Yapay Zekâyı API ve Webhook’lar ile Dış Araçlarla Entegre Etme Rehberi

Giriş

Yapay zekâ ile dış uygulamaların birleşimi, işletmelerin çalışma şeklini kökten değiştirdi. Günümüz şirketleri izole yapay zekâ sistemleriyle değil, CRM platformları, ödeme ağ geçitleri, iletişim araçları ve daha sayısız servisi birleştiren sofistike entegrasyonlarla çalışıyor. Bu kapsamlı rehberde, API ve webhook’lar üzerinden dış araçlarla yapay zekâ entegrasyonunun teknik ve stratejik yaklaşımlarını inceleyerek, sağlam, ölçeklenebilir ve güvenli yapay zekâ tabanlı iş akışları kurmak için ihtiyaç duyduğunuz bilgiyi sunuyoruz.

İster ilk entegrasyonunu kuran bir geliştirici, ister karmaşık otomasyon sistemleri tasarlayan bir kurumsal mimar olun, API tabanlı ve webhook odaklı yapay zekâ entegrasyonunun inceliklerini anlamak kritik önemdedir. Bu makalede, temel kavramlardan gelişmiş uygulama kalıplarına kadar tüm süreci adım adım inceleyerek, yapay zekâ yeteneklerini mevcut teknoloji yığınına güvenle bağlayabilmenizi sağlıyoruz.

API ve Webhook Nedir?

Entegrasyon stratejilerine geçmeden önce, bu iki iletişim paradigması arasındaki temel farkı anlamak önemlidir. API (Uygulama Programlama Arayüzü), farklı yazılım uygulamalarının birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan protokol ve araçlar bütünüdür. API’lar çekme tabanlı modelde çalışır; yani uygulamanız, harici bir sistemden veri veya hizmet talep eder. Bilgiye ihtiyaç duyduğunuzda isteği başlatır, yanıtı bekler ve dönen veriyi işleriniz.

Buna karşılık, webhook ise itme tabanlı bir modelde çalışır. Uygulamanız sürekli olarak güncellemeleri sorgulamak yerine, webhook’lar harici sistemlerin belirli olaylar gerçekleştiğinde uygulamanıza proaktif olarak veri göndermesini sağlar. Bunu, posta kutunuzu gün boyunca tekrar tekrar kontrol etmekle, postanın geldiği anda doğrudan kapınıza bırakılması arasındaki farka benzetebilirsiniz.

API’lar genellikle isteğe bağlı operasyonlarda kullanılır — kullanıcı bilgisi çekmek, ödeme işlemek, yapay zekâ tahmini almak veya gerçek zamanlı veri çekmek gibi. Webhook’lar ise olay temelli senaryolarda, örneğin bir ödeme işlendiğinde, bir form gönderildiğinde, bir dosya yüklendiğinde veya bir kullanıcı belirli bir işlem yaptığında anında bildirim gerektiğinde öne çıkar.

API ve webhook arasında tercih çoğu zaman kullanım senaryonuza bağlıdır. Pek çok gelişmiş entegrasyon aslında ikisini bir arada kullanır: veri sorgulamak için API, gerçek zamanlı bildirim almak için webhook. Bu hibrit yaklaşım, modern uygulamaların talep ettiği esneklik ve yanıt verebilirliği sağlar.

Yapay Zekânın Dış Araçlarla Entegrasyonu İşletmeler İçin Neden Önemli?

Yapay zekâyı dış araçlarla entegre etmenin iş değeri güçlü ve çok boyutludur. Bu entegrasyonları başarıyla uygulayan kuruluşlar, birçok alanda önemli rekabet avantajı elde ederler.

Operasyonel Verimlilik ve Maliyet Azaltma: Yapay zekâ sistemleriniz mevcut araçlarınızdan izoleyse, veri adacıkları ve manuel geçiş noktaları oluşur. Yapay zekâyı doğrudan CRM’iniz, e-posta platformunuz, proje yönetim araçlarınız ve diğer uygulamalarınızla entegre etmek bu sürtünme noktalarını ortadan kaldırır. Artık verileri sistemler arasında manuel olarak taşımak yerine, yapay zekâ otomatik olarak bilgiyi işler, içgörüler üretir ve tüm teknoloji yığını boyunca aksiyonlar tetikler. Bu otomasyon, operasyonel maliyetleri düşürür, insan hatasını minimize eder ve ekibinizin stratejik çalışmalara odaklanmasını sağlar.

Gerçek Zamanlı Karar Alma: Webhook’lar, yapay zekâ sistemlerinin iş olaylarına anında yanıt vermesini sağlar. Müşteri destek bileti oluşturulduğunda, yapay zekâ hemen duygu analizi yapar ve ilgili ekibe yönlendirir. Satış verisi güncellendiğinde, yapay zekâ anında tahminleri günceller. Stok eşiğin altına düştüğünde, yapay zekâ otomatik olarak satın alma emri oluşturur. Bu gerçek zamanlı yanıt verebilirlik, kuruluşların piyasa değişikliklerine ve müşteri ihtiyaçlarına hızlıca tepki vermesini sağlar.

Gelişmiş Müşteri Deneyimi: Entegre yapay zekâ sistemleri, kesintisiz ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunar. CRM’inizle entegre bir yapay zekâ sohbet botu, müşteri geçmişine erişerek bağlamsal yanıtlar verebilir. E-ticaret platformunuza entegre bir öneri motoru, kişiye özel ürün önerileri sunabilir. Takvim sisteminizle entegre bir yapay zekâ asistanı, otomatik olarak toplantı zamanlarını bulabilir. Bu entegrasyonlar, müşterilerin memnuniyetini ve sadakatini artıran sürtünmesiz deneyimler yaratır.

Büyük Ölçekte Veri Odaklı İçgörüler: Yapay zekâyı API’lar aracılığıyla birden fazla veri kaynağına bağlayarak, işletmeler tüm operasyonlarından gelen bilgileri işleyebilen kapsamlı analitik sistemler kurabilir. Bu birleşik bakış açısı, daha doğru tahminler, daha iyi desen tespiti ve izole verilerle mümkün olmayan içgörüler sunar.

Şu önemli avantajları göz önünde bulundurun:

• Manuel müdahale olmadan birden fazla platformda tekrarlayan görevlerin otomasyonu
• Daha zengin yapay zekâ analizleri için birden fazla kaynaktan gelen birleşik veri işleme
• Artan veri ve istek hacmini karşılayacak ölçeklenebilirlik
• İş gereksinimleri değiştikçe yapay zekâ iş akışlarını uyarlama esnekliği
• Tüm entegrasyonların merkezi olarak kaydedilmesi ve izlenmesiyle uyumluluk ve denetim izleri

Yapay Zekâ Entegrasyonu İçin API Temellerini Anlamak

API’lar, çoğu yapay zekâ entegrasyonunun belkemiğini oluşturur. Yapay zekâyı dış araçlarla etkin şekilde entegre etmek için API’ların nasıl çalıştığını ve onlarla programlı olarak nasıl etkileşime geçileceğini bilmek gerekir.

API Türleri ve Mimarileri

Modern API’lar, her biri farklı özelliklere sahip çeşitli türlerde gelir. REST (Temsili Durum Transferi) API’lar en sık karşılaşacağınız türdür. Standart HTTP metodlarını (GET, POST, PUT, DELETE) kullanarak URL ile tanımlanan kaynaklar üzerinde işlem yapar. REST API’lar durumsuzdur; yani her istek, işlenmesi için gerekli tüm bilgileri içerir, bu da onları basit ve anlaşılır kılar.

GraphQL API’lar daha esnek bir alternatif sunar; istemcilerin tam olarak ihtiyaç duydukları veriyi istemesini sağlar, sabit yanıt yapıları almak yerine. Bu, karmaşık sorgularda daha verimli olabilir, ancak istemci tarafında daha gelişmiş uygulamalar gerektirir.

SOAP (Basit Nesne Erişim Protokolü) API’lar daha eski, XML tabanlı protokollerdir ve hâlâ kurumsal ortamlarda kullanılır. REST’e göre daha karmaşıktır ancak kurumsal entegrasyon için sağlam özellikler sunar.

RPC (Uzak Prosedür Çağrısı) API’lar ise uzak sunucularda fonksiyon çağırmayı yerelmiş gibi sağlar. Bazı blokzincir ve kripto para API’ları bu kalıbı kullanır.

Çoğu yapay zekâ entegrasyonunda, işlevsellik ve sadelik dengesi sunduğu için REST API’larla çalışırsınız.

Kimlik Doğrulama ve Güvenlik

Her API etkileşimi, uygulamanızın servise erişim izni olduğunu doğrulamak için kimlik doğrulama gerektirir. Güvenli yapay zekâ entegrasyonu için kimlik doğrulama mekanizmalarını anlamak kritiktir.

API Anahtarları, en basit kimlik doğrulama yöntemidir. Servise kayıt olduğunuzda benzersiz bir anahtar alırsınız ve bunu isteklerinizde kullanırsınız. Uygulaması kolay olsa da, API anahtarlarının otomatik olarak süresi dolmaz ve genellikle tüm erişimi açar. Geliştirme ve daha az hassas işlemler için uygundur, ancak üretim sistemlerinde tek güvenlik katmanınız olmamalıdır.

OAuth 2.0, yetki devri için endüstri standardıdır. Kimlik bilgilerinizi doğrudan paylaşmak yerine, OAuth kullanıcıların uygulamanıza kendi adlarına verilerine erişim izni vermesini sağlar. “Google hesabınıza erişmek” ya da “Slack çalışma alanınıza bağlanmak” isteyen uygulamalarda bunu görürsünüz. Uygulaması daha karmaşıktır, ancak üstün güvenlik ve kullanıcı kontrolü sağlar.

Bearer Token ve JWT (JSON Web Token), API anahtarlarının sadeliğiyle ekstra güvenlik özelliklerini birleştirir. JWT’ler, kullanıcı veya uygulama hakkında iddialar içeren kriptografik olarak imzalı token’lardır. Son kullanma süresi, belirli izinler ve diğer meta verileri içerebilir, bu da onları mikroservisler ve dağıtık sistemler için ideal kılar.

Karşılıklı TLS (mTLS), hem istemci hem sunucu kimlik doğrulaması için sertifikalar kullanır ve en yüksek güvenlik seviyesini sunar. Genellikle kurumsal ortamlarda ve hassas işlemlerde kullanılır.

API Çağrısı Yapmak

API’larla etkileşim, uygun başlıklar, parametreler ve içerikle HTTP istekleri oluşturmayı gerektirir. İşte bir yapay zekâ API’sine çağrı örneği:

import requests
import json

# Kimlik doğrulama ayarla
headers = {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
}

# İstek verisi hazırla
data = {
    'model': 'gpt-4',
    'messages': [
        {
            'role': 'user',
            'content': 'Bu müşteri geri bildiriminin duygu analizini yap'
        }
    ],
    'temperature': 0.7,
    'max_tokens': 500,
}

# API çağrısı yap
response = requests.post(
    'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
    headers=headers,
    json=data
)

# Yanıtı işle
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    ai_response = result['choices'][0]['message']['content']
    print(f"Yapay Zekâ Analizi: {ai_response}")
else:
    print(f"Hata: {response.status_code} - {response.text}")

Bu örnek temel kalıbı gösterir: kimlik doğrulama, istek oluşturma, API uç noktasına gönderme ve yanıtı işleme. Çoğu yapay zekâ API entegrasyonu benzer temel yapıyı takip eder, ancak parametreler ve yanıt yapıları servise göre değişir.

Webhook Mimarisi ve Gerçek Zamanlı Entegrasyon

API’lar veriyi isteğe bağlı çekerken, webhook’lar gerçek zamanlı, itme tabanlı iletişim sağlar. Webhook mimarisini anlamak, hızlı yanıt veren yapay zekâ sistemleri oluşturmak için gereklidir.

Webhook’lar Nasıl Çalışır?

Webhook esasen bir geri çağırma mekanizmasıdır. Harici bir servise bir URL kaydedersiniz ve belirli olaylar gerçekleştiğinde bu servis, olay verileriyle birlikte URL’nize bir HTTP POST isteği gönderir. Uygulamanız bu veriyi alır, işler ve gerekli işlemi yapar.

Akış şu şekildedir:

1. Harici bir servise webhook URL’si kaydedersiniz (ör. Stripe, GitHub, Slack)
2. O serviste bir olay gerçekleşir (ödeme işlendi, kod gönderildi, mesaj gönderildi)
3. Servis, olay detaylarıyla birlikte webhook URL’nize bir HTTP POST isteği gönderir
4. Uygulamanız webhook verisini alır ve işler
5. Uygulamanız başarılı bir yanıt döner (genellikle HTTP 200)
6. Uygulamanız olay bazında aksiyon alır (yapay zekâ analizi tetikle, veri tabanını güncelle, bildirim gönder)

Webhook Alıcı Kurulumu

Bir webhook alıcı kurmak için, POST isteklerini kabul edebilen bir HTTP uç noktası oluşturmanız gerekir. İşte Flask ile pratik bir örnek:

from flask import Flask, request, jsonify
import hmac
import hashlib
import json

app = Flask(__name__)
WEBHOOK_SECRET = 'your_webhook_secret_key'

def verify_webhook_signature(payload, signature):
    """Webhook’un beklenen kaynaktan geldiğini doğrula"""
    expected_signature = hmac.new(
        WEBHOOK_SECRET.encode(),
        payload,
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()
    return hmac.compare_digest(signature, expected_signature)

@app.route('/webhook/payment', methods=['POST'])
def handle_payment_webhook():
    # İmza doğrulama için ham veriyi al
    payload = request.get_data()
    signature = request.headers.get('X-Signature')
    
    # Webhook’un gerçekliğini doğrula
    if not verify_webhook_signature(payload, signature):
        return jsonify({'error': 'Geçersiz imza'}), 401
    
    # JSON veriyi ayrıştır
    data = request.json
    
    # Webhook olayını işle
    try:
        if data['event_type'] == 'payment.completed':
            # İşlemin yapay zekâ analizini tetikle
            analyze_transaction(data['transaction_id'], data['amount'])
            
            # Veri tabanını güncelle
            update_payment_status(data['transaction_id'], 'completed')
            
            # Onay gönder
            send_confirmation_email(data['customer_email'])
        
        # Alındı bilgisini her zaman döndür
        return jsonify({'status': 'received'}), 200
    
    except Exception as e:
        # Hata kaydı tut ama yine de 200 döndür (tekrarı engellemek için)
        log_error(f"Webhook işleme hatası: {str(e)}")
        return jsonify({'status': 'received'}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

Bu örnek, imza doğrulama, doğru hata yönetimi ve harici servisin tekrar denemesini önlemek için her zaman başarılı yanıt dönme gibi önemli webhook en iyi uygulamalarını gösterir.

Webhook Güvenlik Önlemleri

Webhook’lar, harici servislerin uygulamanıza veri göndermesi nedeniyle benzersiz güvenlik riskleri oluşturur. Şu önlemler gereklidir:

İmza Doğrulama: Çoğu webhook sağlayıcısı, isteğin başlıklarında paylaşılan bir gizli anahtar ile hesaplanan bir imza içerir. Webhook’un beklenen kaynaktan gelip gelmediğini ve değiştirilmediğini doğrulamak için her zaman bu imzayı doğrulayın.

Yalnızca HTTPS: Webhook uç noktalarında daima HTTPS kullanın. Bu, iletimdeki veriyi şifreler ve ortadaki adam saldırılarını önler.

IP Beyaz Listeleme: Mümkünse, webhook’ların gönderileceği IP adreslerini beyaz listeye alın. Bu, yetkisiz kaynaklardan gelen istekleri önler.

Hız Sınırlama: Webhook uç noktalarınızda hız limiti uygulayın, kötüye kullanım veya istemeden oluşan yoğun istekleri önleyin.

Idempotency: Webhook işleyicilerinizi idempotent tasarlayın—aynı webhook’un birden fazla kez işlenmesi aynı sonucu üretmelidir. Çünkü webhook sağlayıcıları başarısız teslimatlar için yeniden gönderebilir.

Yapay Zekâ Modellerini Dış API’larla Entegre Etmek

Artık temelleri anladığımıza göre, yapay zekâ modellerini dış servislerle nasıl entegre edeceğimizi inceleyelim. Asıl güç burada ortaya çıkar.

Yapay Zekâ Servisinizi Seçmek

Yapay zekâ pazarında farklı kabiliyetler, fiyatlandırma ve entegrasyon yaklaşımları sunan birçok seçenek mevcut. OpenAI API ile GPT-4, GPT-3.5 ve diğer modellerle doğal dil işleme, kod üretimi ve akıl yürütme görevlerine erişebilirsiniz. Google Cloud AI, Vertex AI, Document AI ve Vision AI gibi servisler sunar. AWS, özel modeller için SageMaker ve çeşitli hazır yapay zekâ servisleri sağlar. Anthropic Claude API güvenli ve yorumlanabilir yapay zekâda uzmanlaşır. Hugging Face açık kaynaklı modeller ve bir model merkezi sunar.

Seçiminiz, ihtiyaç duyduğunuz spesifik yapay zekâ yeteneklerine, bütçenize, gecikme gereksinimlerinize, veri gizliliği kaygılarınıza ve yönetilen servisleri mi yoksa kendi bünyenizde çözümleri mi tercih ettiğinize bağlıdır.

Yapay Zekâ Destekli Entegrasyon Hattı Kurmak

Tipik bir yapay zekâ entegrasyon hattı şu aşamalardan oluşur: API’lar yoluyla dış kaynaklardan veri toplama, ön işleme ve zenginleştirme, yapay zekâ modeliyle çıkarım, sonuç işleme ve tetikleyici aksiyonlar. İşte çok bileşenli pratik bir örnek:

import requests
import json
from datetime import datetime
import logging

class AIIntegrationPipeline:
    def __init__(self, ai_api_key, crm_api_key):
        self.ai_api_key = ai_api_key
        self.crm_api_key = crm_api_key
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    def fetch_customer_data(self, customer_id):
        """CRM API’den müşteri verisi çek"""
        headers = {'Authorization': f'Bearer {self.crm_api_key}'}
        response = requests.get(
            f'https://api.crm.example.com/customers/{customer_id}',
            headers=headers
        )
        return response.json()
    
    def analyze_with_ai(self, text_content):
        """Metni analiz için yapay zekâ API’sine gönder"""
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {self.ai_api_key}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }
        
        payload = {
            'model': 'gpt-4',
            'messages': [
                {
                    'role': 'system',
                    'content': 'Bir müşteri hizmetleri analistisin. Aşağıdaki müşteri etkileşimini analiz et ve içgörüler sun.'
                },
                {
                    'role': 'user',
                    'content': text_content
                }
            ],
            'temperature': 0.5,
            'max_tokens': 1000
        }
        
        response = requests.post(
            'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
            headers=headers,
            json=payload
        )
        
        if response.status_code == 200:
            return response.json()['choices'][0]['message']['content']
        else:
            self.logger.error(f"Yapay zekâ API hatası: {response.status_code}")
            raise Exception("Yapay zekâ analizi başarısız")
    
    def update_crm_with_insights(self, customer_id, insights):
        """CRM’i yapay zekâdan gelen içgörülerle güncelle"""
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {self.crm_api_key}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }
        
        payload = {
            'ai_insights': insights,
            'last_analyzed': datetime.now().isoformat(),
            'analysis_status': 'completed'
        }
        
        response = requests.put(
            f'https://api.crm.example.com/customers/{customer_id}',
            headers=headers,
            json=payload
        )
        
        return response.status_code == 200
    
    def process_customer(self, customer_id):
        """Tüm hat: veriyi çek, analiz et, güncelle"""
        try:
            # Müşteri verisini çek
            customer_data = self.fetch_customer_data(customer_id)
            
            # Yapay zekâ analizi için içeriği hazırla
            content_to_analyze = f"""
            Müşteri: {customer_data['name']}
            Son etkileşimler: {customer_data['recent_interactions']}
            Satın alma geçmişi: {customer_data['purchase_history']}
            """
            
            # Yapay zekâ analizi al
            insights = self.analyze_with_ai(content_to_analyze)
            
            # CRM’i içgörülerle güncelle
            success = self.update_crm_with_insights(customer_id, insights)
            
            if success:
                self.logger.info(f"Müşteri {customer_id} başarıyla işlendi")
                return {'status': 'success', 'insights': insights}
            else:
                self.logger.error(f"Müşteri {customer_id} için CRM güncellenemedi")
                return {'status': 'error', 'message': 'CRM güncelleme hatası'}
        
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Hat hattı hatası: {str(e)}")
            return {'status': 'error', 'message': str(e)}

Bu örnek, bir CRM’den veri çekip yapay zekâ ile analiz ettikten sonra sonucu yine CRM’e kaydeden tam bir entegrasyon hattını gösterir. Bu kalıp, sayısız iş senaryosuna uyarlanabilir.

Entegrasyon Yaklaşımlarının Karşılaştırması

Farklı entegrasyon senaryoları, farklı mimari yaklaşımlar gerektirir. Avantaj ve dezavantajları anlamak, ihtiyacınıza uygun stratejiyi seçmenize yardımcı olur.

Her yaklaşımın yeri ayrıdır. Bir müşteri destek sistemi, anlık chatbot cevapları için eşzamanlı API çağrılarını; daha derin duygu analizi içinse asenkron işleme kullanabilir. Bir e-ticaret platformu, sipariş olayları için webhook’ları, gece stok analizi içinse zamanlanmış işleri tercih edebilir.

FlowHunt: Yapay Zekâ Entegrasyon Akışlarını Kolaylaştırır

Birden fazla API entegrasyonu ve webhook’u manuel olarak yönetmek, sisteminiz büyüdükçe karmaşıklaşabilir. FlowHunt tam da burada entegrasyon stratejinizi dönüştürür.

FlowHunt, özellikle yapay zekâ tabanlı entegrasyonlar için tasarlanmış kapsamlı bir iş akışı otomasyon platformudur. Özel entegrasyon kodları yazıp sürdürmek yerine, FlowHunt görsel bir arayüzle yapay zekâ modellerini dış araçlara bağlamanızı, kimlik doğrulamasını yönetmenizi, hataları ele almanızı ve performansı izlemenizi sağlar.

FlowHunt’ın Yapay Zekâ Entegrasyonu İçin Temel Yetenekleri

Görsel İş Akışı Tasarımcısı: Kod yazmadan karmaşık entegrasyon iş akışları tasarlayın. Yapay zekâ modelleri, API’lar ve webhook’ları sezgisel bir sürükle-bırak arayüzüyle bağlayın. FlowHunt, arka planda HTTP istekleri, kimlik doğrulama ve veri dönüşümünü yönetir.

Hazır Bağlayıcılar: FlowHunt, popüler yapay zekâ servisleri (OpenAI, Google Cloud AI, Anthropic) ve yüzlerce dış araç (Salesforce, HubSpot, Slack, Stripe ve daha fazlası) için bağlayıcılar içerir. Bu bağlayıcılar, kimlik doğrulama ve API’ye özel detayları yönetir; siz ise iş mantığına odaklanırsınız.

Webhook Yönetimi: FlowHunt, webhook kurulumunu ve yönetimini kolaylaştırır. Dış servislerle webhook kaydedin, olayları alın, yapay zekâ analizini tetikleyin—hepsi FlowHunt arayüzüyle. Webhook alıcı kurmanıza gerek kalmaz.

Hata Yönetimi ve Tekrar Denemeler: Hatalı API çağrılarını üstel geri çekilmeyle otomatik tekrar deneyin. Hata bildirimleri ve yedek iş akışları kurun. FlowHunt, entegrasyonlarınızın dayanıklı ve güvenilir olmasını sağlar.

Veri Dönüşümü: Farklı format ve yapılardaki verileri dönüştürün. CRM’inizden gelen alanları yapay zekâ modeline eşleyin, yapay zekâ çıktılarını diğer araçlarınızın beklediği formatlara dönüştürün.

İzleme ve Kayıt: Her API çağrısını, webhook olayını ve iş akışı çalışmasını takip edin. Darboğazları bulun, sorunları tespit edin ve performansı kapsamlı kayıt ve analizlerle optimize edin.

Hız Sınırlama ve Kısıtlama: FlowHunt, API hız limitlerini otomatik olarak yönetir, istekleri sıraya alır ve zaman içinde dağıtarak hizmet limitleri içinde kalmanızı sağlar.

Örnek: FlowHunt’ta Yapay Zekâ ile Müşteri Analiz Akışı Kurmak

Destek sisteminizden gelen müşteri geri bildirimlerini otomatik analiz etmek, duygu kategorize etmek ve CRM’i güncellemek istediğinizi düşünün. FlowHunt’ta bu iş akışı şöyle görünür:

1. Webhook Tetikleyici: Yeni destek bileti oluşturulduğunda webhook al
2. Müşteri Verisi Çek: CRM bağlayıcısı ile müşteri geçmişini al
3. Yapay Zekâ Analizi: Bilet içeriği ve müşteri geçmişini OpenAI’a gönder, duygu analizi ve kategorize et
4. Veri Dönüşümü: Yapay zekâ yanıtından duygu puanını ve kategoriyi ayıkla
5. CRM Güncelle: CRM bağlayıcısı ile bileti yapay zekâ içgörüleriyle güncelle
6. Koşullu Mantık: Duygu negatifse, yükseltme iş akışını tetikle
7. Bildirim: Destek ekibine Slack mesajı gönder, yapay zekâ özetini ilet

Özel bir çözümde onlarca satır kod ve titiz hata yönetimi gerektiren bu iş akışı, FlowHunt’ta görsel olarak kurulur. İhtiyaca göre adım ekleyebilir, iş akışını veya modeli kod yazmadan değiştirebilirsiniz.

Gelişmiş Entegrasyon Kalıpları ve En İyi Uygulamalar

Yapay zekâ entegrasyon ihtiyaçlarınız geliştikçe, bazı gelişmiş kalıp ve en iyi uygulamalar kilit hâle gelir.

Hız Sınırlama ve Kota Yönetimi

Çoğu API, dakika veya saat başına maksimum istek sınırı koyar. Bu limitleri aşmak hatalara ve servis askıya alınmasına yol açar. Güvenilir entegrasyonlar için hız sınırı yönetimi şarttır.

Üstel geri çekilme uygulayın: Hız limitine takılırsanız, tekrar denemeden önce bekleyin ve her denemede bekleme süresini artırın. Çoğu API yanıtı, hız limiti bilgisini başlıklarda verir; böylece istek hızınızı proaktif olarak yönetebilirsiniz.

import time
import requests

def call_api_with_backoff(url, headers, data, max_retries=5):
    """Hız limiti için üstel geri çekilme ile API çağrısı yap"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
            
            # Hız limitine takıldıysak
            if response.status_code == 429:
                # Retry-after başlığını al
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 2 ** attempt))
                print(f"Hız limiti. {retry_after} saniye bekleniyor...")
                time.sleep(retry_after)
                continue
            
            # Diğer hataları kontrol et
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            wait_time = 2 ** attempt
            print(f"İstek başarısız: {e}. {wait_time} saniye sonra tekrar denenecek...")
            time.sleep(wait_time)
    
    raise Exception("Maksimum deneme sayısı aşıldı")

Asenkron İşlemleri Yönetmek

Bazı yapay zekâ işlemleri tamamlanması için zaman alır. Uygulamanızın sonucu beklerken bloklanması yerine, yapay zekâ servisi bir iş ID’si döndürür ve siz sonucu sorgular ya da iş tamamlandığında webhook alırsınız.

def submit_async_ai_job(content):
    """İçeriği asenkron yapay zekâ işlemine gönder"""
    headers = {'Authorization': f'Bearer {AI_API_KEY}'}
    
    response = requests.post(
        'https://api.ai.example.com/async-analyze',
        headers=headers,
        json={'content': content}
    )
    
    job_data = response.json()
    return job_data['job_id']

def check_job_status(job_id):
    """Asenkron işin durumunu sorgula"""
    headers = {'Authorization': f'Bearer {AI_API_KEY}'}
    
    response = requests.get(
        f'https://api.ai.example.com/jobs/{job_id}',
        headers=headers
    )
    
    job_data = response.json()
    
    if job_data['status'] == 'completed':
        return {'status': 'completed', 'result': job_data['result']}
    elif job_data['status'] == 'failed':
        return {'status': 'failed', 'error': job_data['error']}
    else:
        return {'status': 'processing'}

Önbellekleme ve Optimizasyon

Aynı girdiler için tekrar tekrar yapay zekâ API’si çağırmak kaynak israfına ve maliyet artışına yol açar. Sık sorulan sorgular için sonuçları önbelleğe alın.

import hashlib
import json
from functools import wraps
import redis

# Redis önbelleğine bağlan
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def cache_ai_result(ttl=3600):
    """Yapay zekâ API sonuçlarını önbelleğe alan dekoratör"""
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(content, *args, **kwargs):
            # İçerikten önbellek anahtarı oluştur