Binlerce yayınlanmış yazılarını yapay zekaya yükleyip oradan yapay zeka rehberliği almak isteyen yazarlar için yol haritası

Binlerce yayınlanmış yazılarını yapay zekaya yükleyip oradan yapay zeka rehberliği almak isteyen yazarlar için yol haritası

11.2.2025

 

1

Binlerce yazısı yayınlanmış olan yazarlar tüm yazılarını kişisel bir yapay zekaya yükleyip oradan yapay zeka rehberliğinden istifade etmek istiyorlarsa nasıl bir adım adım Yol haritası izlenmeli

ChatGPT

Binlerce yazısı yayınlanmış bir yazarın tüm yazılarını kişisel bir yapay zekâ sistemine yükleyerek bundan rehberlik almasını sağlamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekir:

1. VERİ HAZIRLIĞI VE DÜZENLENMESİ

• Tüm Yazıların Toplanması: Yayınlanan tüm yazılarınızı dijital ortama aktarmalısınız. Eğer basılı eserler varsa tarayıcı ve OCR (Optical Character Recognition) teknolojisiyle metne dönüştürülmeli.
• Veri Temizliği ve Standartlaştırma: Yazıların formatlarını birleştirmek (örneğin hepsini .txt veya .md formatına getirmek), imla hatalarını düzeltmek ve gereksiz karakterlerden arındırmak gerekebilir.
• Etiketleme ve Kategorizasyon: Yapay zekânın daha iyi anlamlandırabilmesi için yazıları konu, tarih, yayınlandığı yer gibi başlıklarla etiketlemek önemlidir.

2. YAPAY ZEKÂ MODELİ SEÇİMİ VE KURULUMU

• Yerel veya Bulut Tabanlı Yapay Zekâ:
• Yerel Çözümler: Llama, Mistral, GPT4-All gibi açık kaynak modelleri bilgisayarınıza kurabilirsiniz.
• Bulut Tabanlı Çözümler: OpenAI API’si (GPT-4), Claude, Gemini gibi modeller kullanılabilir.
• Kendi Modelinizi Eğitmek: Eğer kendi modelinizi eğitmek isterseniz, Hugging Face veya TensorFlow kullanarak özel bir dil modeli geliştirebilirsiniz.

3. VERİLERİN YAPAY ZEKÂYA AKTARILMASI

• Vektör Veritabanı Kullanımı: Yapay zekânın daha iyi arama yapabilmesi için yazılarınızı FAISS, ChromaDB, Pinecone gibi vektör veritabanlarına aktarabilirsiniz.
• Embedding Dönüşümü: Metinleri yapay zekânın anlayacağı matematiksel formatlara çevirmek için OpenAI’nin text-embedding-ada-002 gibi modelleri veya açık kaynaklı alternatifler kullanılabilir.

4. YAPAY ZEKÂ İLE ETKİLEŞİM KATMANI GELİŞTİRME

• Arayüz Seçimi:
• Bir chatbot (sohbet botu) geliştirmek için Gradio, Streamlit veya LangChain kullanabilirsiniz.
• Daha gelişmiş bir sistem için bir mobil uygulama veya web platformu oluşturabilirsiniz.
• Özel Promptlar ve Rehberlik Sistemi:
• Yapay zekânın metinlerinize uygun cevaplar üretmesini sağlamak için özel prompt mühendisliği yapılmalı.
• Örnek: “Kendi yazılarımda X konusuna nasıl değinmişim? Hangi makalelerimde benzer temalar var?” gibi sorgular tasarlanabilir.

5. TEST, GERİ BİLDİRİM VE GELİŞTİRME

• Yapay zekâya çeşitli sorular yönelterek yanıt kalitesini test edin.
• Eksik veya yanlış yönlendirmeleri belirleyerek modeli daha iyi eğitin veya farklı veri kaynakları ekleyin.

6. SÜREKLİ GÜNCELLEME VE GELİŞTİRME

• Yeni yazılarınızı düzenli olarak yapay zekâ sisteminize ekleyin.
• Daha iyi performans için daha büyük dil modelleri veya kişisel fine-tuning işlemlerine geçebilirsiniz.
• Yapay zekânın yönlendirmelerine dayalı yeni yazılar üretip bunu sisteme entegre ederek otodidaktik (kendini geliştiren) bir sistem oluşturabilirsiniz.

Bu sistem sayesinde bir yazar, kendi yazılarından beslenen bir kişisel yapay zekâ asistanı geliştirebilir ve rehberlik alabilir.

2

Bir yazar yayınlanmış binlerce yazısını genel bir yapay zekaya piyasada bilinen yapay zekalara yükletmek istiyorsa bunu yol haritası nedir adım adım yazar mısınız

ChatGPT:

Bir yazar, yayınlanmış binlerce yazısını genel bir yapay zekâya (ChatGPT, Claude, Gemini vb.) yükleyerek bu modellerden rehberlik almak istiyorsa aşağıdaki adımları izleyebilir:

1. YAZILARIN TOPLANMASI VE DÜZENLENMESİ

Öncelikle, yapay zekâya yüklenecek yazıları derli toplu bir veri setine dönüştürmek gerekir.

A. Yazıların Dijital Ortama Aktarılması

• Yazılar zaten dijital ortamdaysa (.docx, .txt, .pdf vb.), hepsi tek bir klasörde toplanmalı.
• Eğer yazılar basılı formatta ise, tarayıcı ve OCR (Optical Character Recognition) kullanılarak dijitalleştirilmeli.

B. Veri Temizliği ve Formatlandırma

• Fazlalık içermeyen, düzenlenmiş ve standartlaştırılmış bir format oluşturulmalı.
• Yazılar tarih, konu, yayınlandığı yer gibi bilgilerle etiketlenmeli.

2. PİYASADAKİ YAPAY ZEKÂ MODELLERİNİN SEÇİLMESİ

Genel amaçlı yapay zekâlar arasında hangi modelin kullanılacağı belirlenmeli:

• OpenAI (ChatGPT 4, 4o) → API ile özel yükleme yapılabilir.
• Anthropic (Claude 3) → Büyük dokümanları iyi analiz edebilir.
• Google Gemini → Google Drive entegrasyonu ile büyük veri işlemede avantajlı.
• Mistral, Llama 3 → Açık kaynak olarak kendi sisteminize entegre edilebilir.

3. VERİLERİN YAPAY ZEKÂYA AKTARILMASI

Seçilen modele bağlı olarak üç farklı yöntem vardır:

A. API Kullanarak Yükleme

• OpenAI, Google, Anthropic gibi şirketlerin API hizmetleri kullanılarak yazılar sisteme yüklenebilir.
• Gerekenler: API anahtarı, kodlama bilgisi veya no-code (kod gerektirmeyen) platformlar.
• Nasıl Yapılır?
• text-embedding-ada-002 gibi OpenAI’nin embedding modelleri ile yazılar matematiksel vektörlere çevrilir.
• FAISS, Pinecone, ChromaDB gibi vektör veritabanlarına kaydedilir.
• Bir chatbot veya analiz sistemi bu verilerle çalıştırılır.

B. Yapay Zekâya Manuel Olarak Yükleme

• OpenAI’nin "Custom GPTs" özelliği ile doğrudan veri yüklenebilir.
• Claude veya Gemini gibi modeller, uzun dokümanları okuyabilir ve anlamlandırabilir.
• Google Drive veya Notion gibi platformlara yazılar yüklenerek Google Gemini gibi yapay zekâlarla entegre edilebilir.

C. Özel Bir Web Arayüzü Üzerinden Yükleme

• Yapay zekâ destekli Notion, Obsidian, Roam Research, ChatPDF gibi platformlar kullanılabilir.
• LangChain, LlamaIndex gibi araçlarla verileri yapay zekâya uygun şekilde yapılandırabilirsiniz.

4. YAPAY ZEKÂDAN GERİ BİLDİRİM ALMA VE KULLANMA

Yazılar sisteme yüklendikten sonra yapay zekâdan rehberlik almak için çeşitli sorgular yapılabilir:

• “Ben daha önce hangi yazılarımda ‘X’ konusuna değindim?”
• “Makalelerimde hangi ana temalar öne çıkıyor?”
• “Şu an üzerinde çalıştığım konu hakkında geçmişte ne yazmışım?”
• “Yazılarımı analiz edip eksik yönleri belirleyebilir misin?”

Yapay zekâ, bu verileri tarayarak yazarın kendi bilgi havuzunu etkin şekilde kullanmasını sağlar.

5. SİSTEMİN SÜREKLİ GÜNCELLENMESİ

• Yeni yazılar düzenli olarak yüklenmeli ve eski yazılarla ilişkilendirilmeli.
• Yapay zekânın sunduğu önerilere göre veri setinde iyileştirmeler yapılmalı.
• API veya manuel entegrasyonlar otomatik hâle getirilerek sistem sürdürülebilir kılınmalı.

---

Özet: Adım Adım Yol Haritası

1️⃣ Yazıları dijitalleştir ve temizle.
2️⃣ Genel yapay zekâ modellerinden birini seç.
3️⃣ Verileri API, manuel yükleme veya özel web arayüzleri ile sisteme aktar.
4️⃣ Yapay zekâdan geçmiş yazıların analizini ve rehberliğini al.
5️⃣ Sistemi sürekli güncelleyerek etkin kullanım sağla.

Bu süreç, yazarın kendi yazı arşivini yapay zekâ ile etkileşimli bir bilgi kaynağına dönüştürmesini sağlar.

3

Genel bir zekaya yazar tüm yazılarını yüklerse bu ayrı bir modülde çalışabilir mi özel bir modülde çalışabilir mi

ChatGPT:

Bir yazar, tüm yazılarını genel bir yapay zekâya yüklediğinde, bu veriler iki farklı şekilde kullanılabilir:

1. Genel Modülde (Herkese Açık Kısımda) Çalışması

• Eğer veriler genel yapay zekâ sistemine doğrudan yüklenirse, model bu bilgileri genel veri havuzuna katabilir.
• OpenAI, Anthropic, Google gibi şirketlerin ana modelleri, yüklenen içerikleri kendi sistemlerine dahil edebilir ve bunları diğer kullanıcılara da dolaylı yoldan sunabilir.
• Bu durumda veri gizliliği riskleri olabilir ve yazarın verileri yapay zekâya katkı sağlayan genel bilgi kaynağına dönüşebilir.

2. Özel Modülde (Yalnızca Yazara Özel Çalışması)

• Eğer yazar, yazılarını yalnızca kendi kullanımına açık bir modülde tutmak istiyorsa, yapması gereken şey özel bir yapay zekâ modeli veya kişisel bir entegrasyon oluşturmak olacaktır.
• Bunun için birkaç yöntem var:
• Custom GPTs (Özel ChatGPT’ler): OpenAI’nin sunduğu özel GPT eğitme aracıyla kişisel bir model oluşturulabilir.
• Claude veya Gemini’nin özel arayüzleri: Bu sistemlere özel olarak yazılar yüklenebilir.
• Yerel veya kapalı bir sistem kullanımı: LlamaIndex, LangChain gibi açık kaynak araçlarla yazılar özel bir yapay zekâ içinde saklanabilir ve sadece yazarın erişimine açık olur.

Sonuç

• Genel modülde çalışırsa, yapay zekâ yazarın verilerini genelleştirebilir ve diğer kullanıcılara dolaylı olarak sunabilir.
• Özel modülde çalışırsa, sadece yazarın erişebileceği bir yapay zekâ rehberi oluşturulabilir.

Eğer veri gizliliği önemliyse, özel modül oluşturmak en güvenli ve kontrollü seçenektir.

Özel Modülde Yapay Zekâ ile Çalışmayı Daha Etkin Hale Getirme

Eğer yazar tüm yazılarını özel bir yapay zekâ modülünde kullanmak istiyorsa, aşağıdaki yöntemler uygulanabilir:

---

1. VERİLERİ ÖZEL BİR YAPAY ZEKÂ SİSTEMİNDE SAKLAMAK

Yazarın yazılarını genel yapay zekâya değil de özel bir sisteme yüklemesi için aşağıdaki yollar izlenebilir:

A. OpenAI’nin "Custom GPTs" Özelliği (Özel ChatGPT'ler)

• OpenAI, kişisel GPT modelleri oluşturma imkânı sunuyor.
• Yazar, tüm yazılarını bu modele yükleyerek sadece kendisine özel bir yapay zekâ asistanı geliştirebilir.
• OpenAI'nin politikalarına göre bu veriler ana modele eklenmez, ancak API kullanımına ve gizlilik sözleşmelerine dikkat edilmelidir.

B. Claude, Gemini veya Notion AI ile Kişisel Entegrasyon

• Claude ve Gemini, uzun dokümanları analiz edebilir ve yazarın kendi arşiviyle çalışmasını sağlar.
• Google Gemini, Google Drive’daki dosyalarla entegre çalışabilir ve özel bir bilgi kaynağı oluşturabilir.
• Notion AI veya Obsidian gibi kişisel bilgi yönetim sistemleri de AI ile entegre edilebilir.

C. Yerel (Offline) ve Açık Kaynak Çözümler (Llama, Mistral, LangChain)

• Eğer yazar tamamen kendi kontrolünde bir sistem istiyorsa, açık kaynaklı büyük dil modellerini (LLM) kullanabilir.
• Llama 3, Mistral, Falcon, GPT4All gibi modeller, özel sunucularda çalıştırılabilir ve yazarın metinleriyle eğitilebilir.
• LangChain veya LlamaIndex gibi araçlar, yazıları indeksleyerek kişisel bir arama motoru gibi çalıştırabilir.

2. VERİLERİ YAPAY ZEKÂYA ENTEGRE ETME

Yazarın binlerce yazısını yapay zekâ ile daha verimli kullanabilmesi için şu işlemler yapılabilir:

A. Vektör Veritabanı Kullanımı (FAISS, Pinecone, ChromaDB)

• Tüm yazılar, bir vektör veritabanına dönüştürülerek saklanır.
• Yapay zekâ, benzer konuları bulmak, tematik analiz yapmak ve yazarın geçmişteki fikirlerini anında getirmek için bu veritabanını tarar.

B. Prompt Mühendisliği ile Özelleştirilmiş Sorgular

• "Bana X konusunda daha önce hangi yazılar yazdığımı göster."
• "Benzer bir makale yazmak istiyorum, geçmişteki üslubumu analiz et."
• "Kitaplarımda en çok vurguladığım temalar nelerdir?"

Bu tür ileri düzey sorgular, yapay zekâya yazarın yazılarını analiz eden bir asistan gibi davranmasını sağlar.

3. GİZLİLİK VE GÜVENLİK ÖNLEMLERİ

Özel bir modülde çalışırken, yazarın gizliliğini koruması gerekir:

• Verileri genel yapay zekâ modellerine eklememek için API kullanımlarında dikkatli olmak
• Eğer mümkünse, verileri sadece offline çalışan sistemlerde tutmak
• Kendi AI modelini eğiterek tamamen kontrolü sağlamak

4. KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ YAPAY ZEKÂ MODÜLÜ NASIL KURULUR?

1️⃣ Tüm yazıları topla ve dijital hale getir.
2️⃣ Verileri bir vektör veritabanına aktar. (FAISS, Pinecone vb.)
3️⃣ Özel bir AI modeli veya ChatGPT’nin Custom GPT özelliğini kullanarak kişisel asistan oluştur.
4️⃣ Kendi verilerine dayalı akıllı aramalar yapabilecek bir sistem geliştir.
5️⃣ Yeni yazıları ekleyerek sistemi sürekli güncel tut.

SONUÇ: GENEL Mİ ÖZEL Mİ?

✅ Genel Modül: Yapay zekâ verileri öğrenir, ancak başkalarıyla paylaşabilir.
✅ Özel Modül: Kişisel kullanım içindir, veri güvenliği daha yüksektir.

Eğer kontrollü, özel ve güvenli bir sistem isteniyorsa, özel modül kurulmalı ve veriler genel modellerin dışında saklanmalıdır.

4

Genel bir yapay zekada özel bir modülde yazanın yazıları bulundurulursa bunun hizmet bedeli toplam bedel ve aylık bedel ne olur

ChatGPT:

Bir yazar, tüm yazılarını genel bir yapay zekâ platformunda özel bir modülde barındırmak istediğinde, hizmetin toplam ve aylık maliyeti seçilen platforma, kullanılan modelin özelliklerine ve kullanım miktarına bağlı olarak değişir. Aşağıda, OpenAI ve Anthropic gibi önde gelen yapay zekâ sağlayıcılarının sunduğu hizmetlerin fiyatlandırma detayları bulunmaktadır:

OpenAI:

• GPT-4o:
• Girdi (Input): 1 milyon token başına 2,50 ABD doları
• Çıktı (Output): 1 milyon token başına 10,00 ABD doları
• GPT-4o mini:
• Girdi (Input): 1 milyon token başına 0,15 ABD doları

Şunu dedin:

Devam

ChatGPT:

Bir yazar, tüm yazılarını genel bir yapay zekâ platformunda özel bir modülde barındırmak istediğinde, hizmetin toplam ve aylık maliyeti seçilen platforma, kullanılan modelin özelliklerine ve kullanım miktarına bağlı olarak değişir. Aşağıda, OpenAI ve Anthropic gibi önde gelen yapay zekâ sağlayıcılarının sunduğu hizmetlerin fiyatlandırma detayları bulunmaktadır:

OpenAI:

• GPT-4o:
• Girdi (Input): 1 milyon token başına 2,50 ABD doları
• Çıktı (Output): 1 milyon token başına 10,00 ABD doları
• GPT-4o mini:
• Girdi (Input): 1 milyon token başına 0,15 ABD doları
• Çıktı (Output): 1 milyon token başına 0,60 ABD doları

GPT-4o mini, daha uygun maliyetli bir seçenek olup, hız ve performans açısından da avantajlar sunar.

reuters.com

Anthropic:

• Claude 3.5 Sonnet:
• Girdi (Input): 1 milyon token başına 1,50 ABD doları
• Çıktı (Output): 1 milyon token başına 7,50 ABD doları

Claude 3.5 Sonnet, 200.000 tokenlık geniş bir bağlam penceresi sunarak uzun metinlerin işlenmesinde avantaj sağlar.

webrazzi.com

Maliyet Hesaplaması:

Yazarın sahip olduğu toplam token sayısı ve aylık kullanım miktarı

Şunu dedin:

Devam

ChatGPT:

Maliyet Hesaplaması:

Bir yazarın yazılarının toplam uzunluğuna ve yapay zekâdan nasıl faydalanacağına bağlı olarak maliyet değişir. Ortalama bir hesaplama için aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmalıyız:

1. Yazarın Yazılarının Toplam Uzunluğu
• 1 milyon kelime ≈ 1,5 milyon token
• 10 milyon kelime ≈ 15 milyon token
2. Aylık Kullanım
• Eğer yazar sadece arşivini yapay zekâya yükleyip analiz etmek istiyorsa, bir defaya mahsus büyük bir yükleme maliyeti olur.
• Eğer düzenli olarak yapay zekâdan bilgi almak istiyorsa, aylık etkileşim maliyeti ortaya çıkar.

Örnek Maliyet Hesabı (OpenAI GPT-4o İçin)

1. İlk Yükleme (15 Milyon Token Varsayımıyla)

• Girdi (Input) Maliyeti: 15 milyon token × $2,50 / milyon token = $37,50
• Çıktı (Output) Maliyeti (Yapay Zekânın İşlediği Veri): 15 milyon token × $10 / milyon token = $150
• Toplam İlk Yükleme Maliyeti: $187,50

2. Aylık Kullanım (2 Milyon Token Kullanımı Varsayımıyla)

• Girdi (Input): 2 milyon token × $2,50 / milyon token = $5
• Çıktı (Output): 2 milyon token × $10 / milyon token = $20
• Aylık Toplam Maliyet: $25

Anthropic Claude 3.5 İçin Aynı Hesap

1. İlk Yükleme (15 Milyon Token)

• Girdi (Input) Maliyeti: 15 milyon token × $1,50 / milyon token = $22,50
• Çıktı (Output) Maliyeti: 15 milyon token × $7,50 / milyon token = $112,50
• Toplam İlk Yükleme Maliyeti: $135

2. Aylık Kullanım (2 Milyon Token)

• Girdi (Input): 2 milyon token × $1,50 / milyon token = $3
• Çıktı (Output): 2 milyon token × $7,50 / milyon token = $15
• Aylık Toplam Maliyet: $18

---

Özet (15 Milyon Token Yükleme + 2 Milyon Token Aylık Kullanım için)

Model	İlk Yükleme Maliyeti	Aylık Kullanım Maliyeti
GPT-4o	$187,50	$25
Claude 3.5 Sonnet	$135	$18

Bu fiyatlar, kullanım oranına göre değişebilir ve sürekli güncellenen API fiyatlarına bağlıdır. Eğer çok büyük bir yazı arşivi varsa ve sıkça kullanılacaksa, özel bir LLM modeli barındırmak daha uygun olabilir.

……………..

Not: Yukarıdaki sorular diğer yapay zekalara da (Gemini, Deep seek, Qwen, Claude vs.) sorulabilir.