Vektör Veritabanı Seçimi: pgvector mı, Ayrı Servis mi?
RAG kuran çoğu ekip işe vektör veritabanı seçerek başlıyor. Halbuki ilk soru şu olmalı: mevcut PostgreSQL yetmez mi? Çoğu projede yetiyor — nerede yetmediğini rakamlarla anlatıyoruz.
Yapay Zekâ Yazdığı Kodu Üretime Almadan Önce 9 Kontrol
Asistanın ürettiği kod ilk denemede çalışıyor. Sorun da tam burada başlıyor: çalışan kod ile doğru kod aynı şey değil. Bu yazıda, üretime almadan önce uygulanacak dokuz kontrol var.
Yapay Zekâ Çağında Junior Geliştirici Olmak
Asistanlar temel kodu saniyeler içinde yazınca "junior'a gerek kalmayacak" denildi. Sahada olan bu değil: değerli olan şeyin tanımı değişti. Neyin değerini koruduğuna bakalım.
LLM Uygulamalarında Halüsinasyonu Azaltmanın Pratik Yolları
Büyük dil modellerinin var olmayan bilgiyi güvenle uydurması sorununa karşı RAG, kaynak zorunluluğu ve yapılandırılmış çıktı teknikleri.
Yapay Zekâ Projelerinde Veriyi Sorumlu Kullanmak: KVKK ve Pratik Sınırlar
Model eğitirken kullandığınız veri, bir gün geri istenebilir. Baştan kurulmayan izin yapısı sonradan kurulmuyor.
RAG Mimarisi: Kendi Belgeleriniz Üzerinde Doğru Cevap Üretmek
Modeli eğitmek yerine doğru belgeyi bulup önüne koymak: RAG çoğu kurumsal senaryoda daha ucuz ve daha doğru.
Büyük Dil Modellerini Kendi Uygulamanıza Entegre Etmek
Bir yapay zekâ özelliğini demoda çalıştırmak kolay, üretimde ayakta tutmak farklı bir iştir. İstem tasarımı, maliyet, gecikme ve doğrulama katmanlarını ele alıyoruz.