Özel GPT'ler ("GPT'ler" veya "Özel Asistanlar" olarak da bilinir), bireylerin ve ekiplerin talimatlar, referans dosyaları, araçlar ve iş akışları içeren ChatGPT'nin özelleştirilmiş sürümlerini oluşturmalarına olanak tanır. Başlamak kolaydır, ancak tasarlamadan, yayınlamadan veya entegre etmeden önce bilmeniz gereken önemli sınırlamalar, riskler ve seçenekler içerirler.
Özel GPT nedir?
Özel GPT'ler (ChatGPT içinde genellikle sadece "GPT" olarak adlandırılır), kod yazmadan oluşturabileceğiniz ChatGPT'nin özelleştirilmiş sürümleridir. Sistem talimatlarını, özel bilgileri (dosyalar, URL'ler, yerleştirmeler) ve isteğe bağlı araç entegrasyonlarını birleştirerek, alana özgü bir asistan gibi davranırlar; örneğin, bir hukuk özetleyici, ürün tasarım ortağı, mülakat koçu veya dahili yardım masası botu. OpenAI, GPT oluşturma deneyimini görsel bir oluşturucu aracılığıyla erişilebilir olacak şekilde tasarladı: Oluşturucuya ne istediğinizi söylersiniz ve o da asistanı destekler. Yapılandır sekmesi ise dosya, araç ve güvenlik duvarı eklemenize olanak tanır.
Neden bir tane inşa edelim?
Özel GPT'ler ekiplere ve bireylere şunları sağlar:
- Tekrarlanabilir iş akışlarını yakalayın (proje başlatma, içerik şablonları).
- Ton/marka kurallarını ve soru-cevap politikalarını uygulayın.
- Yüzeysel tescilli bilgiyi (ürün belgelerini, politikaları yükleyin) kullanın.
- Sürtünmeyi azaltın: Kullanıcılar her oturumda talimatları tekrarlamak yerine bilgili bir asistanla etkileşim kurar.
Aşağıda profesyonel ve pratik bir kılavuzu adım adım anlatacağım: oluşturma, yapılandırma ve yayınlama, entegrasyon kalıpları, test etme ve yönetişim.
Adım adım özel bir GPT nasıl oluştururum?
Adım 1: Asistanın amacını ve kısıtlamalarını planlayın
Birincil görevleri, hedef kullanıcıları ve asistanın asla yapmaması gerekenleri (güvenlik/uyumluluk açısından) belirleyin. Örnek: "Hukuki operasyonlar için asla hukuki tavsiye vermeyen ve muğlak maddeleri işaretleyen bir sözleşme özetleyicisi." Bunu önceden netleştirmek, talimat verme ve test etme sürecinizi hızlandırır.
Adım 2: GPT Oluşturucu'yu açın
ChatGPT'nin sol kenar çubuğundan şuraya gidin: GPT'ler → Oluştur (veya chatgpt.com/gpts adresini ziyaret edin). Oluşturucu genellikle bir "Oluştur" (yazma) sekmesi, meta veriler ve varlıklar için bir "Yapılandır" sekmesi ve canlı test için bir "Önizleme" sekmesi gösterir.
Adım 3: Sistem talimatlarını ve kişiliğini tanımlayın
Yapılandır sekmesinde kısa ama kapsamlı talimatlar sağlayın:
- Rol: asistanın görevi nedir? is (örneğin, “Tedarik ekipleri için sözleşme özetleyici”).
- Davranış: ton, ayrıntı ve kısıtlamalar (örneğin, "Özetleme yapmadan önce her zaman belgenin kapsamını sorun").
- Yasaklanmış eylemler: Neyi reddedebilirsiniz (örneğin, "Hukuki tavsiye oluşturmayın; her zaman bir avukat önerin").
Bu talimatlar tutarlı davranışın omurgasını oluşturur.
Adım 4: Bilgi ve örnekleri yükleyin
GPT'nin yanıtları verilerinize dayandırabilmesi için referans dosyaları (PDF'ler, belgeler), SSS ve örnek Soru-Cevap ekleyin. Her dosyayı odaklı ve iyi yapılandırılmış tutun; büyük ve karmaşık belgeler performansı düşürebilir. Yüklenen bilgiler, asistanın seanslar sırasında tutarlı ve gerçekçi yanıtlar üretmesine yardımcı olur (ancak daha sonra ele alınacak hafıza uyarılarına dikkat edin).
Adım 5: Gerekirse Eylemler ekleyin (API'leri veya araçları bağlayın)
Yardımcınızın harici verilere (envanter kontrolleri, takvim erişimi, CRM aramaları) ihtiyacı varsa, yapılandırın Özel İşlemler (araçlar olarak da adlandırılır). Bir eylem, asistanın bir konuşma sırasında yapabileceği tanımlanmış bir web API çağrısıdır. Bunları canlı verileri almak, işlemleri çalıştırmak veya yanıtları zenginleştirmek için kullanın. Eylemler kullanışlılığı artırır ancak karmaşıklığı ve güvenlik gereksinimlerini de artırır.
- eklentiler veya gerçek zamanlı veriler için çağrılabilir web API'leri (envanter, takvimler).
- Özel işlemler webhook uç noktaları aracılığıyla (tetikleyici yapılar, bilet gönderme).
- Kod yürütme veya gelişmiş araçlar Matematik, dosya ayrıştırma veya veritabanı aramaları için.
Adım 6: Model ve performans ödünleşimlerini seçin
OpenAI, içerik üreticilerinin maliyet, hız ve yetenek arasında denge kurmak için farklı ChatGPT modelleri (çeşitli GPT-5 ailesi ve daha kompakt seçenekler dahil) arasından seçim yapmalarına olanak tanır. Görevin karmaşıklığına göre bir model seçin: ayrıntılı özetleme veya akıl yürütme için büyük modeller; basit soru-cevap için daha küçük/daha ucuz modeller. Özel GPT'ler için genişletilmiş model desteği - hesabınızın hangi modelleri kullanabileceğine dikkat edin.
7. Adım: Önizleme yapın, test edin ve yineleyin
Gerçek kullanıcı komutlarını simüle etmek için Önizleme sekmesini kullanın. Uç durumları, saldırgan komutları ve hata yollarını (örneğin, eksik veriler veya belirsiz kullanıcı amacı) test edin. Davranış güvenilir olana kadar talimatlar, dosyalar ve eylemler üzerinde yinelemeler yapın.
Parça:
- Cevapların doğruluğu (yüklenen dosyalara dayalı gerçekler var mı?)
- Ton ve format (Beklenen yapıda çıktılar üretiyor mu?)
- Güvenlik tepkileri (yasaklanmış eylemler istendiğinde reddediyor mu veya şiddeti artırıyor mu?)
Adım 8: Yayınlayın, paylaşın veya gizli tutun
GPT'nizi şurada yayınlayabilirsiniz:
- Kuruluşunuzun özel kataloğu (Ekipler/Kurumsal),
- Genel GPT Mağazası (daha geniş bir keşif istiyorsanız),
- Veya yalnızca dahili kullanım için gizli tutun.
Herkese açık olarak yayınlıyorsanız, açıklama kurallarına uyun: Harici API'ler kullanıp kullanmadığını, veri toplayıp toplamadığını veya sınırlamaları olup olmadığını belirtin. GPT Mağazası, içerik oluşturucular için keşif ve (bazı dönemlerde) gelir programları sunar.
Özel bir GPT'yi entegre etmek için hangi harici API'leri kullanabilirsiniz?
Özel bir GPT'ye (veya GPT'yi saran bir uygulamaya) ekleyebileceğiniz çeşitli entegrasyon kalıpları ve birçok API mevcuttur. İhtiyacınız olan yeteneğe göre seçim yapın. canlı veriler / eylemler, geri alma (RAG) / bilgi, otomasyon / orkestrasyonya da uygulamaya özel hizmetler.
1) OpenAI / ChatGPT Eklentileri (OpenAPI + manifesto) — model tarafından başlatılan API çağrıları için
Bu nedir: REST API'nizi ChatGPT'ye bir web uygulaması aracılığıyla sunmanın standartlaştırılmış bir yoludur. ai-plugin.json manifesto + bir OpenAPI spesifikasyonu, böylece model çağrı Bir görüşme sırasında uç noktalarınıza. GPT'nin canlı bilgi almasını veya işlem yapmasını (uçuş rezervasyonu, envanter sorgulama, arama çalıştırma) istediğinizde bunu kullanın.
Ne zaman kullanılır: GPT'nin veri istemesini veya bir eylem gerçekleştirmesini istersiniz sırasında sohbet sırası (model hangi API'yi çağıracağını seçer). Tipik örnekler: bilet sistemleri, ürün katalogları, fiyatlandırma motorları, özel arama uç noktaları.
Artıları:
- Doğal LLM→API akışı (model hangi çağrıları yapacağını seçer ve gerekçelendirir).
- OpenAPI kullanır, bu sayede standart API araçlarıyla entegre olur.
Eksileri: - Güvenli bir API, manifesto ve yetkilendirme akışları (OAuth veya API anahtarı) oluşturulmasını gerektirir.
- Güvenlik yüzey alanı — en az ayrıcalık için en iyi uygulamaları izleyin.
2) OpenAI Yardımcıları / Yanıt API'si ve fonksiyon çağırma
Nedir: OpenAI'nin Asistanlar/Yanıtlar/İşlev çağırma özellikleri, talimatları, araçları ve işlev tanımlarını programatik olarak oluşturarak kendi uygulamanızın içinde asistanlar oluşturmanıza olanak tanır. Uygulamanız deterministik orkestrasyona ihtiyaç duyduğunda bunu kullanın: uygulamanız modeli çağırır, model bir işlev çağrısı döndürür, uygulamanız onu çalıştırır ve siz sonucu geri bildirirsiniz.
Ne zaman kullanılır: İş akışınız üzerinde daha sıkı bir kontrole ihtiyacınız varsa, arka uçta araç çağrılarını aracılamak istiyorsanız veya her harici çağrıyı kaydederken ve doğrularken modelleri mevcut API'lerinizle entegre etmek istiyorsanız.
Artıları:
- Tam kontrol ve daha kolay uygulanabilir doğrulama ve denetim.
- Sunucu tarafı orkestrasyonu ve güvenlik kontrolleriyle iyi çalışır.
Eksileri: - Uygulamanızın orkestrasyon katmanını uygulaması gerekir (daha fazla geliştirme çalışması).
- programlı kontrol için
3) Alma / RAG API'leri (vektör veritabanları + yerleştirme hizmetleri)
Nedir: Geri alma-artırılmış üretim (RAG), modele bağlam sağlamak için bir yerleştirme motoru ve vektör veritabanı kullanır. Yaygın tercihler: Çam kozalağı, dokuma, Renk parlaklığı, Milvüs — Bunlar, PDF'lerinizi ve belgelerinizi indekslemek ve istek anında modele en alakalı pasajları döndürmek için kullanılır. Bu, GPT'lere büyük ölçekte güvenilir ve özel bilgi sağlamanın standart yoludur.
Ne zaman kullanılır: GPT'nin büyük miktardaki dahili belgelerden, ürün kılavuzlarından, sözleşmelerden yanıt almak veya harici olarak depolanan bir "bellek" bulundurmak için kullanılması gerekir.
Artıları:
- Cevapları topraklayarak halüsinasyonları büyük ölçüde azaltır.
- Büyük metinlere ölçeklenir.
Eksileri: - ETL (parçalama, yerleştirme, indeksleme) ve bir alma katmanı gerektirir.
- Çok büyük veri kümeleri için gecikme ve maliyet hususları.
- belgelerinizdeki GPT'leri topraklamak için
4) Kodsuz/otomasyon platformları (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Nedir: ChatGPT'yi (veya ChatGPT'yi çağıran arka ucunuzu) yüzlerce üçüncü taraf API'ye (E-Tablolar, Slack, CRM, e-posta) bağlamak için otomasyon platformlarını kullanın. Bu hizmetler, iş akışlarını tetiklemenize olanak tanır (örneğin: bir sohbet sonucunda, Slack'e gönderi gönderen bir Zap çağırın, Google E-Tablolar'ı güncelleyin veya bir GitHub sorunu oluşturun).
Ne zaman kullanılır: Düşük efor gerektiren entegrasyonlar, hızlı prototipler veya yapıştırıcı kod oluşturmadan birçok SaaS uç noktasını bağlamak istiyorsunuz.
Artıları:
- Hızlı bağlantı; ağır bir arka uç gerektirmez.
- Dahili otomasyonlar ve bildirimler için idealdir.
Eksileri: - Özel arka uçlardan daha az esnek ve bazen daha yavaştır.
- Kimlik bilgilerini ve veri ikametini dikkatli bir şekilde yönetmelisiniz.
5) Uygulamaya özel API'ler ve web kancaları (Slack, GitHub, Google Workspace, CRM'ler)
Nedir: Birçok ürün entegrasyonu, zaten bildiğiniz platform API'lerinden ibarettir: Sohbetler için Slack API, sorunlar/PR'ler için GitHub API, Google Sheets API, Salesforce API, takvim API'leri vb. Bir GPT veya düzenleme katmanınız, verileri okumak/yazmak için bu API'leri doğrudan (veya eklentiler/zap'ler aracılığıyla) çağırabilir. Örnek: GitHub API aracılığıyla sorunları sınıflandıran ve PR'leri açan bir GPT.
Ne zaman kullanılır: Asistanın belirli bir SaaS ile etkileşime girmesi gerekir (mesaj gönderme, bilet açma, kayıtları okuma).
Artıları:
- Aletlerinizde doğrudan hareket etme yeteneği.
Eksileri: - Her dış entegrasyon yetkilendirme ve güvenlik gereksinimlerini artırır.
6) Ara yazılım/orkestrasyon kütüphaneleri ve aracı çerçeveleri (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph, vb.)
Nedir: Vektör veritabanlarına, araçlara ve API'lere bağlayıcılar sağlayarak LLM uygulamaları oluşturmayı kolaylaştıran kütüphanelerdir. İstemleri yapılandırmaya, geri çağırmayı yönetmeye, çağrıları zincirlemeye ve gözlemlenebilirlik sağlamaya yardımcı olurlar. LangChain (ve ilgili çerçeveler), modelleri harici API'lere ve RAG kanallarına bağlamak için yaygın olarak kullanılır.
Ne zaman kullanılır: Bir üretim uygulaması oluşturuyorsunuz, yeniden kullanılabilir bileşenlere ihtiyacınız var veya araç kullanımını, yeniden denemeleri ve önbelleğe almayı tek bir yerde yönetmek istiyorsunuz.
Artıları:
- Geliştirmeyi hızlandırır; birçok dahili konnektör.
Eksileri: - Bakımını yapmanız gereken bir bağımlılık katmanı ekler.
Önerilen entegrasyon kalıpları (hızlı tarifler)
- Eklenti öncelikli (model odaklı iş akışları için en iyisi): Güvenli bir REST API uygulayın → OpenAPI spesifikasyonunu + ai-plugin.json dosyasını yayınlayın → GPT'nin (eklenti etkin) sohbetler sırasında onu çağırmasına izin verin. Ürün aramaları ve eylemleri için idealdir.
- Uygulama tarafından düzenlenen (sıkı kontrol için en iyisi): Uygulamanız kullanıcı girdilerini toplar → araçlar/işlev tanımlarıyla OpenAI Assistants/Responses API'sini çağırır → model bir işlev talep ederse, uygulamanız bunu dahili API'lerinize göre doğrular ve yürütür (veya diğer hizmetleri çağırır) ve sonuçları modele döndürür. Denetlenebilirlik ve güvenlik açısından iyidir.
- RAG destekli (bilgi ağırlıklı GPT'ler için en iyisi): Belgeleri bir vektör veritabanına (Pinecone/Weaviate/Chroma) dizinle → kullanıcı istediğinde, en önemli pasajları al → alınan metni bağlam olarak modele aktar (veya bir alma eklentisi kullan) ve cevapları temellendir.
- Otomasyon köprüsü (SaaS'ı birleştirmek için en iyisi): GPT çıktılarını SaaS API'lerine bağlamak için Zapier / Make / n8n kullanın (Slack'e gönderme, bilet oluşturma, satır ekleme). Mühendis dostu olmayan entegrasyonlar ve hızlı otomasyonlar için idealdir.
Güvenli araç çağrılarını nasıl tasarlarım?
- En az ayrıcalıklı kimlik bilgilerini kullanın (mümkünse salt okunur).
- Kritik kararlar için onlara güvenmeden önce tüm dış yanıtları doğrulayın.
- Hız sınırlaması ve izleme aracı kullanımı ve denetim için API çağrılarının kaydı.
GPT ve eklenti karşılaştırması: Özel bir GPT, ChatGPT içinde yapılandırılmış bir yardımcıdır (kod gerektirmez); eklenti ise ChatGPT'nin harici API'leri çağırmasına olanak tanıyan bir entegrasyondur. Her ikisini de birleştirebilirsiniz: yerleşik talimatlara sahip bir GPT + gerçek zamanlı verileri almak veya eylemde bulunmak için ekli eklenti kancaları.
Dağıtılan bir GPT'yi nasıl test etmeli, ölçmeli ve yönetmeliyim?
Dağıtımdan önce hangi testleri çalıştırmalıyım?
- Fonksiyonel testler: Çıktılar 50-100 temsili istemde beklentilerle uyuşuyor mu?
- Stres testleri: Arıza modlarını kontrol etmek için düşmanca veya kötü biçimlendirilmiş girdi sağlayın.
- Gizlilik testleri: asistanın dahili belge parçacıklarını yetkisiz kullanıcılara sızdırmamasını sağlayın.
Hangi metrikler önemlidir?
- Doğruluk/hassasiyet etiketli bir kümeye karşı.
- Hızlı başarı oranı (eyleme dönüştürülebilir çıktı döndüren sorguların yüzdesi).
- İlerletme oranı (ne sıklıkla başarısız olduğu ve insan müdahalesi gerektirdiği).
- Kullanıcı memnuniyeti kısa sohbet içi derecelendirme istemleri yoluyla.
Yönetişim nasıl sürdürülür?
- Talimat değişiklikleri ve dosya güncellemeleri için bir değişiklik günlüğü tutun.
- GPT'leri düzenlemek/yayınlamak için rol tabanlı erişimi kullanın.
- Veri hassasiyeti ve politika uyumu için periyodik yeniden denetim planlayın.
Bilmeniz gereken önemli sınırlamalar ve püf noktaları
- Özel GPT'ler bir oturum sırasında API'leri çağırabilir (eklenti/eylemler aracılığıyla), ancak "hareketsiz" bir Özel GPT'ye veri gönderme konusunda sınırlamalar vardır. Pratikte bu, GPT tarafından başlatılan çağrılara (eklentiler veya işlevler) sahip olabileceğiniz veya uygulamanızın modeli API aracılığıyla çağırabileceği anlamına gelir; ancak genellikle, GPT'nin daha sonra otomatik olarak kullanacağı harici web kancalarını tetiklemek gibi, barındırılan bir Özel GPT örneğine eşzamansız olarak veri gönderemezsiniz. Güncel davranış için ürün belgelerini ve topluluk konularını inceleyin.
- Güvenlik: Eklentiler ve API entegrasyonları saldırı yüzeyini (OAuth akışları, veri sızdırma riski) artırır. Eklenti uç noktalarını ve üçüncü taraf araçları, doğrulanana kadar güvenilmez olarak kabul edin ve en düşük ayrıcalıklı kimlik doğrulama + günlük kaydını takip edin. Sektör raporlaması ve denetimleri, eklenti güvenliği risklerini vurgulamıştır; bu konuyu ciddiye alın.
- Gecikme ve maliyet: Canlı API çağrıları ve alma, gecikme ve belirteçler ekler (alınan metni istemlere eklerseniz). Önbelleğe alma için mimari oluşturun ve alınan bağlamın kapsamını sınırlayın.
- Yönetim: Dahili GPT'ler için, eklentileri kimin ekleyebileceğini, hangi API'lerin çağrılabileceğini kontrol edin ve bir onay/denetim süreci sürdürün.
İstemleri nasıl optimize edebilirim, halüsinasyonları nasıl azaltabilirim ve güvenilirliği nasıl artırabilirim?
Pratik teknikler
- Kaynaklara verilen yanıtlar: Yüklenen dosyalardan veri çekerken GPT'den belge adını ve paragraf numarasını belirtmesini isteyin.
- Adım adım akıl yürütmeyi gerektirir: Karmaşık kararlar için kısa bir düşünce zinciri veya numaralandırılmış adımlar isteyin (sonra özetleyin).
- Doğrulama adımlarını kullanın: GPT cevap verdikten sonra, ekli dosyalara karşı kısa bir doğrulama geçişi çalıştırmasını ve bir güven puanı döndürmesini söyleyin.
- Yaratıcılığı sınırlayın: "Asistan emin değilse, şu şekilde yanıt verin: 'Yeterli bilgim yok - lütfen X'i yükleyin veya Y'ye sorun.'" gibi bir talimat ekleyin.
Otomatik testleri ve insan inceleme döngülerini kullanın
- Herhangi bir talimat değişikliğinden sonra çalıştırılacak "altın istemler" ve beklenen çıktıların küçük bir gövdesini oluşturun.
- Erken dağıtım sırasında yüksek riskli sorgular için insan-döngüde (HITL) kullanın.
Nihai tavsiyeler
Yeni başlıyorsanız, dar bir kullanım senaryosu seçin (örneğin, dahili oryantasyon asistanı veya kod inceleyici) ve GPT Oluşturucu'nun konuşma odaklı Oluşturma akışını kullanarak hızla yineleme yapın. Bilgi kaynaklarını özlü ve sürümlü tutun, küçük bir test paketi oluşturun ve sıkı izinlendirme uygulayın. Günümüzde özel GPT'ler için bellek sınırlamasını göz önünde bulundurun; kalıcı bellek seçenekleri gelişene kadar süreklilik sağlamak için Projeler ve yüklenen referansları kullanın.
Başlamak
CometAPI, OpenAI serisi, Google Gemini, Anthropic Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla yapay zeka modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde bir araya getiren birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme özellikleri sunan CometAPI, yapay zeka yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, ister görüntü oluşturucular, ister müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanıza, maliyetleri kontrol etmenize ve tedarikçiden bağımsız kalmanıza olanak tanır; tüm bunları yaparken de yapay zeka ekosistemindeki en son yeniliklerden yararlanırsınız.
Başlamak için, chatgpt modelinin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !