Garfield
YZF Admin
Python ile yapay zekâ geliştirmenin en hızlı yolu, hazır bir yapay zekâ modelini Python uygulamasına API üzerinden bağlamaktır. Böylece kendi modelinizi sıfırdan eğitmeden metin üreten, sınıflandıran veya soruları yanıtlayan bir program yazabilirsiniz. Aşağıdaki örnekte Python, OpenAI’nin resmî SDK’sı ve Responses API kullanılarak basit bir soru-cevap uygulaması oluşturuluyor. Kendi verinizle tahmin yapan bir model geliştirmek istiyorsanız bunun yerine makine öğrenmesi kütüphaneleriyle veri hazırlama, eğitim ve değerlendirme süreci kurmanız gerekir.
Python programı kullanıcıdan bir girdi alır, bu girdiyi modele gönderir ve modelin ürettiği yanıtı ekranda gösterir. Modelin bilgiyi nasıl işlediğini siz kodlamazsınız; Python tarafında istek, güvenlik, kullanıcı arayüzü ve sonuç kontrolü gibi uygulama görevlerini yönetirsiniz.
Bu yöntem model eğitmek ile aynı şey değildir. Hazır bir modeli API üzerinden kullanmak hızlı prototip ve sohbet uygulamaları için uygundur; ancak modelin her zaman doğru, güncel veya uzman denetiminden geçmiş yanıt vereceğini kanıtlamaz. Önemli sonuçları uygulamanızda ayrıca doğrulamanız gerekir.
Ön koşul olarak bilgisayarınızda Python ve komut satırı bulunmalı, ayrıca kullandığınız API sağlayıcısında geçerli bir API anahtarınız olmalıdır. Anahtarı doğrudan kaynak koduna yazmayın; ortam değişkeni olarak saklayın.
Yanıt alınması yalnızca isteğin başarıyla işlendiğini gösterir; verilen bilginin doğru olduğunu göstermez. Örneğin “Python’da liste nasıl sıralanır?” sorusunda yanıtı küçük bir test koduyla doğrulayabilirsiniz. Hukuk, sağlık, finans veya güvenlik gibi alanlarda model çıktısını tek başına karar kaynağı olarak kullanmayın.
API anahtarı hatası alırsanız önce ortam değişkeninin yeni terminal oturumunda tanımlı olduğunu, anahtarın iptal edilmediğini ve hesabınızın API kullanımına açık olduğunu kontrol edin.
Sabit bir soru yerine uygulamanızdaki metinleri
Python ile yapay zekâ uygulaması nasıl çalışır?
Python programı kullanıcıdan bir girdi alır, bu girdiyi modele gönderir ve modelin ürettiği yanıtı ekranda gösterir. Modelin bilgiyi nasıl işlediğini siz kodlamazsınız; Python tarafında istek, güvenlik, kullanıcı arayüzü ve sonuç kontrolü gibi uygulama görevlerini yönetirsiniz.
Bu yöntem model eğitmek ile aynı şey değildir. Hazır bir modeli API üzerinden kullanmak hızlı prototip ve sohbet uygulamaları için uygundur; ancak modelin her zaman doğru, güncel veya uzman denetiminden geçmiş yanıt vereceğini kanıtlamaz. Önemli sonuçları uygulamanızda ayrıca doğrulamanız gerekir.
Çalışan basit Python örneği
Ön koşul olarak bilgisayarınızda Python ve komut satırı bulunmalı, ayrıca kullandığınız API sağlayıcısında geçerli bir API anahtarınız olmalıdır. Anahtarı doğrudan kaynak koduna yazmayın; ortam değişkeni olarak saklayın.
Windows PowerShell
- Bir çalışma klasörü oluşturun. Komut satırında yeni bir klasöre geçin ve mümkünse sanal ortam oluşturun; bu, projenin paketlerini diğer Python çalışmalarından ayırır.
- OpenAI Python paketini yükleyin. PowerShell’de
pip install openaikomutunu çalıştırın. Komut tamamlandığında SDK Python tarafından kullanılabilir hâle gelir. - API anahtarını ortam değişkeni olarak kaydedin.
setx OPENAI_API_KEY "API_ANAHTARINIZ"komutunu çalıştırın. Yeni bir PowerShell penceresi açmadan değişken mevcut oturumda görünmeyebilir; anahtarınızı komut geçmişinde veya herkese açık kodda paylaşmayın. - Yeni bir Python dosyası oluşturun. Dosyaya
yapay_zeka.pyadını verin ve aşağıdaki kodu ekleyin.
Python:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
soru = input("Sorunuzu yazın: ")
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input=soru,
)
print("\nYanıt:")
print(response.output_text)- Programı çalıştırın. Dosyanın bulunduğu klasörde
python yapay_zeka.pykomutunu çalıştırın. Ekranda soru yazmanız istenir. - Sonucu kontrol edin. Sorunuzu yazıp Enter tuşuna bastığınızda program API’ye istek gönderir ve
response.output_textiçindeki metni ekrana basar. Yanıt görünüyorsa Python kurulumu, paket ve anahtar bağlantısı temel düzeyde çalışıyor demektir.
Kodun sonucunu nasıl yorumlamalısınız?
Yanıt alınması yalnızca isteğin başarıyla işlendiğini gösterir; verilen bilginin doğru olduğunu göstermez. Örneğin “Python’da liste nasıl sıralanır?” sorusunda yanıtı küçük bir test koduyla doğrulayabilirsiniz. Hukuk, sağlık, finans veya güvenlik gibi alanlarda model çıktısını tek başına karar kaynağı olarak kullanmayın.
API anahtarı hatası alırsanız önce ortam değişkeninin yeni terminal oturumunda tanımlı olduğunu, anahtarın iptal edilmediğini ve hesabınızın API kullanımına açık olduğunu kontrol edin.
ModuleNotFoundError: No module named 'openai' hatası alırsanız paketi, programı çalıştırdığınız aynı Python ortamında python -m pip install openai komutuyla yükleyin. İstek kota veya kullanım hatası veriyorsa kodu değiştirmek yerine hesap kullanım durumunu ve seçtiğiniz modelin erişilebilirliğini kontrol edin.Bir sonraki geliştirme adımı
Sabit bir soru yerine uygulamanızdaki metinleri
input alanına gönderebilir, yanıtı dosyaya kaydedebilir veya bir web arayüzüne bağlayabilirsiniz. Kendi belgelerinizle çalışan bir sistem istiyorsanız belgeleri doğrudan modele körlemesine göndermek yerine metinleri bölme, ilgili parçaları bulma, kaynak gösterme ve yanıtı doğrulama katmanları ekleyin. Daha ileri düzeyde ise modelin araç çağırmasını, dosya aramasını veya Python kodu çalıştırmasını kontrollü biçimde etkinleştirebilirsiniz.