Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Tek bir dev prompt ile karmaşık bir iş sürecini çözmeye çalışmak kırılgan ve tahmin edilemez sonuçlar üretir. Eğitim, karmaşık görevleri güvenilir LLM iş akışı desenlerine (prompt chaining, routing, parallelization, orchestrator-workers ve evaluator-optimizer) bölmeyi, kurumsal bilgi kaynaklarıyla (RAG/arama) zenginleştirmeyi ve kontrollü tool calling ile dış sistem aksiyonlarına bağlamayı öğretir.
Katılımcılar serbest bırakılmış otonom agent'lar yerine, izlenebilir ve sınırları çizilmiş akıllı iş akışları kurar; her adımı örnek veri setiyle değerlendirerek üretime hazır bir mimari şablon elde eder.
Kimler Katılmalı?
- Otomasyon mimarları, teknik iş analistleri ve çözüm geliştiriciler
- LLM tabanlı iç ürün ve süreç geliştiren yazılım ve veri ekipleri
- n8n, LangGraph, Power Platform veya özel API akışları kuran uzmanlar
- Ön koşul: temel API/JSON bilgisi ve prompt mühendisliği aşinalığı
Kazanımlar
- Tekil dev prompt'ları çok adımlı ve doğrulanabilir prompt zincirlerine (chaining) ayırır
- Yönlendirici (router) ve paralel yürütme desenleriyle hem kaliteyi artırır hem gecikmeyi düşürür
- Tool calling / function calling ile LLM'in kurumsal sistemlerden güvenli veri çekmesini sağlar
- Değerlendirici-iyileştirici (evaluator-optimizer) döngüsüyle çıktıyı kalite kriterlerine göre denetler
- Sabit akıllı iş akışı (workflow) ile otonom agent arasındaki sınırı risk ve maliyet açısından belirler
Konular
LLM İş Akışı Desenleri vs Otonom Agent'lar
- Prompt chaining, routing, paralel yürütme ve orchestrator-worker kalıpları
- Ne zaman sabit akış, ne zaman agentic döngü kullanılmalı?
Prompt Zincirleme ve Durum (State) Yönetimi
- Adımlar arası yapılandırılmış veri aktarımı ve ara doğrulama kapıları
- Bağlam şişmesini (context bloat) önleyen özetleme ve filtreleme
Bağlam Zenginleştirme ve Tool Calling
- Karar öncesi CRM, ERP veya doküman tabanından ilgili veriyi çekme
- Function/tool şeması tanımlama ve parametre doğrulama
Evaluator-Optimizer ve Kalite Kapıları
- Üretici (generator) ve denetleyici (critic/judge) adım ayrımı
- Maksimum deneme sayısı ve insan onayına devir koşulu
Değerlendirme (Eval) ve Üretim Hazırlığı
- Altın test seti (golden dataset) ile adım bazlı doğruluk ölçümü
- Model güncellemelerine ve prompt kaymasına karşı regresyon kontrolü
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Fatura, sözleşme, irsaliye, başvuru formu ve taranmış PDF'lerden OCR, vision-language modeller ve yapılandırılmış şema çıkarımıyla veri alıp ERP/muhasebe sistemlerine doğrulama kurallarıyla aktarma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Ortak posta kutuları, destek talepleri ve iletişim formlarını LLM'lerle niyet, kategori, aciliyet ve duyguya göre sınıflandırma; eksik bilgi tespiti, ilgili ekibe yönlendirme ve taslak yanıt üretme.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Potansiyel müşteri (lead) zenginleştirme, puanlama, kişiselleştirilmiş erişim, toplantı öncesi hesap brifingi, CRM güncelleme ve teklif/takip otomasyonlarıyla satış ve pazarlama hunisini hızlandırma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
İşe alım koordinasyonu, işe başlatma/ayrılış (onboarding/offboarding), çalışan politika soruları, izin/masraf/satın alma onayları ve iç hizmet taleplerini insan kontrol noktalarıyla otomatikleştirme.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Hazır konektörü olmayan sistemleri REST API, GraphQL, webhook, OAuth2/API Key kimlik doğrulama, sayfalama (pagination) ve JSON dönüşümleriyle otomasyon platformlarına bağlama.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Salesforce, Dynamics 365, HubSpot, SAP/ERP, ITSM ve veritabanları arasında çift yönlü veri senkronizasyonu, master data eşleştirme, tekilleştirme (deduplication) ve yapay zeka zenginleştirme akışları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
