İçeriğe atla

llm

11 yazı

llm
Kod Ajanlarında Kalite: Model Kademesi mi, Harness mi?

Kod ajanı kötü çıktı verince refleks daha güçlü model. Sınırlı görevlerde harness skoru en az kademe yükseltmek kadar oynatıyor; hangi kolu çekeceğinizi söyleyen kural.

ai-agents · ai-tools · llm +3

RAG Veri Hazırlama: Yapay Zeka Sisteminin Başarısını Belirleyen Temel

RAG sistemleri için doküman parsing, chunking stratejileri, bağlamsal zenginleştirme ve embedding optimizasyonunu kapsayan kapsamlı kılavuz

rag · llm · embeddings +2

RAG mi, Fine-Tuning mi, Hazır AI mi? Kurumsal Karar Rehberi

Kurumsal AI entegrasyonu için pratik 6 seviyeli framework: ChatGPT, RAG, MCP agent veya fine-tuning ne zaman kullanılmalı, PII ve finans uyumluluğu odaklı.

ai-adoption-strategy · rag · mcp +2

AI/LLM Sözlüğü: Her Geliştiricinin Bilmesi Gereken 82 Terim

AI/LLM alanında pratik, implementation odaklı bir sözlük. Token'lardan agent'lara, RAG'dan fine-tuning'e, kod örnekleri ve dürüst değerlendirmelerle.

llm · ai-agents · rag +6

Production Sistemleri için Prompt Engineering: Sistematik Bir Mühendislik Yaklaşımı

Kurumsal LLM uygulamaları için production-grade prompt engineering rehberi: sistematik tasarım, güvenlik, observability ve maliyet optimizasyonu.

prompt-engineering · llm · ai-tools +6

RAG Mimari Desenleri: Temel Vector Search'ün Ötesinde

Hybrid search, reranking, GraphRAG ve self-corrective pattern'ler dahil gelişmiş RAG tekniklerine dair kapsamlı rehber. Production AWS implementasyonu örnekleriyle.

rag · llm · vector-databases +4

AI Workload'ları için FinOps: Production'da LLM Maliyet Yönetimi

Prompt caching, model routing, token budget'ları ve semantic caching: production LLM harcamasını kaliteden ödün vermeden öngörülebilir tutmanın yolları.

aws · cost-optimization · llm +3

AI Agent Mimari Desenleri: ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent

Kural tabanlı chatbot'lardan otonom AI agent'larına mimari evrim: ReAct, Plan-and-Execute ve çoklu-agent desenleri TypeScript örnekleriyle anlatılıyor.

ai-agents · llm · architecture +2

LangChain Production'da: Çalışan Patternler ve İşe Yaramayan Anti-Patternler

LangChain'i production'da çalıştırırken öğrenilen dersler: hataya yol açan anti-patternler, işe yarayan patternler, kod örnekleri ve maliyet optimizasyonu.

langchain · llm · production +5

TypeScript ile MCP Sunucusu Geliştirme: Production Rehberi

MCP'nin AI tool entegrasyonunu nasıl standartlaştırdığını, TypeScript örnekleriyle server geliştirme, güvenlik yönetimi ve production performans optimizasyonunu öğren.

mcp · ai-adoption-strategy · claude +3

AI Kod İncelemesi ile İnsan İncelemesi: Hangisi Neyi Yakalar

AI destekli kod incelemesinin neyi yakaladığı, insanların hangi alanlarda üstün kaldığı ve etkili insan-AI işbirliğinin kod incelemesinde nasıl kurulacağı.

code-review · ci-cd · security +7