Bir yapay zekâ sohbet aracına "Dynamics 365'te satış siparişi onay akışını nasıl değiştiririm?" diye sorun. Muhtemelen derli toplu, mantıklı bir cevap alırsınız. Sonra aynı cevabı kendi sisteminize uygulamaya çalışın. Büyük ihtimalle bir yerde takılırsınız.
Bunun sebebi basit: model Dynamics 365'i internette yazılanlar kadar biliyor. Sizin sisteminizi ise hiç bilmiyor.
Her F&O kurulumu biraz farklıdır
2005'ten bu yana Dynamics projelerinde çalışıyoruz ve standart hâliyle kullanılan bir kuruluma neredeyse hiç rastlamadık. Her şirketin kendi alanları, kendi tabloları, kendi iş akışları, bazen kendi yazdığı küçük bir MES modülü vardır. Bu geliştirmeler çoğu zaman yıllar içinde, farklı danışmanlar tarafından, farklı alışkanlıklarla yapılmıştır.
Genel bir model bu katmanı göremez. Size standart bir cevap verir; o cevap sizin özel alanlarınızı, uzantılarınızı ve iş kurallarınızı hesaba katmaz. Sonuç: doğru görünen ama sizin sisteminizde yanlış olan bir çözüm.
Üç katmanlı bilgi
Biz Claude ile çalışırken modeli üç ayrı bilgi kaynağıyla besliyoruz:
1. Microsoft standardı
Microsoft'un standart F&O paketlerinin kaynak kodunu parçalara ayırıp yerel bir vektör veritabanında tutuyoruz. Claude bir standart sınıfın ya da tablonun nasıl çalıştığını tahmin etmek yerine, gerçek koddan okuyor. Burada dürüst olmak gerekirse: bu katmanda her şey yok. Şu an Foundation, Platform ve Common paketleri var; en büyük paket olan Application Suite yok. O kısımda Claude yine geliştirme ortamındaki koda doğrudan bakıyor.
2. Sizin geliştirmeleriniz
Size özel nesnelerin kataloğu ve projenize ait dokümanlar ayrı bir koleksiyonda duruyor. Ayrıca Claude çalışırken geliştirme ortamınızdaki kodu doğrudan okuyabiliyor. Böylece yeni bir talep geldiğinde ilk iş, sizde bu işin zaten bir karşılığı olup olmadığına bakmak oluyor.
3. Ekibimizin tecrübesi
Geliştiricilerimizin karşılaştığı tuzaklar ve çözümleri ortak bir depoda birikiyor. Claude bir işe başlarken bu depoyu da biliyor.
İki kaynağı karıştırmamak
Bu yapıyı kurarken öğrendiğimiz önemli bir şey var: sizin kodunuzla Microsoft'un kodunu aynı ağırlıkta tutmamak.
Müşteri kodu her zaman örnek alınacak kod değildir. Yıllar içinde aceleyle yazılmış, standarda aykırı çözümler de içerebilir. Eğer yapay zekâya "bu sistemde böyle yapılmış, sen de böyle yap" derseniz, eski hataları yeni koda taşır.
Bu yüzden rolleri ayırdık. Microsoft standardı tasarım rehberi; sizin kodunuz ise "sizde ne var" sorusunun cevabı. Claude yeni bir geliştirmeyi sizin yapınıza uygun yazıyor, ama nasıl yazılacağını standarttan alıyor.
Peki veriniz?
Bu yapının bir sonucu da şu: bilgi katmanının büyük kısmı yerelde duruyor. Vektör veritabanı ve embedding üretimi müşterinin ortamında çalışıyor. Ancak şunu açıkça söylemek gerekiyor: Claude çalışırken okuduğu kod parçaları ve sorgu sonuçları, yani o anki işin bağlamı, Anthropic'in API'sine gidiyor. "Hiçbir veri dışarı çıkmıyor" demek doğru olmaz. Doğrusu, neyin nereye gittiğini bilerek ve sınırlayarak çalışmak.
Sonuç
Yapay zekânın sizin sisteminizi bilmemesi bir kusur değil, doğal bir durum. Yeni işe başlayan bir danışman da ilk gün sisteminizi bilmez. Fark, o bilgiyi ona nasıl ve ne kadar düzenli verdiğinizde. Bizim deneyimimizde iyi sonuç, iyi modelden çok iyi kurulmuş bağlamdan geliyor.