9 yazı
RAG sistemlerini ölçmenin dört temel metriği: faithfulness, answer relevancy, context precision ve recall. RAGAS ile değerlendirme, eşikler ve bağlam güveni.
Kırılgan elle yazılmış promptların ötesine geçmek: meta-prompting ve DSPy ile programatik, ölçüye dayalı otomatik prompt optimizasyonunun pratik rehberi.
RAG kurmak kolay, güvenilir olduğunu kanıtlamak zor. Getirme/üretim metrikleri, RAGAS ile referanssız değerlendirme, OpenTelemetry span’leri ve başarılı çıktı başına maliyet.
2026'da 'özellik olarak vektör' kazanıyor: PostgreSQL + pgvector çoğu senaryoya yetiyor. Üç mimari eşik, değerlendirme tuzakları ve seçim kriterleri.
Testte %90 olan ajan üretimde %70'e düşüyor. Güvenilirlik boşluğunu, pass^k'yi, LLM-yargıç önyargılarını ve üretim için değerlendirme çerçevesini sahadan anlatıyorum.
RAG sisteminizin gerçek kalitesini dört temel metrikle ölçün: faithfulness, answer relevance, context precision ve recall. Ragas, LLM-as-a-judge ve Türkçe zorlukları.
Muhakeme modellerinde açık zincirleme düşünme talimatları çoğu zaman zararlı. Bağlam mühendisliğine geçiş, sonuç odaklı promptlar ve değerlendirme döngüleri.
LLMOps nedir? Büyük dil modellerini üretimde çalıştırma disiplini: MLOps farkı, prompt yönetimi, değerlendirme, LLM gözlemlenebilirliği, maliyet optimizasyonu, guardrail ve olgunluk modeli.
LLM-as-a-judge otomatik değerlendirmenin baskın yöntemi ama önyargılı; RAGAS insan korelasyonu sadece 0.55. Önyargılar ve Türkçe/KVKK bağlamıyla güvenilir eval rehberi.