Agent'ın infinite loop'a girmesini nasıl önleyebilirim?

Tool çağrı geçmişi tutun: aynı tool + aynı argümanlarla tekrar çağrı geliyorsa direkt 'previous result' döndürün.

Reflection step ekle: her N step'te 'şu ana kadar yapılanlar yararlı mı, hedef hala mantıklı mı' check et.

Cost budget per request: agent kullanıcı isteği başına max $0.50 harcayabilir gibi limit.

State tracking: progress kontrolü. Agent her step'te 'goal'e ne kadar yakın' state'i update etmeli.

LangGraph'te checkpointer + interrupt: state'i persist et, gerekiyorsa human-in-the-loop için durdur.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Tool output size limit: 100KB'dan büyük tool result'ı agent context'ine sokmayın, özetleyin.

Debug için intermediate steps log etmek hayat kurtarır. LangSmith veya Helicone ile observability ekleyin.

Timeout: her tool çağrısı için 30s, total agent execution için 5min gibi sıkı timeout.

Cevap teşekkürler ama team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Acaba bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

E-ticaret tarafında maliyeti yarıya düşürdük.

Bence DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Bizim ekipte TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Kaggle yarışmalarında Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Çağrı merkezi otomasyonunda kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Maliyet açısından düşünüldüğünde documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

DataCamp kursunda da bahsediliyor: Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Sağlık verisi ile çalışırken yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Ekibe yeni katılan biri olarak TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Pydantic ile structured output şart.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Karşılaştırma için maliyeti yarıya düşürdük.

Vector DB seçerken MLflow ile experiment tracking şart.

RAG mimarisi tasarlarken bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Karşılaştırma için Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

E-ticaret tarafında Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Akademik araştırmamda kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Acaba ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Hugging Face documentation'ında kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Bence DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Karşılaştırma için Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Karşılaştırma için iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Ek olarak şunu eklemek isterim: Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Hızlı bir Google araması yaparsanız OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Türkçe içerik bulmak için ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Cevap teşekkürler ama şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Sağlık verisi ile çalışırken şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.