4 yazı
RAG mimarisi nasıl kurulur? Uçtan uca boru hattı, chunking, embedding, vektör veritabanı, hybrid search, reranking, generation ve evaluation adım adım üretim rehberi.
LLM gözlemlenebilirliği nedir? LLM gözlemlenebilirliği, bir dil modeli uygulamasının her isteğini uçtan uca izleyip prompt, yanıt, gecikme, maliyet ve kaliteyi görünür kılan pratiktir. Bu rehber: net tanım, neden gerekli, tracing nasıl çalışır, Langfuse ve OpenTelemetry, üretim izleme metrikleri, değerlendirme, KVKK ve sık sorulan sorular.
Türkçe NLP projeleri, yüzeyde genel doğal dil işleme problemlerine benziyor gibi görünse de, veri yapısı, dilin morfolojik özellikleri ve değerlendirme metodolojisi açısından önemli özgün zorluklar barındırır. Eklemeli morfoloji, zengin çekim yapısı, kelime form patlaması, sözcük kökü ile eklerin anlam üzerindeki belirleyici rolü, yazım çeşitliliği, konuşma dili etkisi, kod karmaşası, alan-özel terimler ve sınırlı yüksek kaliteli veri kaynakları; Türkçe’de model geliştirmeyi yalnızca daha fazla veri toplama problemi olmaktan çıkarır. Buna ek olarak, Türkçe NLP projelerinde klasik metriklerle yapılan değerlendirme çoğu zaman gerçek kaliteyi gizler; çünkü kelime düzeyi doğruluk, görev başarımı, morfolojik doğruluk, nadir örnek performansı ve üretim dayanıklılığı aynı şey değildir. Bu kapsamlı rehberde, Türkçe NLP projelerinde veri, morfoloji ve değerlendirme zorluklarını sistematik biçimde ele alıyor; metin sınıflandırma, NER, retrieval, LLM ve kurumsal NLP senaryoları bağlamında uygulanabilir çözüm stratejilerini detaylı biçimde inceliyoruz.
Üretim seviyesinde yapay zekâ sistemleri kurmak, tek bir model veya tek bir araç seçmekten çok daha fazlasını gerektirir. Gerçek başarı; veri akışları, pipeline orkestrasyonu, model ve servis dağıtımı, gözlemlenebilirlik, kalite değerlendirmesi, güvenlik ve yönetişim katmanlarının uyumlu biçimde çalışmasına bağlıdır. Bu kapsamlı rehberde, AI engineering stack’in ana bileşenlerini; orkestrasyon, deployment, observability ve evaluation ekseninde karşılaştırmalı olarak inceliyor, hangi katmanın hangi problemi çözdüğünü, ekiplerin hangi hatalara düştüğünü ve kurumsal ölçekte daha doğru teknoloji kararlarının nasıl verileceğini detaylı biçimde ele alıyoruz.