60 yazı
Chain of thought nedir? Zincirleme düşünme, dil modelinin bir soruyu adım adım düşünerek yanıtladığı akıl yürütme yöntemidir. Ne zaman gerekli, ne zaman gereksiz?
Kuantizasyon nedir? Kuantizasyon, bir modeli daha az bitle temsil ederek bellek tasarrufu ve hız sağlayan, karşılığında ölçülebilir bir kalite kaybı getiren model sıkıştırma tekniğidir.
GPU nedir? GPU, binlerce çekirdeğiyle paralel hesaplama yapan ve yapay zeka donanımının kalbini oluşturan işlemcidir. VRAM, CPU GPU farkı ve çıkarım eğitim farkı bu rehberde.
Few shot prompting nedir? Modele isteğinizi birkaç örnekle gösterip yönlendirme tekniğidir. Kaç örnek vermeli, örnekler nasıl seçilir, zero shot farkı bu rehberde.
On-premise yapay zeka altyapısı nasıl kurulur? Donanım, model servis etme, ölçeklenme, izleme, güncelleme ve gerçek operasyon yükü — kurumsal karar rehberi.
AI ajanı chatbot farkı nedir? Chatbot konuşup yanıtlar; AI ajanı ise hedefe göre plan yapıp araç kullanarak çok adımlı görevi tamamlayan otonom bir sistemdir.
llm donanım gereksinimi nasıl hesaplanır? Model boyutu vram, kuantizasyon ve eşzamanlı kullanıcıdan yola çıkan GPU bellek hesabı ve sunucu boyutlandırma.
Sistem promptu yazımı; rol tanımlama, kısıt yazımı ve çıktı formatı katmanlarını doğru kurmaktır. Prompt yapısını uzman gözüyle katman katman ele alıyoruz.
LLM benchmark skorları nasıl okunur? Veri sızıntısı, gerçek performans ve değerlendirme sınırını gözeterek model karşılaştırması okuma için pratik rehber.
Ajan mimarisinde tool tanımlama nasıl yapılır? İyi bir araç şeması: net isim, ne zaman kullanılacağını söyleyen açıklama, biçimli parametre ve hata mesajı.
Eval seti kurulumu rehberi: altın soru seti tasarımı, puanlama rubriği, kabul eşiği ve regresyon testiyle üretim düzeyinde LLM değerlendirme disiplini.
Kurumsal RAG nasıl kurulur? Boru hattı katmanları, doküman hazırlığı, getirme, üretim ve kalite ölçümü; kurumsal rag mimarisi ve kurulumu için teknik rehber.
Açık kaynak LLM kurumsal kullanımda nerede duruyor? Lisans koşulları, kapalı model karşılaştırması, operasyon yükü ve hangi senaryoda mantıklı olduğu.
Prompt mühendisliği nedir? Dil modelinden istenen çıktıyı almak için talimatın bilinçli tasarımı: rol, görev, bağlam verme, kısıt ve çıktı formatı katmanları.
Prompt engineering artık sanat değil mühendislik. DSPy ile otomatik optimizasyon, eval-odaklı iş akışı, yapılandırılmış çıktı, prompt zincirleme ve Türkçe’ye özgü değerlendirme.
Ağustos 2026 frontier manzarası: SWE-bench Verified’de başabaş, SWE-bench Pro’da ayrışma. Hangi işe hangi model, benchmark okuryazarlığı ve Türkçe performans kriteri.
Temmuz 2026'da üç büyük sağlayıcı yeni sınır modelleri çıkardı. Kurumsal kullanım açısından karşılaştırma, çok-model stratejisi ve doğru seçim rehberi.
1 milyon token çağında RAG mı uzun bağlam mı? Hibrit mimari, BM25 + vektör, RRF, reranking, bağlamsal getirme ve KVKK açısından doğru seçimin pratik rehberi.
RAG sisteminizin gerçek kalitesini dört temel metrikle ölçün: faithfulness, answer relevance, context precision ve recall. Ragas, LLM-as-a-judge ve Türkçe zorlukları.
Gartner'ın deyişiyle context engineering in, prompt out. Rol nasıl evrildi, hâlâ işe yarayan desenler (CoT, few-shot) ve kurumsal ölçekte bağlam yönetimi.
Gözlemlenebilirlik artık üretim ön koşulu. İzleme ve değerlendirme farkı, halüsinasyon tespiti, LangSmith/Langfuse/MLflow ve KVKK için barındırma seçenekleri.
Temmuz 2026 LLM API fiyat tablosu, TCO çerçevesi ve maliyet düşürme kaldıraçları. En ucuz neden her zaman en doğru değil ve KVKK/veri konumu boyutu.
Reranker gerçekten gerekli mi? RAG retrieval hattında yeniden sıralamanın değer kattığı ve gereksiz olduğu durumlar, cross-encoder, benchmark ve karar rehberi.
LLM maliyet optimizasyonu nedir? Üretimde token maliyetini düşüren teknikler: prompt caching (önbellekleme), batching, model routing, prompt sadeleştirme ve FinOps.
Türkçe LLM nedir, Türkçe neden zorludur? Morfoloji, tokenizasyon, model seçimi, dil desteği ve Türkçe NLP görevleri için kapsamlı bir kurumsal rehber.
LLM değerlendirme nedir? Eval metrikleri, benchmark, test seti, LLM-as-judge, kalibrasyon ve RAG değerlendirme için kapsamlı kurumsal eval rehberidir.
LLM halüsinasyonu nasıl önlenir? RAG ile temellendirme, kaynak gösterme, guardrail ve insan denetimiyle katmanlı doğrulama ve olgusal doğruluk rehberi.
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.
Açık kaynak LLM karşılaştırması: Llama, Qwen, Mistral ve DeepSeek'in güçlü yönleri, lisansları, boyutları, Türkçe performansı ve kurumsal model seçimi rehberi.
Prompt engineering nedir ve kurumsal ölçekte nasıl uygulanır? Prompt desenleri, sistem promptu, few-shot, chain of thought ve prompt yönetimi rehberi.
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.
RAG mı fine-tuning mi? Karar çerçevesi, maliyet karşılaştırması ve hibrit yaklaşım: hangi senaryoda RAG, hangisinde fine-tuning doğru, bu rehberde netçe.
RAG mimarisi nasıl kurulur? Uçtan uca boru hattı, chunking, embedding, vektör veritabanı, hybrid search, reranking, generation ve evaluation adım adım üretim rehberi.
Temmuz 2026 itibarıyla sınır modelleri: benchmark'lar, fiyat/performans ve kurumsal seçim rehberi. Hangi işe hangi model? Sahadan pratik notlar.
Claude Sonnet 5, Gemini 3.5 Flash, GPT-5.6 ve açık ağırlıklı modeller. Kullanım senaryosuna göre model seçim çerçevesi ve maliyet/gecikme tablosu.
AI engineer nedir? AI Engineer (yapay zeka mühendisi), hazır temel modelleri ve API'leri kullanarak yapay zeka özelliklerini gerçek uygulamalara entegre eden mühendistir. Bu rehber: net tanım, ml engineer farkı, gerekli beceriler, kariyer yolu, maaş aralığı, Türkiye ekosistemi, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Sistem promptu nedir? Sistem promptu, bir dil modeline konuşma başlamadan önce verilen ve modelin rol tanımını, davranış kurallarını ve sınırlarını belirleyen, kullanıcının göremediği üst düzey talimattır. Bu rehber: net tanım, sistem promptu nasıl çalışır, kullanıcı promptu farkı, prompt hiyerarşisi, sistem promptu türleri, gerçek dünya ve Türkiye örnekleri, KVKK/güvenlik ve sık sorulan sorular.
Prompt injection nedir? Prompt injection (istem enjeksiyonu), bir dil modeline gönderilen girdiye gizli talimatlar sokularak modelin geliştiricinin kurallarını çiğnemesinin sağlandığı bir yapay zeka güvenlik açığıdır. Bu rehber: net tanım, prompt injection nasıl çalışır, doğrudan ve dolaylı enjeksiyon, jailbreak ile farkı, gerçek dünya örnekleri, LLM güvenliği, savunma yöntemleri ve sık sorulan sorular.
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.
Llama nedir? Llama, Meta tarafından geliştirilen ve model ağırlıkları herkese açık şekilde yayımlanan bir büyük dil modeli (LLM) ailesidir. Bu rehber: net tanım, Llama nasıl çalışır, açık ağırlıklı model ne demek, sürümleri ve varyantları, yerel LLM olarak çalıştırma, Llama lisansı, kurumsal ve Türkiye kullanım örnekleri, KVKK, kapalı modellerle karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
Function calling nedir? Function calling (fonksiyon çağırma), bir dil modelinin doğal dildeki isteği anlayıp önceden tanımlı bir fonksiyonu hangi argümanlarla çağıracağını yapılandırılmış JSON çıktısı olarak üretmesidir. Bu rehber: net tanım, neden gerekli, nasıl çalışır, json şema, araç kullanımı, api entegrasyonu, MCP ile ilişki, güvenlik ve sık sorulan sorular.
DeepSeek nedir? DeepSeek, Çinli bir araştırma şirketi tarafından geliştirilen, düşük maliyetli eğitim ve MoE mimarisiyle öne çıkan bir açık kaynak LLM ve akıl yürütme modeli ailesidir. Bu rehber: net tanım, DeepSeek nasıl çalışır, MoE mimarisi, akıl yürütme modeli mantığı, açık kaynak LLM olmanın anlamı, kurumsal kullanım, KVKK, diğer modellerle karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
Claude nedir? Claude, Anthropic tarafından geliştirilen, büyük dil modeli tabanlı bir yapay zeka asistanıdır. Bu rehber: net tanım, Claude nasıl çalışır, model aileleri, claude kullanım alanları, ChatGPT ile karşılaştırma, güvenli yapay zeka yaklaşımı, KVKK ve sık sorulan sorular.
Yapay zeka halüsinasyonu nedir? Yapay Zeka Halüsinasyonu, bir dil modelinin gerçekte olmayan ama kulağa doğru ve emin gelen bilgi üretmesidir. Bu rehber: net tanım, neden olur (mekanizma), halüsinasyon türleri, gerçek dünya ve Türkiye örnekleri, RAG ve grounding ile halüsinasyon önleme, doğruluk kontrolü, ilişkili kavramlarla karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
RLHF nedir? RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme), bir dil modelinin çıktılarını insanların tercihlerine göre puanlayıp bu tercihleri öğreten bir ödül modeliyle modeli yeniden eğiten hizalama yöntemidir. Bu rehber: net tanım, RLHF nasıl çalışır, SFT ile ödül modeli farkı, DPO karşılaştırması, Türkiye ve sektör örnekleri, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Guardrail nedir? Guardrail (güvenlik bariyeri), bir yapay zeka sisteminin girdisini ve çıktısını önceden tanımlı kurallara göre denetleyen, zararlı veya kural dışı davranışı engelleyen güvenlik katmanıdır. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, girdi filtreleme ve çıktı doğrulama, içerik moderasyonu, llm güvenliği, KVKK, ilgili kavramlarla karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
Context window nedir? Context window (bağlam penceresi), bir dil modelinin tek seferde işleyebileceği ve yanıt üretirken hesaba katabileceği metnin token cinsinden azami uzunluğudur. Bu rehber: net tanım, context window nedir, nasıl çalışır, token limiti, uzun bağlam, bellek yönetimi, rag ihtiyacı, model karşılaştırması ve sık sorulan sorular.
Açık kaynak llm nedir? Açık kaynak LLM, model ağırlıkları herkese açık biçimde yayımlanan ve kendi altyapınızda çalıştırabildiğiniz büyük dil modelidir. Bu rehber: net tanım, açık ağırlıklar ile açık kaynak farkı, yerel kurulum, lisanslama, Llama ve diğer modeller, KVKK, kapalı modellerle karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
Embedding nedir? Embedding, bir metni anlamını temsil eden bir vektöre çeviren yöntemdir. Semantik arama, Türkçe embedding modelleri, vektör ve benzerlik bu rehberde.
GPT nedir? GPT (Generative Pre-trained Transformer), büyük metin verisiyle önceden eğitilmiş, bir sonraki kelimeyi tahmin ederek metin üreten transformer tabanlı bir dil modeli ailesidir. Bu rehber: net tanım, GPT nasıl çalışır, transformer ve ön eğitim, otoregresif model mantığı, GPT ile ChatGPT farkı, OpenAI ve sürümler, kurumsal kullanım, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Fine-tuning nedir? Fine-tuning (ince ayar), önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini, daha küçük ve göreve özel bir eğitim verisiyle yeniden eğiterek belirli bir davranışa, tona veya alana uyarlama yöntemidir. Bu rehber: net tanım, fine-tuning nasıl çalışır, SFT ve LoRA gibi türleri, eğitim verisi hazırlama, RAG ile farkı, Türkiye ve sektör örnekleri, KVKK, sınırlar ve sık sorulan sorular.
LLMOps nedir? Büyük dil modellerini üretimde çalıştırma disiplini: MLOps farkı, prompt yönetimi, değerlendirme, LLM gözlemlenebilirliği, maliyet optimizasyonu, guardrail ve olgunluk modeli.
ChatGPT nedir? ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, doğal dilde yazışarak metin üreten, soruları yanıtlayan ve görevleri yerine getiren bir üretken yapay zeka sohbet asistanıdır. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, GPT modeli ile ilişkisi, ChatGPT kullanımı, ücretsiz ve ücretli farkı, sınırları, KVKK ve sık sorulan sorular.
Üretken yapay zeka nedir? Üretken yapay zeka (generative AI), veriden öğrendiği örüntülerle metin, görsel, ses, video ve kod gibi yeni içerikler üreten yapay zeka türüdür. Bu rehber: net tanım, nasıl çalıştığı, büyük dil modeli ve difüzyon modeli ilişkisi, içerik üretimi türleri, kurumsal kullanım, KVKK, sınırlar ve sık sorulan sorular.
RAG nedir? RAG (Retrieval-Augmented Generation), dil modelini yanıt üretmeden önce dış bilgiyle besleyen yapay zeka mimarisidir. Embedding, chunking ve dahası.
Prompt nedir? Prompt (istem), bir yapay zeka modeline ne yapmasını istediğinizi anlatan girdidir — bir soru, talimat veya bağlam. Bu rehber: net tanım, iyi bir prompt'un bileşenleri, etkili prompt yazma teknikleri, prompt örnekleri, prompt ile çıktı kalitesi ilişkisi ve sık sorulan sorular.
MCP nedir? Model Context Protocol, yapay zeka modellerini araç ve verilere bağlayan açık standarttır; AI'ın USB-C'si. MCP server ve kurumsal entegrasyon.
Prompt engineering nedir? Prompt engineering (istem mühendisliği), bir dil modelinden istenen çıktıyı güvenilir biçimde almak için girdilerin sistematik olarak tasarlanmasıdır. Bu rehber: net tanım, temel prompt teknikleri, few-shot ve chain of thought, sistem promptu, kurumsal kullanım, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Token nedir? Token, bir dil modelinin metni işlerken kullandığı en küçük anlam parçasıdır — bir kelime, kelime parçası veya noktalama olabilir. Bu rehber: net tanım, tokenizasyon nasıl çalışır, token ile bağlam penceresi ilişkisi, LLM maliyeti ve API fiyatlandırmasının neden token bazlı olduğu ve sık sorulan sorular.
LLM nedir? Büyük Dil Modelleri (LLM) nasıl çalışır, Transformer mimarisi neyi çözer, token / embedding / context window ne demek, GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini 3 / Llama 4 hangisi hangi göreve uygundur? Türkçe LLM performansı, eğitim aşamaları, hallucination kontrolü ve maliyet modeliyle kapsamlı 2026 referansı.