Derinlemesine
LLM Çıkarım Maliyetini %80 Düşürmek: Üç Katmanlı Optimizasyon (2026)
LLM'de asıl maliyet çıkarımda. Model, sistem ve uygulama katmanlarında caching, routing, kuantizasyon ve batching ile maliyeti nasıl düşürdüğümü anlatıyorum.
14 dkLLM
Blog arşivi
540 yazıdan 193–216 arası gösteriliyor, en yeniden eskiye.
Derinlemesine
Kurumsal AI Ajan Yönetişimi: Envanter, İzlenebilirlik ve Sorumluluk (2026)
Ajanlar üretime girdikçe asıl risk yönetişimde. Ajan envanteri, izlenebilirlik, yetki sınırları ve sorumluluk çerçevesini CTO/CDO gözüyle kuruyorum.
14 dkAjanlar
Karşılaştırma
GPT-5.6, Claude Fable 5, Gemini 2.5 Pro ve Grok 4.5: Temmuz 2026 Sınır Model Karşılaştırması
Temmuz 2026'da üç sınır laboratuvarı aynı anda yeni model çıkardı. GPT-5.6, Claude Fable 5, Gemini Deep Think ve Grok 4.5'i sahadan kıyaslıyorum.
15 dkLLM
Derinlemesine
EU AI Act'te Büyük Erteleme: Digital Omnibus Yüksek Riskli Yükümlülükleri 2027-2028'e Taşıdı
Digital Omnibus ile EU AI Act'in yüksek riskli yükümlülükleri 2027-2028'e ertelendi. Peki bu iptal mi, mühlet mi? Türk ihracatçı için pratik yol haritası.
16 dkYönetişim
Derinlemesine
E-ticarette Yapay Zeka 2026: Talep Tahmini, Öneri ve Müşteri Hizmetleri (Türkiye)
Türk e-ticaretinde yapay zeka artık deneme değil. Talep tahmini, öneri motorları, agentic müşteri hizmetleri ve KVKK uyumunu sahadan senaryolarla anlatıyorum.
14 dkTürkiye
Analiz
AI Ajan Pilotları Neden Üretime Geçemiyor? 2026 Saha Raporu
Ajan pilotlarının büyük kısmı üretime geçemeden ölüyor. Sebep model değil; yönetişim, izlenebilirlik ve bağlam yönetimi. Sahadan çözüm mimarisi paylaşıyorum.
14 dkAjanlar
Derinlemesine
Agentic RAG Mimari Desenleri: Router'dan Self-RAG'e 5 Pattern (2026)
Agentic RAG sıradan RAG değil. Router, ReAct, plan-execute, multi-agent retrieval ve self-RAG desenlerini, ne zaman hangisini seçmeniz gerektiğini anlatıyorum.
15 dkRAG
Rehber
Reranker Gerçekten Gerekli mi? Benchmark ve Karar Rehberi
Reranker gerçekten gerekli mi? RAG retrieval hattında yeniden sıralamanın değer kattığı ve gereksiz olduğu durumlar, cross-encoder, benchmark ve karar rehberi.
32 dkRAG
Derinlemesine
Chunking Stratejileri: RAG'de Belge Bölümleme En İyi Uygulamaları
Chunking stratejileri nelerdir? RAG'de belge bölümleme için chunk boyutu, overlap, semantik chunking ve yapıya duyarlı yöntemlerin en iyi uygulamaları rehberi.
32 dkRAG
Rehber
LLM Maliyet Optimizasyonu: Prompt Caching, Batching ve Model Routing Rehberi
LLM maliyet optimizasyonu nedir? Üretimde token maliyetini düşüren teknikler: prompt caching (önbellekleme), batching, model routing, prompt sadeleştirme ve FinOps.
31 dkLLM
Karşılaştırma
Türkçe LLM ve Türkçe NLP: Mevcut Durum, Zorluklar ve Model Seçimi
Türkçe LLM nedir, Türkçe neden zorludur? Morfoloji, tokenizasyon, model seçimi, dil desteği ve Türkçe NLP görevleri için kapsamlı bir kurumsal rehber.
31 dkTürkiye
Rehber
LLM Değerlendirme (Eval) Rehberi: Metrikler, Benchmark, Kalibrasyon
LLM değerlendirme nedir? Eval metrikleri, benchmark, test seti, LLM-as-judge, kalibrasyon ve RAG değerlendirme için kapsamlı kurumsal eval rehberidir.
33 dkLLM
Rehber
LLM Halüsinasyonu Nasıl Önlenir? Üretimde Doğrulama Katmanları
LLM halüsinasyonu nasıl önlenir? RAG ile temellendirme, kaynak gösterme, guardrail ve insan denetimiyle katmanlı doğrulama ve olgusal doğruluk rehberi.
32 dkLLM
Derinlemesine
On-Prem LLM Kurulumu: Donanım Gereksinimleri ve Maliyet Hesabı
On-prem LLM kurulumu rehberi: donanım gereksinimleri, GPU ve VRAM, kuantizasyon ile tasarruf, sunum yığını ve on-prem vs API toplam sahip olma maliyeti hesabı.
33 dkLLM
Karşılaştırma
Açık Kaynak LLM Karşılaştırması 2026: Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek
Açık kaynak LLM karşılaştırması: Llama, Qwen, Mistral ve DeepSeek'in güçlü yönleri, lisansları, boyutları, Türkçe performansı ve kurumsal model seçimi rehberi.
32 dkLLM
Derinlemesine
Prompt Engineering (İstem Mühendisliği): Kurumsal Kullanım Desenleri
Prompt engineering nedir ve kurumsal ölçekte nasıl uygulanır? Prompt desenleri, sistem promptu, few-shot, chain of thought ve prompt yönetimi rehberi.
32 dkPrompt
Karşılaştırma
Vektör Veritabanı Karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector
Vektör veritabanı karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Weaviate ve pgvector'ü kurumsal RAG için ölçek, performans, maliyet ve KVKK açısından değerlendiriyoruz.
32 dkRAG
Karşılaştırma
RAG için Vektör Veritabanı 2026: Chroma'dan Milvus'a
pgvector mi Qdrant mı? Gecikme, hibrit arama ve ölçek açısından 2026 üretim karşılaştırması, RAG değerlendirme metrikleri ve KVKK için self-hosted seçenekler.
15 dkRAG
Derinlemesine
Uzun Bağlamda 'Lost in the Middle': Milyon-Token Çağında Bağlam Yönetimi (2026)
Milyon-token pencereler bile ortadaki bilgiyi kaçırıyor. Bağlam mühendisliğinin dört sütunu, sıkıştırma, RAPTOR ve hafıza sistemleriyle pratik bağlam yönetimi.
14 dkPrompt
Derinlemesine
TokenOps: LLM Maliyetlerini FinOps Disipliniyle Yönetmek (2026)
Semantik önbellek, model kademeleme ve token telemetrisi ile LLM maliyetlerini %38-68 düşürmek. TokenOps'un pratik oyun kitabı ve gözlemlenebilirlik yığını.
15 dkLLMOps
Karşılaştırma
RAG mı, Fine-tuning mı? 2026 Karar Çerçevesi (LoRA, QLoRA, RFT, GRPO)
Fine-tuning davranışı öğretir, RAG bilgiyi getirir. LoRA/QLoRA adaptörleri, RFT ve küçük dil modelleriyle 'Prompt → RAG → Fine-tune → Distill' karar çerçevesi.
15 dkLLM
Rehber
Late Chunking ve Bağlamsal Getirme: 2026 RAG Parçalama Rehberi
Late chunking, bağlamsal getirme ve agentic RAG ile 2026 parçalama stratejisi. Hangi sorguya hangi pipeline? Üretime dönük bir karar rehberi.
14 dkRAG
Karşılaştırma
Temmuz 2026'da Kurumsal LLM Seçimi: Hangi Model, Hangi İş İçin?
Claude Opus 4.8, GPT-5, Gemini 3, Grok 4... Temmuz 2026'da 'en iyi model' yok; doğru model var. Göreve, bütçeye ve KVKK'ya göre kurumsal seçim çerçevesi.
15 dkLLM
Derinlemesine
EU AI Act GPAI Cezaları ve Sistemik Risk Yükümlülükleri
2 Ağustos 2026'da GPAI modelleri için yaptırımlar başlıyor: %3 ciro veya 15M euro ceza. Türk şirketleri için 6 haftalık uyum sprinti ve KVKK bağlantısı.
15 dkYönetişim