System prompt ne kadar uzun olabilir? Performansı düşürür mü?

Prompt caching kullanın: Anthropic ve OpenAI'da static system prompt cache edilebilir. İlk çağrıdan sonra ~%80 maliyet düşer + latency azalır.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Lost-in-the-middle paper'ı diyor ki: önemli talimatları başa veya sona koyun, ortada unutuluyor.

Modüler yaklaşım: system prompt'u 'core instructions' + 'context-specific instructions' diye ayır. Sadece gerekli kısmı her query'ye dahil et.

Compression denemeleri: prompt'u LLM ile özetletip kullanın. 3000 → 800 token; ama eval ile karşılaştırın, quality düşmesin.

Türkçe prompt İngilizce'den ~%30 daha fazla token harcar (BPE inefficiency). Mümkünse system prompt İngilizce, kullanıcı interaction Türkçe.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Anthropic recently extended thinking + caching kombinasyonu özellikle uzun system prompt'lara avantaj sağlıyor.

DSPy ile programmatic prompt optimization: manual yazılmış 3000 token prompt'u 1500'e indirip aynı quality alabilirsiniz.

Bir mini eval yap: aynı 100 soruyu kısa vs uzun system prompt ile çalıştır, latency ve quality karşılaştır. Data-driven karar ver.

Hugging Face documentation'ında FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Karşılaştırma için production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Hızlı bir Google araması yaparsanız cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Cevap teşekkürler ama kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

Kaggle yarışmalarında MLflow ile experiment tracking şart.

Vector DB seçerken bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Türkçe içerik bulmak için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Üretim hattı veri analizinde vLLM ile inference 4x hızlandı.

Çağrı merkezi otomasyonunda OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Vector DB seçerken yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Cevap teşekkürler ama open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Benim deneyimime göre şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Yeni başlayanlar için MLflow ile experiment tracking şart.

İlk denememde her güncellemede regression test çalıştırın.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

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

İlk denememde Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Kaggle yarışmalarında fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

GitHub'da güzel bir repo buldum: veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Türkçe içerik bulmak için Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

İleri seviye kullanım için kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

Vector DB seçerken Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.