Büyük dil modelleri, RAG mimarisi, veri bilimi ve veri odaklı karar kültürü. Yapay zekâyı gösteri olmaktan çıkarıp üretime alan pratik yaklaşımlar.
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.
Büyük dil modellerinin var olmayan bilgiyi güvenle uydurması sorununa karşı RAG, kaynak zorunluluğu ve yapılandırılmış çıktı teknikleri.
Test setinde mükemmel skor alıp üretimde başarısız olan modellerin en yaygın nedeni: fark edilmeyen veri sızıntısı.
Bir modelin doğruluğu üretimde neden zamanla düşer? Veri kayması (data drift) türleri ve erken uyarı sinyalleri.
Model eğitirken kullandığınız veri, bir gün geri istenebilir. Baştan kurulmayan izin yapısı sonradan kurulmuyor.
Test kazandı diye erken durdurmak, çoğu şirkette var olmayan iyileşmeleri gerçek sanmanın bir numaralı sebebi.
Modeli eğitmek yerine doğru belgeyi bulup önüne koymak: RAG çoğu kurumsal senaryoda daha ucuz ve daha doğru.
Analizin kalitesi modelde değil, veriyi temizleme aşamasında belirlenir. Eksik değerler, aykırı gözlemler ve tutarsız kayıtlarla nasıl başa çıkılır?
Bir yapay zekâ özelliğini demoda çalıştırmak kolay, üretimde ayakta tutmak farklı bir iştir. İstem tasarımı, maliyet, gecikme ve doğrulama katmanlarını ele alıyoruz.
Panolar çoğaldıkça kararlar iyileşmiyorsa sorun araçta değil kurguda. Ölçüm planı, tek doğruluk kaynağı ve doğru metrik seçimiyle veriyi karara dönüştürmenin yolu.
