Vaka Çalışmaları

🎯 Problem

Müşteri destek ekibi tekrarlayan WhatsApp mesajlarıyla boğuşuyor, otomatik yanıtlanabilecek sorulara günde 4 saatten fazla zaman harcıyordu.

🔍 Yaklaşım

WhatsApp Business API'sini FastAPI arka ucu ve OpenAI GPT-4 ile birleştirerek Redis destekli oturum belleğine sahip, bağlamı anlayan konuşmaya dayalı bir ajan geliştirdim.

🏗️ Mimari

Webhook WhatsApp mesajlarını alır → FastAPI işler → Redis konuşma bağlamını çeker → GPT-4 yanıt üretir → WhatsApp API yanıtı gönderir. Tümü 2 saniyenin altında.

⚠️ Zorluklar

• •Oturumlar arasında sohbet bağlamını koruma
• •2 saniyenin altında yanıt süresinde kalma
• •WhatsApp mesaj limitlerini sorunsuzca yönetme
• •Çift yanıtı önlemek için mesajları tekilleştirme

📚 Çıkarılan Dersler

• ✓Bağlam farkındalığına sahip botlar için Redis ile oturum önbellekleme tartışılmazdır
• ✓Webhook idem-potency anahtarları (idempotency keys) tekrarlanan işlemleri önler
• ✓GPT-4 sistem komutları gerçek kullanıcı girdileriyle kapsamlı şekilde test edilmelidir
• ✓İnsan temsilciye dönüş süreci hızlı ve pürüzsüz olmalıdır

🎯 Problem

Bir şirketin konuşmacı tanıma ve toplantı özetleme özellikleriyle doğru Türkçe ses deşifresine (transcription) ihtiyacı vardı ancak mevcut araçların Türkçe başarı oranı düşüktü.

🔍 Yaklaşım

Türkçe doğruluğunu artırmak için OpenAI Whisper tabanlı ve özel NLP son işleme (post-processing) zincirine sahip canlı (streaming) bir deşifre boru hattı oluşturdum.

🏗️ Mimari

Ses akışı → parçalama katmanı → Redis kuyruğu → Whisper inference işçileri → NLP son işleme (ayırt etme, duygu analizi, özet) → İstemciye WebSocket bildirimi.

⚠️ Zorluklar

• •Whisper gecikme sınırları dahilinde gerçek zamanlı işlem
• •Sınırlı eğitim verisiyle Türkçe konuşmacı ayrıştırma (diarization)
• •Maliyet verimliliği için GPU kaynak yönetimi
• •WebSocket kopmaları ve akış kurtarma

📚 Çıkarılan Dersler

• ✓Ses ön işleme (gürültü azaltma vb.), modelin kendisi kadar önemlidir
• ✓Ses parçası çakışma stratejisi (chunk overlap), doğru cümle sınırları için kritik öneme sahiptir
• ✓Geri dönüş (failover) sistemine sahip kiralık (spot) GPU'lar maliyetleri %60 oranında azaltır
• ✓Konuşmacı gömme (embedding) vektörleri kullanıcı geri dönüşleriyle sürekli öğrenmelidir

🎯 Problem

Bir şirket CRM, ERP, e-posta sistemleri ve iletişim araçları arasında her hafta 20+ adam/saat harcayan 12'den fazla manuel veri giriş sürecine sahipti.

🔍 Yaklaşım

50'den fazla servis bağlayıcısına (connector) sahip görsel iş akışı platformu kurdum. Böylece iş ekipleri mühendislere ihtiyaç duymadan otomasyonlar oluşturabiliyor.

🏗️ Mimari

React iş akışı düzenleyici → Node.js yürütme motoru → JSON DAG iş akışı depolama → Dağıtık işçi havuzu → Yürütme logları ve izleme panosu.

⚠️ Zorluklar

• •Uzun süren çok adımlı iş akışları için güvenilir yeniden deneme (retry) mantığı
• •50'den fazla dış API sağlayıcısında hız sınırları (rate limit) ve kota yönetimi
• •Mevcut iş akışlarını bozmadan şema güncellemeleri yapma
• •Teknik olmayan kullanıcılar için anlaşılır anlık akış izleme (monitoring)

📚 Çıkarılan Dersler

• ✓Ölü mektup kuyruklarıyla (DLQ) olay güdümlü mimari, hataları ustaca idare eder
• ✓İş kullanıcıları için görsel hata göstergeleri, detaylı loglardan bile daha değerlidir
• ✓Üst üste binen iş akışı adımları (idempotent), yeniden denemelerde veri tekrarını önler
• ✓İyi tasarlanmış bağlayıcı (connector) SDK, yeni entegrasyonlar ekleme hızını 10 kat artırır