📌 Ders-15 – AI modellerini Eğitmek

Bu derste API kullanımı için kredi yükleme mantığını, LLM modellerinde token (jeton) tüketimini, verilerin vektörel hale getirilerek AI Ajanlarına enjekte edilmesinin neden kritik olduğunu ve Google Drive için credentials oluşturma adımlarını işledik.

API Kredisi ve Token Mantığı

  • API kullanımı için öncelikle bir miktar kredi yüklemeniz gerekir.
  • Yüklediğiniz kredi işlem başına tüketilir. Her LLM modeli, yaptığı işleme göre belirli miktarda token (jeton) harcar.
  • Token tüketimi modelden modele değişir. Örneğin aynı uzunluktaki bir metin, farklı modellerde farklı maliyetlere sebep olabilir.
  • Güncel fiyat listesi için OpenAI’nin resmi sayfasını inceleyebilirsiniz:
    OpenAI Token Fiyat Listesi
  • Genellikle oldukça ekonomiktir. Örneğin 5$ yükleyerek yüzlerce işlem yaptırabilirsiniz.
  • Not: OpenAI, Papara gibi ön ödemeli kartları kabul etmez. Yurtdışına açık kredi kartı gerekir.

Ücretsiz Alternatifler

  • OpenRouter platformu ile ücretsiz modelleri deneyebilirsiniz.
  • OpenRouter Free Model Listesi üzerinden güncel ücretsiz modelleri bulabilirsiniz.
  • Örneğin: deepseek-r1 gibi modeller hiçbir ücret ödemeden denenebilir.

Veri Enjeksiyonu ve Vektörel Veri Mantığı

Neden veriyi vektörel hale getirip AI Ajanına enjekte etmeliyiz?

  • LLM modelleri büyük miktarda genel bilgiye sahiptir ama sizin özel işinizle ilgili detayları bilmez.
  • Örneğin firmanıza özel eğitim notları, müşteri verileri veya teknik dokümanlar modele doğrudan yüklenemez.
  • Bu veriler vektör formatına dönüştürülüp bir vektörel veritabanına kaydedilir.
  • AI ajanı bir soru aldığında, önce bu özel bilgileri veritabanından çağırır, sonra LLM’in yanıt üretme gücüyle birleştirir.
  • Böylece model doğru, bağlamsal ve size özel cevaplar verebilir.
  • Kısacası: Vektörel veri enjeksiyonu olmadan AI sadece genel bilgiyle sınırlı kalır.

Google Drive Kullanımı

  • 15 GB’a kadar ücretsiz bulut depolama sağlar.
  • AI ajanlarımız için özel dosyalarımızı burada tutabiliriz.
  • n8n ile Google Drive’ı bağlamak için Google Console üzerinden credentials oluşturmalıyız.

Google Drive Credentials Oluşturma Adımları

  1. Google Cloud Console’a girin: console.cloud.google.com
  2. Yeni bir Proje oluşturun (ör: “n8n Drive Project”).
  3. Menüden APIs & Services → Library kısmına gidin.
  4. Google Drive API’yi aratın ve Enable (Etkinleştir) butonuna basın.
  5. OAuth consent screen (kullanıcı onay ekranı) bölümünden temel bilgileri doldurun.
  6. Credentials sekmesinden → Create Credentials → OAuth Client ID seçin.
  7. Application type: Web Application seçin.
  8. Authorized redirect URI olarak şunu ekleyin:
    • Lokal kullanım için: http://localhost:5678/rest/oauth2-credential/callback
    • Sunucuda kullanım için: https://alanadiniz.com/rest/oauth2-credential/callback
  9. Oluşturduktan sonra Client ID ve Client Secret bilgilerini kaydedin.

Trigger ile Kullanım

  • n8n’de Google Drive Trigger node eklenir.
  • Burada oluşturduğunuz credentials seçilir.
  • Artık Google Drive’da belirli bir klasöre dosya yüklendiğinde otomatik olarak workflow tetiklenebilir.

🎯 Bu Dersin Özeti

  • API kredisi yükleme ve token tüketim mantığını öğrendiniz.
  • OpenRouter ile ücretsiz modelleri nasıl kullanabileceğinizi gördünüz.
  • Verilerin vektörel hale getirilip AI ajanına enjekte edilmesinin neden kritik olduğunu kavradınız.
  • Google Drive API için Google Cloud Console üzerinden nasıl credentials oluşturacağınızı öğrendiniz.
  • Google Drive Trigger ile klasörlere yüklenen dosyaları workflow içinde otomatik işleyebileceğinizi gördünüz.