messages":[{"role":"user","content":"EKA ürünlerini ara"}]}'{
"document_id": "EKA-DOC-42",
"page": 7,
"access_role": "customer",
"updated_at": "2026-08-15T05:00:00+03:00"
}source_grounding=required
max_context=controlled
private_docs=role_filtered
human_handoff=enabledprimary=local_ollama
fallback=remote_api
timeout_seconds=45
max_retries=1AI özelliğini genel bir demo yerine mevcut veriniz ve iş akışınız üzerinden nasıl güvenli kurabileceğimizi ücretsiz ön analizle belirleyelim.
Kullanıcının yalnız çözümü değil, teşhis yöntemini, riskleri ve hangi durumda uzman müdahalesi gerektiğini bulabilmesi için kapsamı teknik katmanlara ayırdık.
Kullanıcının yalnız çözümü değil, teşhis yöntemini, riskleri ve hangi durumda uzman müdahalesi gerektiğini bulabilmesi için kapsamı teknik katmanlara ayırdık.
Bu konuda yalnız “nasıl yapılır?” sorusunu değil; hangi verinin değişeceğini, hangi hata kodlarının önemli olduğunu, performans ve güvenlik risklerini, test/rollback sürecini ve ücretli müdahale gerekmeden önce hangi kontrollerin yapılabileceğini birlikte ele alıyoruz.
Evet; hybrid search ve mevcut model/API seçimi yapısı uyumluysa siteyi baştan yaptırmadan uygulanabilir. Kesin kapsam kaynak kod/API ve veritabanı incelendikten sonra belirlenir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle hybrid search davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Evet. Kaynak koda veya resmî entegrasyon imkanına yetkili erişim bulunması yeterlidir; yazılımın Eka Sunucu veya Eka Yazılım’dan alınmış olması şart değildir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle RAG davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Hayır. İlk aşamada site adresi, kullanılan altyapı, hata metni veya istenen özellik yeterlidir. Yetkili erişim gerekirse hangi erişimin neden gerektiği ayrıca açıklanır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle query rewrite davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Tek bir ayar yoktur. model/API seçimi, prompt ve system policy ve RAG birlikte doğrulanmalıdır; yalnız görünen sonucu değiştirmek kök nedeni çözmeyebilir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle source grounding davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Önce olayın zaman çizgisi ve logu alınmalı, ardından model/API seçimi ile RAG/veri kaynağı ayrılmalıdır. Canlı sistemde rastgele ayar değişikliği yapmak teşhisi zorlaştırabilir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle fallback davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Doğru entegrasyonda mevcut canonical, yönlendirme, dil ve ürün URL yapısı korunur. URL değişmesi gerekiyorsa 301 ve sitemap planı ayrıca hazırlanır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle hybrid search davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Evet. Form, checkout, AJAX, oturum ve responsive bileşenler masaüstünden farklı hata üretebilir; kritik kullanıcı akışları gerçek mobil viewport ile test edilir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle RAG davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
hybrid search için queue, cache, pagination, rate limit veya batch gereksinimi veri hacmine göre belirlenir. 100 kayıtla yapılan test tek başına ölçek garantisi değildir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle query rewrite davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
İşlem idempotent tasarlanabiliyorsa retry/backoff uygulanabilir. yetkisiz veri sızıntısı gibi durumlarda kör tekrar yerine hata türüne göre politika tanımlanır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle source grounding davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Evet. Request/job kimliği, tarih, işlem sonucu ve güvenli hata özeti loglanabilir. Parola, token ve gereksiz kişisel veriler loglara yazılmamalıdır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle fallback davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Her projede değil. Veritabanı migration veya kritik checkout değişikliği varsa kısa bakım penceresi gerekebilir; kesinti ihtiyacı önceden planlanır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle hybrid search davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Canlı veriye dokunan çalışmalarda geri dönüş planı temel gereksinimdir. Dosya/veritabanı değişikliğinin kapsamına göre yedek ve rollback doğrulanır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle RAG davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Önce model/API seçimi, prompt ve system policy ve gerçek trafik ölçülmelidir. Özelliğin eklenmesi otomatik olarak VPS gerektirmez; kaynak ihtiyacı ölçümle belirlenir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle query rewrite davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Mevcut kod kalitesi, veri sayısı, üçüncü taraf API, test ortamı, güvenlik ve geri dönüş gereksinimi iş yükünü değiştirir. Ön analizden sonra kapsam netleşir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle source grounding davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Kaynak kod yoksa platformun resmî API, uygulama/eklenti sistemi veya webhook imkanlarıyla sınırlıyız. Kapalı sistemde desteklenmeyen bir çekirdek değişiklik vaat edilmez. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle fallback davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Canlı veri değiştiren her işlemde risk vardır; bu nedenle staging, yedek, transaction ve doğrulama adımlarıyla risk azaltılır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle hybrid search davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Çekirdek dosyaya doğrudan müdahale yerine mümkün olduğunda modüler yapı tercih edilir. Platform güncellemeleri için uyumluluk sınırı ve bakım ihtiyacı dokümante edilir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle RAG davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Hazır eklenti ihtiyaçları tam karşılıyorsa kullanmak daha ekonomik olabilir. Özel geliştirme; veri modeli, iş kuralı veya entegrasyon hazır çözümün sınırını aştığında anlamlıdır. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle query rewrite davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Public davranış, verilen hata metni, temel mimari ve uygulanabilirlik değerlendirilir. Dosya, DB veya sunucu logu gerektiren kesin kök neden analizi ücretli müdahale kapsamına geçebilir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle source grounding davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Site adresi, kullanılan yazılım/sürüm, hybrid search ile ilgili hedefiniz, varsa hata metni ve işlemin ne zaman başladığı ilk değerlendirme için yeterlidir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle fallback davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Evet. Yeni alan veya modülün dil key’leri, dinamik içerik çevirileri ve dil bazlı URL davranışı mevcut i18n mimarisiyle birlikte ele alınabilir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle hybrid search davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Modüler servis katmanı, ayar tablosu ve log yapısı doğru kurulursa yeni provider veya modül eklemek daha kolay hale gelir. Bu cevap Site İçi AI Arama içinde özellikle RAG davranışıyla birlikte değerlendirilmelidir.
AI özelliğini genel bir demo yerine mevcut veriniz ve iş akışınız üzerinden nasıl güvenli kurabileceğimizi ücretsiz ön analizle belirleyelim.