yapay zekâ etiketiyle işaretlenmiş tüm yazılar.
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.
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.
Asistanlar temel kodu saniyeler içinde yazınca "junior'a gerek kalmayacak" denildi. Sahada olan bu değil: değerli olan şeyin tanımı değişti. Neyin değerini koruduğuna bakalım.
Büyük dil modellerinin var olmayan bilgiyi güvenle uydurması sorununa karşı RAG, kaynak zorunluluğu ve yapılandırılmış çıktı teknikleri.
Model eğitirken kullandığınız veri, bir gün geri istenebilir. Baştan kurulmayan izin yapısı sonradan kurulmuyor.
Modeli eğitmek yerine doğru belgeyi bulup önüne koymak: RAG çoğu kurumsal senaryoda daha ucuz ve daha doğru.
Bir yapay zekâ özelliğini demoda çalıştırmak kolay, üretimde ayakta tutmak farklı bir iştir. İstem tasarımı, maliyet, gecikme ve doğrulama katmanlarını ele alıyoruz.
