7 yazı
Embedding modeli seçimi, Türkçe RAG kalitesinin kaderini belirler. Çok dilli mi Türkçeye özel mi, boyut ve performans, benchmark okuma ve test kurma rehberi.
Ağustos 2026 frontier manzarası: SWE-bench Verified’de başabaş, SWE-bench Pro’da ayrışma. Hangi işe hangi model, benchmark okuryazarlığı ve Türkçe performans kriteri.
Reranker gerçekten gerekli mi? RAG retrieval hattında yeniden sıralamanın değer kattığı ve gereksiz olduğu durumlar, cross-encoder, benchmark ve karar rehberi.
LLM değerlendirme nedir? Eval metrikleri, benchmark, test seti, LLM-as-judge, kalibrasyon ve RAG değerlendirme için kapsamlı kurumsal eval rehberidir.
Vektör veritabanı karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Weaviate ve pgvector'ü kurumsal RAG için ölçek, performans, maliyet ve KVKK açısından değerlendiriyoruz.
Temmuz 2026 itibarıyla sınır modelleri: benchmark'lar, fiyat/performans ve kurumsal seçim rehberi. Hangi işe hangi model? Sahadan pratik notlar.
LLM değerlendirme nedir? LLM değerlendirme (eval), bir büyük dil modelinin veya LLM tabanlı uygulamanın çıktılarının doğruluk, tutarlılık ve güvenlik açısından sistematik olarak ölçülmesidir. Bu rehber: net tanım, neden önemli, değerlendirme metrikleri, llm as a judge, benchmark, ragas, offline ve online eval, KVKK, sık sorulan sorular.