Hassas RAG için Özel Model Çalıştırma
Özel model veri konumu, gecikme, uyarlama veya kontrol gereksinimini karşılayabilir. Özel RAG veri yolu matrisi içerir.
5 dk okuma
Faydalı Bilgiler
Karmaşık teknoloji için net fikirler.
Yapay zekâ, büyük dil modelleri, RAG, Türkçe NLP, veri ve üretime hazır yazılım sistemlerini anlaşılır biçimde ele alıyoruz.
Sahadan notlar
Karmaşık teknoloji üzerine açık düşünceler.
Büyük dil modelleri, RAG, yapay zekâ ajanları, veri gizliliği, Türkçe NLP ve üretime hazır yapay zekânın arkasındaki kararlar.
71 yazı
İnsan İncelemeli E-posta Triyaj Ajanı
E-postayı insan incelemesi, ölçülen yönlendirme kalitesi ve dar araç yetkisiyle sınıflandırıp taslaklayan triyaj kurun.
5 dk okuma
OCR, Nesne Tespiti ve Görsel Dil Modelleri
OCR, nesne tespiti veya görsel dil modelini iş akışının istediği çıktı ve kanıta göre seçin.
5 dk okuma
RAG'de Yararlı Bir “Yanıt Yok” Tasarlamak
Eksik, belirsiz, yetkisiz veya çelişkili kanıtta RAG için yararlı yanıt yok yolunu tasarlayın.
5 dk okuma
Ajan Görevi Başına Maliyet Sınırı
Ajan görevi başına adım, araç kotası, güvenli durma ve sonuç odaklı test içeren maliyet sınırı koyun.
5 dk okuma
Taranmış PDF Belgelerle RAG Kurmak
Taranmış PDF'lerden RAG kurarken görüntü kalitesi, OCR incelemesi, sayfa kökeni ve yanıt testini kullanın.
5 dk okuma
Ajan Değerlendirme Veri Kümesi Kurmak
Yapay zekâ ajanı (AI agent) değerlendirmesi için görev ve hata vakası şablonu: son durum denetimi, ayrılmış test kümesi ve kabul ölçütleri.
8 dk okuma
Hatalı RAG Yanıtını Teşhis Etmek
RAG hata ayıklama: alım, yetki, arama, üretim ve atıf hatalarını hata ağacıyla ayırın; rakamlı örnek ve test planıyla doğru aşamayı düzeltin.
9 dk okuma
Araç Çıktısından Prompt Injection
Prompt injection nedir, araç çıktısından nasıl gelir? Ajanlarda yetki sınırları, insan onayı ve veri sızıntısını ölçen test planını öğrenin.
9 dk okuma
Ajan Eylemlerinden Önce İnsan Onayı
Yapay zekâ ajanlarında human in the loop: hangi eylem onay ister, onay neden sunucuda zorlanır, iade örneği ve inceleme kalitesini ölçmek.
7 dk okuma
Monoliti Ne Zaman Servislere Ayırmalı?
Mikroservis nedir, monolit ne zaman ayrılmalı? Servis sınırı seçme alıştırması, fiyatlandırma örneği, veri sahipliği ve geri alma testleriyle karar verin.
8 dk okuma
Kurumsal RAG'de Yetki Duyarlı Arama
Kurumsal RAG'de kaynak sistem yetkisini aramanın içinde uygulama: nerede filtrelenir, dizine ne yazılır, sızıntı test planı ve sık hatalar.
7 dk okuma
Hatalı Parçada Segmentasyon mu Nesne Tespiti mi?
Görüntü segmentasyonu ve nesne tespiti arasında ret kuralıyla seçim yapın; etiketleme yükünü, alan ölçümünü ve son parça kararını test edin.
7 dk okuma
Yapay Zeka Ajanı için Araç Seçimi
Yapay zekâ ajanı için araç seçimi: dar sözleşme, sunucuda yetki, güvenli tekrar, destek örneği ve gerçekçi testlerle doğru kataloğu kurun.
7 dk okuma
Kademeli Eski Sistem Geçiş Planı
Strangler Fig pattern nedir, eski sistem geçişi nasıl yapılır? Rota bazında plan, veri sahipliği, aşamalı açılış ve geri dönüş testleriyle ilerleyin.
7 dk okuma
Sürümlü Politika Belgelerinde RAG
RAG nedir, sürümlü belgelerde hangi tarih geçerlidir? Yürürlük filtresi, sürüm alanları, seyahat örneği ve sınır testleriyle doğru kuralı bulun.
7 dk okuma
Kusur Etiketi Olmadan Görsel Anomali Tespiti
Anomali tespiti nedir? Normal görüntülerle eğitim, bağımsız kusur testi, uyarı eşiği ve operatör yüküyle görsel denetim pilotunu planlayın.
8 dk okuma
Yapay Zeka Ajanı mı, Sabit İş Akışı mı? Karar Rehberi
Yapay zekâ ajanı mı sabit iş akışı mı? Özerklik karar ağacı, destek örneği, maliyet hesabı ve karşılaştırmalı testle doğru kapsamı belirleyin.
7 dk okuma
Az Örnekli Görüntü Tanıma: Kusur Tespiti için Hangi Etiketler Gerekir?
Few shot learning nedir? Az örnekli görüntü tanımada sınıf başına etiketleri, anomali ayrımını, bağımsız testi ve etiketleme bütçesini planlayın.
8 dk okuma
RAG Yanıtlarında Kaynak Atıfları Nasıl Doğrulanır?
RAG nedir, kaynak atıfları nasıl doğrulanır? İddia-pasaj desteğini, sürüm ve yetkiyi test edin; kısmi atıf örneğiyle hatanın yerini bulun.
7 dk okuma
Uygulama Modernizasyonu: Yeniden Yaz, İyileştir veya Koru?
Uygulama modernizasyonu nedir? Koru, platform değiştir, refaktör et veya yeniden yaz kararını matris, rakamlı örnek ve geçiş testleriyle değerlendirin.
7 dk okuma
Kurum İçi Yapay Zeka Çözümleri: On-Premise Kurumsal AI
Kurumsal belgelerinizle çalışan, erişim yetkilerinize uyan ve her cevabın kaynağını gösteren yapay zeka sistemleri: kullanım senaryoları, on-premise, özel bulut ve hibrit kurulum modelleri, KVKK ve pilottan üretime süreç.
8 dk okuma
Yazılımınızı Teslim Eden ve Arkasında Duran Ankara Yazılım Firması
Kuruma özel yazılım, entegrasyon ve mobil uygulama projelerinde analizden bakıma tek ekip: çalışma modeli, ticari model, kaynak kod mülkiyeti, referans projeler ve Ankara'da yerel çalışmanın somut avantajları.
7 dk okuma
AB Yapay Zeka Yasası ve Omnibus: 2026'da Gerçekte Ne Değişti?
Dijital Omnibus, Ek III yüksek riskli yükümlülükleri 2 Aralık 2027'ye, Ek I ürüne gömülü sistemleri 2 Ağustos 2028'e erteledi; Madde 50 şeffaflık takvimde kaldı. Mühendislik ekipleri için net bir zaman çizelgesi.
14 dk okuma
Türkiye'de Yapay Zeka Mevzuatı Gerçekte Nerede?
Türkiye'de yürürlükte özel bir yapay zeka kanunu yok; ama 6698 sayılı Kanun, TCK, 5651 sayılı Kanun, TTK, sektör düzenleyicileri ve AB müşterileri neyi yayımlayabileceğinizi şimdiden sınırlıyor. Mühendislik cevabı.
13 dk okuma
KVKK Üretken Yapay Zeka Rehberi: Mühendislik Ekipleri Ne Değiştirmeli?
KVKK'nın üretken yapay zeka rehberi somut mimariye çevrildi: kayıt sınırları, saklama süreleri, çıkarım öncesi maskeleme, erişim katmanında yetki kontrolü, gölge yapay zeka tespiti ve vektör veritabanına ulaşan silme.
14 dk okuma
Mühendislerin Gerçekten İşlettiği Yapay Zeka Yönetişimi
Kontrol listesi düzeyinde yapay zeka yönetişimi: bir envanter satırının taşıması gereken alanlar, yirmi dakikada puanlanabilen bir kademeleme cetveli, üç gözetim deseni, değişiklik kontrolü ve olay taksonomisi.
14 dk okuma
Yapay Zeka Projesi Gerçekte Ne Kadar Tutar?
Yapay zeka projelerinde fiyat listesi yerine maliyet yapısı: altı bütçe kalemi ve tipik payları, 45 kişi-haftalık örnek bir proje, kimsenin bütçelemediği aylık işletme gideri ve sabit fiyatın neden çoğu zaman uyarı işareti olduğu.
14 dk okuma
Yapay Zeka Pilotları Neden Canlıya Çıkamıyor?
Yapay zeka pilotlarının çoğu başarısız olmuyor, sadece hiç bitmiyor. Demo ile canlı arasındaki altı somut hata biçimi, Gartner'ın Haziran 2025 açıklaması ve bir pilotun bütçe hak etmesi için geçmesi gereken çıkış kriterleri.
15 dk okuma
Yapay Zekada Satın Al mı, Geliştir mi?
Her tedarikçi sayfası satın al, her geliştirici firma geliştir cevabını veriyor. Altı gerçek karar ekseni, kullanıcı başı zam dahil üç yıllık maliyet hesabı, doldurabileceğiniz puanlı bir rubrik ve satın alın dediğimiz dallar.
15 dk okuma
Yapay Zeka Geliştirme Tedarikçisi Nasıl Seçilir?
Kimsenin yayımlamadığı tedarikçi değerlendirme aracı; çünkü adil olanı yazarını da eler. Canlı deneyim kanıtı, fikri mülkiyet ve prompt sahipliği, çıkış maddeleri, kırmızı bayraklar ve iki tedarikçili kıyas testi nasıl kurulur.
15 dk okuma
Yapay Zeka Öncesi Veri Hazırlığı Değerlendirmesi
Uygulanabilir bir veri hazırlığı aracı: dokuz boyut, sıfırdan üçe puanlama ve toplam 27 puan; gözlemlenebilir ölçütler, iyileştirme eforu bantları, veto kuralları ve ilk iş akışı için yeterli dilimin nasıl kesileceği.
14 dk okuma
Yapay Zekada Yatırım Getirisini Kendinizi Kandırmadan Ölçmek
Kazanılan saatler para değildir. Yapay zekada yatırım getirisi ölçümü için mühendis gözüyle rehber: canlı öncesi temel ölçüm, yürütme başına maliyet, önlenen ve gerçekleşen maliyet, kontrol grubu tasarımı ve geri ödeme aritmetiği.
14 dk okuma
Yapay Zeka Projesinin Kapsamı Nasıl Belirlenir?
On altı alanlık tek sayfalık bir kapsam şablonu: test edilebilir görev tanımı, ölçülmüş insan başlangıç değerine göre konan kabul sayısı, kapsam aşamasında dondurulan değerlendirme seti ve birinin gerçekten tetikleyebildiği bir durdurma kapısı.
14 dk okuma
RAG Sisteminizin İyi Olduğunu Nasıl Anlarsınız?
Recall@k, bağlam kesinliği, sadakat, atıf doğruluğu ve reddetme davranışı; altın veri kümesi kurma, LLM hakem kalibrasyonu ve regresyonları kullanıcıya ulaşmadan CI içinde durdurma.
15 dk okuma
Ölçekte Belge Parçalama: Erişim Kalitesi Burada Kazanılır
Yerleşim farkındalıklı ayrıştırma, OCR kalite kapıları, dört parçalama stratejisi ve hangisinin ne zaman kazandığı, ayarlanabilir boyut ve örtüşme, embedding'i geçen metadata ve baştan kurmadan yeniden indeksleme.
15 dk okuma
Hibrit Arama ve Yeniden Sıralama: Saf Vektör Benzerliğinin Ötesi
BM25 ile yoğun erişimin karşılıklı sıra birleştirmesi veya ağırlıklı puanlarla harmanlanması, geniş aday kümelerinde çapraz kodlayıcıyla yeniden sıralama, sorgu yeniden yazımı, ön filtreleme ve HNSW'de recall-gecikme takası.
15 dk okuma
Değerlendirme ve Gözlemlenebilirlik: Yapay Zekayı Canlıda İşletmek
Prompt ve model sürümü taşıyan izler, birleştirme öncesi değerlendirme kapıları, hakem kalibrasyonu, üç tür model kayması ve tespiti, yapay zeka olay müdahalesi ve bunların ürettiği uyum kanıtı.
15 dk okuma
Yapay Zeka Güvenliği: Prompt Injection, Veri Sızıntısı ve Güvenlik Bariyerleri
Doğrudan ve dolaylı injection farkı, verinin dışarı sızdığı dört kanal, aşırı yetki problemi, güvenlik bariyerlerinin yapabildikleri ve yapamadıkları, ve RAG'e özgü kontroller.
15 dk okuma
Model Yönlendirme: Çoğu Ekibin Kullanmadığı En Büyük Maliyet Kaldıracı
LLM harcaması gerçekte nereye gidiyor, yönlendirme katmanı nasıl kurulur, dört yönlendirici tipi ve gecikme maliyetleri, kademeli yapı, prompt önbellekleme ve sessiz kalite gerilemesini yakalayan eval kapısı.
15 dk okuma
Uzun Bağlam mı, RAG mi? 2026 Cevabı
Uzun bağlamda gerçekten ne değişti, bağlam çürümesi ve konum etkileri neden hâlâ önemli, gerçek maliyet aritmetiği, hangi yaklaşım nerede kazanır ve üretim sistemlerinin yakınsadığı hibrit yapı.
15 dk okuma
İnce Ayarın Ekonomisi: Ne Zaman Kazandırır, Ne Zaman Kaybettirir?
İnce ayarın satın aldığı dört şey ve almadığı tek şey, faturaya neden veri seti üretiminin hâkim olduğu, LoRA ile tam eğitim ve damıtma karşılaştırması ve hacme göre işlenmiş bir başa baş hesabı.
15 dk okuma
Kurum İçi ve Egemen Yapay Zeka: Türkiye Perspektifi
Egemen yapay zeka yazılarının hepsi ABD, İngiltere ve Körfez'i anlatıyor. Bu yazı Türkiye'yi anlatıyor: yerleşim ile egemenlik farkı, üç konuşlandırma biçimi, KVKK 9. madde ve kurum içi kararını veren kullanım oranı.
14 dk okuma
Üretim Ortamında Yapay Zeka Ajanları: Gerçekte Ne Bozuluyor?
AI ajanları üretim ortamına çıkınca gerçekte ne bozuluyor: sonsuz döngüler ve ürettikleri fatura, ajanın üstünü örttüğü araç hataları, yetki genişlemesi ve canlı bir ajanı ayakta tutan kontrol seti.
15 dk okuma
GEO: Şirketinizin Yapay Zeka Aramalarında Kaynak Gösterilmesi
Statik HTML, karşılıklı hreflang, BlogPosting ve FAQPage şeması, adıyla izin verilen yapay zeka botları ve elle yazılmış bir llms.txt: hatsontech.com'da GEO için neyi uyguladığımızı ve neyi kasten yapmadığımızı anlatıyoruz.
14 dk okuma
Üretimde Görüntü İşleme ile Kalite Kontrol: Mühendislik Gerçeği
Üretimde bir kalite kontrol görüntü işleme projesini gerçekte ne belirler: aydınlatma ve fikstür, gerçekten kaç etiketli görüntü gerektiği, %0,5 kusur oranında doğruluğun neden anlamsız olduğu ve eşiğin maliyetten kurulması.
16 dk okuma
Finansta Yapay Zeka: Nerede İşe Yarar, Nerede Düzenlenir?
Bankacılıkta yapay zekanın bugün gerçekten yaptığı iş: belge alan çıkarımı, sözleşme incelemesi ve kaynağını gösteren politika cevapları. Ayrıca Ek III yüksek riskli rejim, yeni 2 Aralık 2027 tarihi, KVKK madde 11(g) ve denetime dayanıklı mimari.
14 dk okuma
Akıl Yürüten Yapay Zeka Modelleri: 'Düşünen' Modeller Nasıl Çalışır?
Yeni nesil modeller cevabı hemen söylemiyor; önce 'düşünüyor'. Bu düşünmenin gerçekte ne olduğunu, neden bazı problemleri çözdüğünü, neye mal olduğunu ve her işe neden gerekmediğini jargonun arkasına saklanmadan anlatıyoruz.
12 dk okuma
MCP (Model Context Protocol) Nedir? Yapay Zekayı Araçlara Bağlayan Standart
MCP host, istemci ve sunucularının araçları yapay zekâ uygulamasına nasıl bağladığı; uygulama örneği, güvenlik kontrolleri ve doğrudan API seçeneği.
5 dk okuma
Bağlam Mühendisliği (Context Engineering): Prompt'un Ötesi
İyi sonuç almak artık tek bir 'doğru soru' değil; modelin o an gördüğü bağlamın tamamını tasarlamaktır. Talimat, getirilen belgeler, hafıza ve araç çıktıları... Bunları doğru kurma işine bağlam mühendisliği denir.
5 dk okuma
Küçük Dil Modelleri (SLM) ve Uç Yapay Zeka: Küçük Her Zaman Zayıf mı?
Küçük model seçimini gerçek görev testleri, donanım ölçümü ve gizlilik kontrolüyle yapma; belirsiz istekler için üst basamağa aktarma.
5 dk okuma
Çoklu-Ajan (Multi-Agent) Sistemler: Tek Ajandan Yapay Zeka Ekibine
Bağımsız işlerde çoklu ajan ne zaman yararlı, tek ajan ne zaman yeterli? Kaliteyi, kaynak desteğini, süreyi ve maliyeti karşılaştırma yöntemi.
5 dk okuma
Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir ve Nasıl Çalışır?
ChatGPT'nin, Gemini'nin ve Claude'un arkasındaki teknolojiyi sıfırdan anlamak: sonraki kelimeyi tahmin etmekten parametrelere, bağlam penceresinden eğitim ile çalışma arasındaki farka kadar, hiçbir teknik geçmiş gerektirmeden.
12 dk okuma
Token, Embedding ve Vektör: Yapay Zeka Dili Nasıl Sayıya Çeviriyor?
Bir bilgisayar harfleri değil, sayıları işler. Peki bir kelime, bir cümle, hatta bir anlam nasıl oluyor da sayıya dönüşüyor? Tokenizasyondan embedding'lere, vektör uzayından anlamsal benzerliğe; yapay zekanın dili kavrama biçimini matematik bilmeden, somut analojilerle anlatıyoruz.
11 dk okuma
Prompt Mühendisliği: Yapay Zekadan Daha İyi Cevaplar Almanın Pratik Yolları
Aynı yapay zeka modeli, kötü bir istemle vasat, iyi bir istemle şaşırtıcı sonuçlar verir. Aradaki farkı yaratan birkaç basit ama güçlü alışkanlığı —net talimat, bağlam, örnek ve adım adım düşünme— somut öncesi/sonrası karşılaştırmalarıyla anlatıyoruz.
11 dk okuma
RAG mı, İnce Ayar mı? Hangisini Ne Zaman Seçmeli
Bir dil modeline ihtiyacı olan bilgiyi vermenin iki ayrı yolu var: önüne kitabı açık bırakmak (RAG) ya da onu yeniden okula göndermek (ince ayar). İkisinin gerçekte ne yaptığını, nerede ayrıştığını ve en iyi sistemlerin neden çoğu zaman ikisini birden kullandığını anlatıyoruz.
11 dk okuma
Yapay Zekâ Halüsinasyonu: Modeller Neden Uydurur ve Bunu Nasıl Azaltırız?
Bir dil modeli neden yanlış bir cevabı, tam bir özgüvenle, doğruymuş gibi söyler? Halüsinasyonun ne olduğunu, neden modelin doğasından kaynaklandığını ve mühendislerin onu nasıl dizginlediğini sade bir dille anlatıyoruz.
11 dk okuma
Transformer Mimarisi, Sade Bir Dille
2017'de yayımlanan tek bir makale yapay zekânın gidişatını değiştirdi. "Attention Is All You Need" fikrinin neden bu kadar önemli olduğunu, kelimelerin birbirine nasıl "dikkat ettiğini" ve bugünkü büyük dil modellerinin neden hepsinin bu temele oturduğunu adım adım anlatıyoruz.
11 dk okuma
Yapay Zeka Ajanları ve Araç Kullanımı: Sohbet Botundan Eyleme Geçen Yapay Zekaya
Bir "ajan" sıradan bir sohbet botundan nasıl ayrılır? Planla-uygula-gözlemle döngüsünü, araç çağırmayı, MCP gibi araç standartlarını ve ajanların nerede parlayıp nerede çuvalladığını sade bir dille anlatıyoruz.
12 dk okuma
Vektör Veritabanları ve Anlamsal Arama: Bilgisayar "Anlam"ı Nasıl Bulur?
Anahtar kelime aramasından anlamsal aramaya: embedding'ler, HNSW gibi yaklaşık komşu indeksleri, vektör veritabanının gerçekte yaptığı iş ve yeniden sıralama. Hepsini sade örneklerle anlatıyor, bir kurum içi bilgi tabanında belgelerin kelimeyle değil anlamla nasıl bulunduğunu gösteriyoruz.
12 dk okuma
Yapay Zekâ Etiği, Önyargı ve Güvenlik: Sakin ve Pratik Bir Rehber
Önyargı nereden gelir, adalet ve şeffaflık aslında ne demektir, KVKK ile AB Yapay Zekâ Yasası bizden ne ister? Vaaz vermeden, somut örneklerle gidiyoruz.
11 dk okuma
Hukukta Yapay Zeka: Fırsatlar, Riskler ve Sorumluluk
Yapay zeka hukuki araştırmayı, taslak yazımını ve belge incelemesini dakikalara indiriyor. Ama uydurma atıflar, gizlilik açıkları ve sessizce yerleşen aşırı güven gibi gerçek riskler de getiriyor. Bu yazıda neyin gerçekten işe yaradığını, neyin tehlikeli olduğunu ve son sözün neden hâlâ hukukçuda kaldığını açıklıyoruz.
11 dk okuma
Günlük İşte Yapay Zeka: Sakin Bir Verimlilik Rehberi
Yazıdan araştırmaya, e-postadan kodlamaya kadar profesyoneller yapay zekayı her gün nasıl kullanıyor; işi ona nasıl iyi devredersiniz ve nereye sakın güvenmemelisiniz?
11 dk okuma
Çok Modlu Yapay Zeka: Bir Model Metni, Görseli ve Sesi Aynı Anda Nasıl Anlıyor?
Bir yapay zeka bir fotoğrafa bakıp içindeki yazıyı okuyabiliyor, bir grafiği yorumlayabiliyor ya da bir sesi dinleyip yanıt verebiliyorsa buna çok modlu (multimodal) yapay zeka denir. Bu yeteneğin altındaki fikri, gerçek kullanım alanlarını ve sınırlarını hiçbir teknik geçmiş gerektirmeden, somut örneklerle anlatıyoruz.
12 dk okuma
Bir Yapay Zekânın "İyi" Olduğunu Nereden Biliyoruz? Benchmark'lar ve Değerlendirme
Liderlik tablolarındaki yüzdeler gerçekte ne anlatır, benchmark'lar nerede yanıltır ve bir modelin işe yarayıp yaramadığını asıl ne kanıtlar? Sade bir rehber.
12 dk okuma
Açık Kaynak mı, Kapalı Model mi? Yapay Zekânın Büyük Tercihi
Bir yapay zekâ modelini ya bir bulut hizmeti gibi kiralarsınız ya da bir dosya gibi indirip kendi makinenize kurarsınız. Bu iki yol arasındaki seçim; kontrol, gizlilik, maliyet ve yetenek arasında gerçek bir tercih demek. İkisinin ne anlama geldiğini, ne zaman hangisinin daha mantıklı olduğunu ve olgun ekiplerin neden çoğu zaman ikisini birden kullandığını anlatıyoruz.
12 dk okuma
Yapay Zekâ ve Veri Gizliliği: Yazdığınız Her Şey Nereye Gidiyor?
Bir yapay zekâ aracına bir şey yazdığınızda veriniz tam olarak nereye gider? Eğitim ile çıkarım arasındaki kritik fark, bulut–özel kurulum–on-prem seçenekleri, KVKK ile GDPR'ın temelleri, anonimleştirmenin gerçek sınırları ve hem bireyler hem şirketler için işe yarayan pratik ipuçları.
12 dk okuma
İşletmeler İçin Yapay Zeka: Hype Olmadan Nereden Başlamalı
Slayttaki büyük vaatlerle değil gerçek bir problemle başlayan; küçük adım atan, dürüstçe ölçen ve gerektiğinde geri çekilmeyi de bilen şirketler için pratik bir yol haritası.
11 dk okuma
Yapay Zekanın Geleceği ve AGI Tartışması: Gürültüyü Sinyalden Ayırmak
"Genel yapay zeka" (AGI) tam olarak ne demek, şu an gerçekten neredeyiz, ajansal yapay zeka neyi değiştiriyor? İyimser ve temkinli görüşleri, yakın vadeli gerçek etkiyi ve şişirilmiş vaatleri sakin bir dille birbirinden ayırıyoruz.
13 dk okuma
İşletme Verinizde LLM'leri RAG ile Sağlamlaştırmak
Ham bir dil modeli işletmenize özgü bilgilerde neden yanılır, Retrieval-Augmented Generation bunu nasıl çözer ve verinize dayanan bir asistanın altındaki getirme katmanı nasıl kurulur?
12 dk okuma
Türkçe için Yapay Zeka: Türkçe Doğal Dil İşlemenin Zorlukları ve Fırsatları
Türkçe neden dil modelleri için zor bir dildir, bu zorluk LLM'lerin davranışını nasıl şekillendirir ve Türkçe öncelikli yapay zeka ürünleri kurmak gerçekte ne gerektirir?
11 dk okuma
Bu aramayla eşleşen bir yazı bulunamadı.
Çözülmesi gereken gerçek bir probleminiz mi var?
Projenizi başlatın