In this Article
Herkese açık web verileriyle bir LLM veya RAG uygulaması oluşturmak, bir veri toplama hattı işletmek demektir ve 2026’da bu hattın yalnızca işlevsel değil, uyumlu da olması gerekir. EU AI Act’in eğitim verileri ve telif hakkı kuralları, makine tarafından okunabilen vazgeçme tercihleri ve GDPR nedeniyle, ciddi yaklaşanlar için “hemen kazıyın” dönemi sona erdi. Bu rehber, LLM/RAG uygulamaları için uyumlu bir herkese açık web verisi hattına yönelik pratik bir mimari sunuyor: neleri toplamalı, vazgeçme tercihlerini nasıl dikkate almalı, köken bilgisini nasıl korumalı ve temiz proxy altyapısı bu yapıya nerede uyuyor.
Ben, AI veri hatlarıyla çalışan, yapay zekâ odaklı kısmi süreli CMO Andrii Byzov’um. Bu, hukuki tavsiye değil, pratik bir mimari genel bakışıdır. İlgili içerikler: EU AI Act ve web verileri, robots.txt ve AI tarayıcıları ve AI iş yükleri için proxy’ler.
Temel Bilgiler
- Uyumluluk artık hattın bir parçasıdır – EU AI Act (eğitim verisi özeti + telif hakkı/TDM vazgeçme tercihi), makine tarafından okunabilen vazgeçme tercihleri ve GDPR, verileri nasıl topladığınız için geçerlidir.
- Herkese açık, salt okunur verileri toplayın – oturum açmaları veya sahip olmadığınız erişim kontrollerini aşmayın; kişisel verileri tarayın.
- Makine tarafından okunabilen vazgeçme tercihlerini dikkate alın – robots.txt, ai.txt ve TDM çekinceleri artık AB pazarındaki modeller için telif hakkı bakımından önem taşır.
- Köken bilgisini koruyun – bir eğitim verisi özeti oluşturabilmek ve denetimleri yanıtlayabilmek için her veri kümesinin kaynağını, zaman damgasını ve yöntemini kaydedin.
- Etik biçimde tedarik edilmiş proxy’lerle çalışın – temiz, onay alınmış residential IP’ler, savunulabilir bir hattın veri toplama katmanıdır.
“Hemen kazıyın” yaklaşımı neden artık işe yaramıyor
Herkese açık web verileri hâlâ çoğu LLM ve RAG sistemini destekliyor, ancak bunları toplamaya ilişkin kurallar sıkılaştı. EU AI Act, genel amaçlı model sağlayıcılarının bir eğitim verisi özeti yayımlamasını ve metin ve veri madenciliği vazgeçme tercihlerini dikkate almasını gerektirir; robots.txt gibi makine tarafından okunabilen sinyaller artık telif hakkı bakımından önem taşır; GDPR ise veri kümenize giren tüm kişisel verileri düzenler. Bunları görmezden gelen bir hat yalnızca riskli değildir, alt taraftaki müşterinin uyumluluk sürecini de zehirleyebilir. İyi haber şu ki uyumluluk ve kalite aynı yönde ilerler. Belgelenmiş, vazgeçme tercihlerine saygı gösteren, yinelenen kayıtlardan arındırılmış veriler aynı zamanda daha iyi verilerdir.
Aşama aşama uyumlu bir hat
- 1. Kaynak seçimi. Herkese açık, salt okunur sayfaları hedefleyin. Oturum açma veya sahibi olmadığınız erişim kontrolünün arkasındaki her şeyi hariç tutun. İlk günden itibaren bir kaynak kaydı tutun.
- 2. Vazgeçme tercihi ve hak kontrolü. Bir kaynağı taramadan önce robots.txt dosyasını ve TDM/ai.txt çekincelerini okuyun ve bunlara uyun. Bunları öneri değil, geçiş kuralları olarak değerlendirin; AB pazarındaki modeller için telif hakkı uyumluluğunun parçasıdırlar.
- 3. Veri toplama. Hedefleri olumsuz etkilememek veya engellenmemek için dönüşümlü, etik biçimde tedarik edilmiş residential proxy’ler üzerinden makul hızlarda veri çekin. İçerik bölgeselse coğrafi hedefleme yapın. Web scraping için proxy’lerin sağladığı katman budur.
- 4. PII taraması. Kişisel verileri erken aşamada tespit edip en aza indirin; depolamaya girmeden önce GDPR/CCPA riskini yönetmek için filtreleyin veya karartın.
- 5. Köken bilgisi ve depolama. Her kaydı kaynak URL’si, çekme zaman damgası ve toplama yöntemiyle saklayın. Bu meta veriler, EU AI Act eğitim verisi özetini oluşturmanızı ve alt taraftan gelen soruları yanıtlamanızı sağlar.
- 6. Yinelenen kayıtları kaldırma ve kalite. Yinelenen kayıtları ve düşük kaliteli içeriği kaldırın; hangi model sürümünü hangi verilerin eğittiğini veya temel aldığını izleyebilmek için veri kümelerinizi sürümlendirin.
Proxy’ler nereye uyar, nereye uymaz
Proxy’ler veri toplama katmanıdır: herkese açık sayfaları tek bir IP’yi aşırı yüklemeden doğru coğrafyalardan, güvenilir biçimde ve ölçekli olarak çekmenizi sağlarlar. Ancak uyumsuz veri toplamayı uyumlu hâle getirmezler; hukuki çalışma, ne topladığınızda ve vazgeçme tercihleriyle kişisel veri kurallarına uyup uymadığınızda yatar. Bu nedenle tedarik önemlidir: etik biçimde tedarik edilmiş, onay alınmış bir residential ağ savunulabilir bir hattın parçasıyken, şüpheli bir ağ tüm uyumluluk yaklaşımını zedeler. DataImpulse proxy’leri etik biçimde tedarik edilir, kullandıkça öde özelliği ile dönüşüm ve ülke hedefleme sunar; sorumlu bir sürecin altındaki temiz altyapıdır.
Hızlı bir uçuş öncesi kontrol listesi
- Kaynaklar herkese açık ve salt okunurdur; oturum açma aşılmaz.
- robots.txt ve TDM/ai.txt vazgeçme tercihleri her kaynak için okunur ve dikkate alınır.
- İstek hızları makuldür; IP’ler dönüşümlüdür; veri toplama coğrafi olarak doğrudur.
- Kişisel veriler taranır ve en aza indirilir.
- Her kaydın kaynağı, zaman damgası ve yöntemi günlüğe kaydedilir.
- Veri kümelerinde yinelenen kayıtlar kaldırılır, kalite kontrolü yapılır ve sürümlendirilir.
- Proxy altyapısı etik biçimde tedarik edilir.
Sık Sorulan Sorular
2026’da bir web verisi hattını “uyumlu” yapan nedir?
Herkese açık, salt okunur veri toplamak; makine tarafından okunabilen vazgeçme tercihlerini (robots.txt, TDM/ai.txt) dikkate almak; GDPR için kişisel verileri taramak ve EU AI Act eğitim verisi özeti oluşturabilmek üzere köken bilgisini korumak. Mesele yalnızca araçlar değil, ne topladığınız ve bunu nasıl belgelediğinizdir.
AI eğitim verileri için robots.txt dosyasına uymam gerekir mi?
AB pazarına sunulan genel amaçlı modeller için fiilen evet. EU AI Act’in telif hakkı kuralları, robots.txt ve ai.txt gibi makine tarafından okunabilen sinyallerle ifade edilen metin ve veri madenciliği vazgeçme tercihlerine uyulmasını gerektirir.
Proxy’ler uyumlu bir hatta nasıl yardımcı olur?
Proxy’ler veri toplama katmanıdır: herkese açık sayfaları tek bir IP’yi aşırı yüklemeden doğru coğrafyalardan, güvenilir biçimde ve ölçekli olarak çekerler. Etik biçimde tedarik edilmiş residential proxy’ler savunulabilir bir hattın parçasıdır; vazgeçme tercihleri ve kişisel veri kurallarına uyma konusundaki hukuki çalışmanın yerini almazlar.
Köken bilgisi nedir ve neden önemlidir?
Köken bilgisi, her veri kümesinin nereden geldiğinin, ne zaman ve nasıl toplandığının kaydıdır. EU AI Act eğitim verisi özeti oluşturmanızı, denetimleri veya müşteri durum tespitini yanıtlamanızı sağlar.
RAG için herkese açık veri kazımaya izin verilir mi?
Herkese açık, salt okunur verileri toplamak genel olarak savunulabilirdir ve proxy kullanmak yasaldır; ancak vazgeçme tercihlerine uyun, kişisel verilere dikkat edin ve köken bilgisini koruyun. Bu genel bilgilendirmedir, hukuki tavsiye değildir; kullanım durumunuz için hukuk danışmanına başvurun.
AI veri hattınızı temiz altyapı üzerinde kurun
Uyumlu bir hat herkese açık kaynaklar, dikkate alınan vazgeçme tercihleri ve etik biçimde tedarik edilmiş IP’lerle başlar. $1/GB’den başlayan fiyatlarla etik biçimde tedarik edilmiş residential proxy’ler edinin – sorumlu bir LLM/RAG veri sürecinin altındaki veri toplama katmanı olarak kullandıkça öde, dönüşümlü ve küresel yapı.
Bu makale genel bilgilendirmedir, hukuki tavsiye değildir. EU AI Act, DSM Directive ve GDPR yükümlülükleriniz hakkında yetkin bir hukuk danışmanına başvurun.