LLM Entegrasyonunda Karşılaşılan Zorluklar

Large Language Model entegrasyonu, teoride basit görünse de pratikte birçok karmaşık challenge ile karşı karşıya kalıyoruz. İlk zorluk, latency. GPT-4 gibi büyük modeller, response time'ları 3-5 saniye arasında değişebiliyor. Bu, real-time uygulamalar için kabul edilemez.

Streaming response'lar bu sorunu kısmen çözüyor, ancak beraberinde yeni sorunlar getiriyor: partial response handling, error recovery mid-stream, ve client-side token accumulation. Bu senaryoları handle etmek için robust error handling mekanizmaları gerekiyor.

Cost optimization başlı başına bir challenge. Her request, token bazlı fiyatlandırılıyor ve unoptimized prompt'lar bütçeyi hızla tüketebiliyor. Prompt engineering, sadece quality için değil, aynı zamanda cost efficiency için de kritik hale geliyor.

Context window limitations, uzun conversation'larda problem yaratıyor. Conversation history'yi summarize etmek, relevant context'i extract etmek ve chunking stratejileri geliştirmek gerekiyor. Bu, semantic search ve vector databases ile çözülüyor.

Son olarak, determinism eksikliği testing'i zorlaştırıyor. Aynı prompt farklı response'lar üretebiliyor. Bu yüzden, assertion-based testler yerine, semantic similarity metrics ve human evaluation pipeline'ları geliştirmek zorunda kalıyoruz.