JSON output isteyen prompt'ta model uyumlu çıktı vermiyor — ne yapmalıyım?

Anthropic Claude: tools parameter ile tool definition gönder, model JSON'u tool input olarak döner. Native JSON mode yok ama bu pattern aynı işi görüyor.

Few-shot örnekleri prompt'a koy: 'Input: ... Output: {valid JSON}'. Model formatı çok daha iyi takip ediyor.

Instructor library (Python) veya BAML — production'da kullanılan yapılar. Type-safe LLM output garantisi.

Open-source model için: vLLM + Outlines / Guidance / LMFE kütüphaneleri. Constrained decoding ile JSON sözdizimi garanti.

Google Gemini: response_mime_type='application/json' + response_schema argümanları. Pydantic-style schema desteği var.

Pydantic / Zod ile schema tanımla, prompt'a JSON Schema açıklamayı ekle, response'u parse et + validate et. Validation hatası → 1-2 retry.

JSON yerine YAML/TOML/XML deneyebilirsin — bazen LLM'ler bunlarda daha iyi.

LangChain'in with_structured_output metodu çoğu provider'da işe yarıyor.

Hukuk teknolojisi projemizde yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Vector DB seçerken DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Türkçe içerik bulmak için bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Kaggle yarışmalarında ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Bizim ekipte DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

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

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız Pydantic ile structured output şart.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Türkçe içerik bulmak için OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

İlk denememde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Benim deneyimime göre bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Hızlı bir Google araması yaparsanız MLflow ile experiment tracking şart.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Vector DB seçerken küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

İlk denememde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Benim deneyimime göre her güncellemede regression test çalıştırın.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. vLLM ile inference 4x hızlandı.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

RAG mimarisi tasarlarken kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Hukuk teknolojisi projemizde her güncellemede regression test çalıştırın.

GitHub'da güzel bir repo buldum: Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Akademik araştırmamda kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Hukuk teknolojisi projemizde Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

İleri seviye kullanım için documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Ekibe yeni katılan biri olarak evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Akademik araştırmamda ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Ek olarak şunu eklemek isterim: şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.