Yapay zeka
Canlı sistemlerde yapay zeka kullanımı için teknik rehberler.
Yapay zeka neleri kapsar
Bu kategori, canlı ortamda çalışan yapay zeka özelliklerinin geliştirilmesini ele alır — RAG ve LLM entegrasyonundan maliyetlere, sınırlara ve işletime kadar.
Bu kategorinin kapsamı
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) nedir
- RAG mi fine-tuning mi
- Canlı ortam için bir RAG pipeline'ı
- LLM maliyetlerini hesaplamak
Bu konudaki teknik rehberler.
Her önerinin avantajlarını, maliyetlerini, sınırlamalarını ve hangi koşullarda farklı bir seçimin uygun olduğunu açıklayan ayrıntılı teknik rehberler.
Üretim sistemlerinde yapay zeka — demo değil, mühendislik
Yapay zeka demosundan güvenilir bir üretim sistemine uzanan uzun yol: değerlendirme, hata modları, guardrail'ler — olasılıksal olanı deterministik olanla çevrelemek.
Yapay zeka ne zaman yanlış çözümdür
Yapay zeka geliştiren bir şirketten: yapay zeka ne zaman yanlış tercihtir. Bir problemin hangi biçime ihtiyaç duyduğu, bir kuralın neden çoğu zaman üstün olduğu, yanlış yerdeki yapay zekanın neye mal olduğu.
Güvenilir yapay zeka yanıtları — bağlam ve kaynaklar için mimari
Bir yapay zeka yanıtı güvenilir, güncel bağlama ve izlenebilir kaynaklara nasıl dayandırılır; böylece yalnızca akıcı değil, doğru ve kanıtlanabilir olur.
Agentic Coding: Yazılım geliştirmede görev tanımı, koordinasyon ve doğrulama
Agentic coding, yazılım geliştirmedeki darboğazı kaydırır: kodu yazmaktan, işi tanımlamaya, doğrulamaya ve sorumluluğunu üstlenmeye.
Bu konudaki proje deneyimleri.
Gerçek projelerde karşılaşılan sorunlar ve çıkarılan dersler. Müşteri adlarını paylaşmadan teknik deneyimlerimizi aktarıyoruz.
Bu kategorideki yazılar düzenli olarak yayımlanıyor. Temel kavramları şimdiden sözlükte bulabilirsiniz.
Sözlüğe gitBu alanda somut bir sorununuz mu var?
Sorunun teknik çözümünü, uygulamayı geliştirecek ekiple birlikte değerlendirin.
