Neden Statik Bir Skor Yerine Zamanla Sönümlenen Metrikler?

2026-08-11

Bir LLM'e "bu metni oku ve 1-10 arası puanla" demek kolaydır. Ama bu tek başına bir entity zekası değildir — sadece o anki metnin bir özetidir. Gerçek dünyada bir varlığı (bir bayi, bir çalışan, bir tesis) takip etmek istediğinizde üç şey eksik kalır:

1. Kalibrasyon: tek bir sinyal skoru resetlemez

Bir müşteri şikayeti geldiğinde, o tek sinyalin bir çalışanın altı aylık performans geçmişini sıfırlaması istenmez. HuMetric'in curator ajanı yeni gözlemi geçmiş veriyle birleştirir; skor sinyalin ağırlığına ve geçmişin tutarlılığına göre kayar, sıçramaz. Bu birleştirme bir LLM'in "yargısı" değil, belirlenimci (deterministic) bir ağırlıklı ortalamadır — aynı girdi her zaman aynı çıktıyı üretir:

Curator ajanının yaptığı iş: yeni ve eski değer/güven ikilisinin ağırlıklı ortalaması, saf bir fonksiyon olarak

2. Kanıt doğrulama: kanıtsız metrik yayınlanmaz

Bir metrik, dayandığı cümle metinde birebir yoksa yayına çıkmaz — insan onayına düşer. Bu, modelin kanıt uydurmasına karşı basit ama etkili bir denetimdir: her metrik, üretildiği kanıt cümlesiyle birlikte saklanır.

Bir metrik metinde birebir kanıt bulunduğunda yayında, bulunamadığında insan onayına düşer

3. Zamanla sönümleme: sessizlik de bir sinyaldir

Bir bayi üç ay boyunca hiç ziyaret edilmediyse, o bayinin son bilinen skoru hâlâ %100 güvenilir mi? Statik bir skorlama sisteminde evet — sayı orada donmuş kalır. HuMetric'te metrikler zamanla belirsizleşir: skor kendisi ve ona eşlik eden güven değeri, en son ne zaman gerçek bir gözlem geldiğine bağlı olarak birlikte hareket eder.

Aynı kayıt zamanla daha düşük güvene sahip oluyor: kaydedildiği gün 0.80, 180 gün sonra 0.57, 365 gün sonra 0.40

4. Fail-closed çok kiracılı izolasyon

Bir metrik motorunun pratikte kullanılabilmesi için, bir kiracının verisinin bir başkasına asla sızmaması gerekir. HuMetric bunu uygulama koduna değil veritabanı seviyesine (PostgreSQL Row-Level Security) taşır: kiracı bağlamı ayarlanmazsa sıfır satır döner — sessiz bir veri sızıntısı yerine gürültülü bir "boş sonuç".

Sonuç

"LLM'e sor, sayıyı al" tek seferlik bir demo için yeterlidir. Bir varlığı haftalar ve aylar boyunca güvenilir şekilde takip etmek için asıl ihtiyaç duyulan şey kalibrasyon, kanıt doğrulama, zamanla sönümleme ve izolasyondur — HuMetric'in Metric Pack mimarisinin çözmeye çalıştığı problem tam olarak budur. Motorun uçtan uca nasıl çalıştığını 2 dakikada görmek isterseniz: