LLM Context Engineering: Baglami doğru kurmak
Büyük dil modellerinde bağlam muhendisligi, prompt tasarımı ve token butcesi yonetiminin üretim ortamlarinda güvenilir sonuç almak icin kritik teknik temellerini acikliyoruz.
Blog
Yazılar & notlar
Mimari, .NET, Flutter ve ürün geliştirme üzerine yazılar.
Tümü
Yapay Zeka
.NET & C#
Flutter & Mobil
Web Geliştirme
DevOps
Veritabanı
Yazılım Mimarisi
API Tasarımı
Güvenlik
Test & Kalite
RAG nedir? Retrieval-Augmented Generation temelleri
Retrieval-Augmented Generation mimarisinin temel bilesenlerini, vektor arama akisini ve ilk üretim kurulumunda dikkat edilmesi gereken kalite metriklerini anlatiyoruz.
Ileri RAG: chunking, rerank ve hibrit arama
Temel RAG pipeline'ini ölçeklendirmek icin ileri chunking teknikleri, cross-encoder reranking ve vektor ile BM25 hibrit arama stratejilerini derinlemesine inceliyoruz.
Fine-tuning ne zaman gerekir?
LLM fine-tuning'in gercekten gerekli olduğu senaryolari, maliyet-fayda analizini ve prompt veya RAG ile cozulebilecek durumlari ayirt eden pratik bir cerceve sunuyoruz.
Fine-tuning vs RAG: karar matrisi
Fine-tuning ile RAG arasinda sistematik seçim yapmak icin karar matrisi, hibrit mimari ornekleri ve farklı is yukleri icin ölçülebilir kriterler sunuyoruz.
Harness Engineering: AI ajanlarini guvenle kosturmak
Üretim ortaminda AI ajanlarini calistirirken harness muhendisligi, izolasyon, politika katmanları ve gozlemlenebilirlik ile riskleri sistematik olarak dusurur. Bu yaklaşım, ajanin arac erisimini sinirlandirirken is degerini koruyan güvenli bir çalışma cercevesi sağlar.
Agent harness kaliplari: tool, memory ve policy
Ajan harness tasarımında tool registry, bellek katmanları ve politika motoru birbirinden ayrilmaz uc ayaktir; doğru kalip seçimi ajanin hem güvenilir hem de ölçeklenebilir calismasini belirler. Her bilesen icin farklı mimari desenlerin maliyet, tutarlılık ve bakım acisindan net trade-off'lari vardir.
AI evaluation harness: kaliteyi olcmek
Evaluation harness, LLM ciktilarini subjektif izlenimden cikarip tekrarlanabilir metrik setlerine baglar; regresyon, güvenlik ve is hedeflerini ayni boru hattinda olcer. Doğru tasarlanmis bir eval yigini, model veya prompt degisikliginin canliya cikmadan once riskini nicel olarak gösterir.
Context + RAG + Fine-tune birlikte nasil çalışır?
Bağlam muhendisligi, RAG ve fine-tuning birbirinin yerine gecen degil tamamlayici katmanlardir; doğru siralama ve gorev ayrimi tutarlı ve güncel bir AI sistemi kurar. Tek basina RAG veya tek basina fine-tune çoğu üretim senaryosunda yetersiz kalir.