2026 itibarıyla LLM ekosisteminde prompt engineering, Stack Overflow Developer Survey 2025 verilerine göre profesyonel geliştiricilerin %71’inin haftada en az 6 saatini ayırdığı bir disiplin haline geldi; Chain-of-Thought ve few-shot teknikleriyle birleşen yapısal tasarım yaklaşımları, GPT-4 Turbo ve Claude 3.5 Sonnet sınıfı modellerde çıktı doğruluğunu %35’e kadar artırıyor. Konuyla ilişkili olarak DSPy Framework 2026: Prompt Programming […]
Geospatial 2026: PostGIS, H3 hexagonal indexing, deck.gl, OSRM ile konum bazlı ML mimarisi, demand prediction, logistics optimization.
Container Queries, 2026 itibarıyla modern CSS layout’unun en önemli dönüm noktası; tüm major tarayıcılarda %93 destek oranıyla, viewport-based media query paradigmasını terk edip component-based responsive design’a geçişin standardı. State of CSS 2025 raporuna göre Container Queries kullanan production projeler 2024’e göre %218 arttı; component library ekosisteminin %71’i şu anda container query primary responsive strategy olarak […]
Google Brain’in Chain of Thought araştırması GSM8K matematik benchmark’ında doğruluğu %17,9 artırdı. 2026’da prompt engineering pattern’i seçimi, modeli değiştirmekten daha büyük etki yaratıyor; doğru pattern seçimi LLM uygulamalarının %72’sinde doğruluğu önemli oranda yukarı çekiyor. Konuyla ilişkili olarak Feature Engineering Automation 2026: Featuretools ve tsfresh Pattern'leri rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Konuyla ilişkili olarak Tool Use Patterns […]
LangWatch vs LangSmith 2026: LLM Observability Karşılaştırması LLM observability, üretim ortamındaki büyük dil modeli uygulamalarının trace seviyesinde izlenmesi, prompt regresyonlarının yakalanması, halüsinasyon oranlarının ölçülmesi ve maliyet/latency bütçelerinin yönetilmesini sağlayan disiplindir. 2026 itibarıyla pazar iki güçlü oyuncu etrafında şekilleniyor: LangChain ekosisteminin native ürünü LangSmith ve OpenTelemetry-first, open-source çekirdekli LangWatch. Bu yazı, iki platformu fiyat, mimari, evaluation, […]
LLM Quantization: INT4, INT8, GGUF ve Bellek Düşürme 2026 LLM quantization, büyük dil modellerinin ağırlıklarını FP16/BF16 yerine INT8, INT4 hatta INT2 gibi düşük bit derinliklerine indirgeyerek bellek tüketimini %50-87 oranında azaltan ve çıkarım hızını 2-4 katına çıkaran bir sıkıştırma tekniğidir. 2026 itibarıyla Llama 3.1 70B modelini FP16’da çalıştırmak yaklaşık 140 GB VRAM gerektirirken, GGUF Q4_K_M […]
Edge AI donanım pazarı 2026’da yepyeni bir denge noktasına ulaştı; IDC’nin Worldwide Edge AI Silicon raporu küresel pazarı 38,5 milyar dolar, NVIDIA Jetson, Google Coral ve Qualcomm AI Engine üçlüsünü pazarın %71’ini kontrol eden lider çekirdek olarak konumlandırıyor. Edge AI Çip Pazarı ve 2026 Bağlamı Edge AI, inference yükünü buluttan cihaza taşıma akımıdır ve 2026’da […]
2026 itibarıyla kurumsal RAG sistemlerinin %63’ü tek başına dense vector arama kullanırken, hybrid search’e geçen sistemler nDCG@10 metriğinde ortalama %35 iyileşme raporluyor. Weaviate, Pinecone ve Elastic’in 2025 üretim verilerine göre BM25 + dense vector kombinasyonu, domain-spesifik terminoloji içeren sorgularda yalnız dense’e kıyasla %42’ye varan recall artışı sağlıyor. Konuyla ilişkili olarak Hybrid Search Nedir? RAG Retriever […]
AI personalization 2026: CDP, two-tower model, multi-armed bandit, A/B test, multi-channel personalization, KVKK uyumlu mimari.
LLM ince ayar maliyetleri 2026’da kurumsal yapay zeka bütçelerinin %38’ini tüketiyor; Hugging Face 2025 raporuna göre QLoRA tekniği, full fine-tuning’e kıyasla VRAM gereksinimini 16 kat düşürürken doğruluk farkını %1,2’nin altında tutuyor. Bu yazı LoRA, QLoRA ve full fine-tuning arasında somut TCO karar matrisini ortaya koyuyor. Konuyla ilişkili olarak LoRA Adapter Merging 2026: PEFT ile Multi-Task […]