Model distillation nedir sorusunun teknik özü şudur: büyük bir “öğretmen” dil modelinin (örn. 70B-405B parametre) bilgisini, daha küçük bir “öğrenci” modele (1B-8B) transfer ederek üretim maliyetini 10x-40x düşürürken doğruluğu görece korumayı amaçlayan model sıkıştırma tekniğidir. 2026 itibarıyla NVIDIA, Google DeepMind, Meta ve Anthropic kendi ürün sürümlerinde distilled varyantları sunarken kurumlar da kendi domain’lerine özgü öğrencileri […]
AI coding assistant seçimi 2026’da artık “hangisi daha çok yıldız almış” sorusu değil; ekibinizin kod tabanı büyüklüğüne, regülasyon yüküne ve modeli barındırma toleransına bağlı bir mimari kararı. Cursor, GitHub Copilot ve Windsurf üç farklı felsefeyi temsil ediyor: Cursor “agentic IDE” yaklaşımıyla kod tabanını semantik index’ler, Copilot Microsoft ekosistemine derinlemesine entegre olur ve enterprise SOC2/ISO uyumunda […]
CrewAI vs AutoGen karşılaştırması 2026’da multi-agent framework seçimini belirleyen en sık sorulan teknik karardır. Kısa cevap: CrewAI rol-temelli ekip orkestrasyonu ve hızlı prototipleme için, Microsoft AutoGen 0.4 asenkron conversational pattern ve event-driven mesajlaşma için, LangGraph ise deterministic graph state machine ve production-grade kontrol için optimaldir. GitHub Star metrikleri Şubat 2026 itibarıyla CrewAI ≈ 28k, AutoGen […]
Embedding Fine-Tuning: Domain-Specific Vector Modelleri 2026 Embedding fine-tuning, genel amaçlı vektor modellerini (OpenAI text-embedding-3, Cohere Embed v3, Voyage AI, BGE, E5) belirli bir alana (hukuk, sağlık, finans, telekom, üretim) özelleştirerek retrieval doğruluğunu %18-42 arasında artıran kritik bir tekniktir. 2026 itibarıyla MTEB benchmark’larında domain-spesifik fine-tuned embedding’lerin Türkçe hukuk metinlerinde nDCG@10 skorunu 0.61’den 0.84’e, finansal raporlarda recall@5 […]
Hızlı Cevap (TL;DR): AI agent memory mimarisi, otonom dil modeli ajanlarının konuşma içi ham bağlamı, geçmiş etkileşimleri ve domain bilgisini katmanlı şekilde yöneten veri katmanıdır. 2026 itibarıyla üretime alınmış agentic sistemlerin %72’si en az üç katmanlı bellek (short-term + episodic + semantic) kullanmakta; tek katmanlı (sliding window) yaklaşım üretimde %58 oranında task completion düşüşü üretmektedir. […]
HuggingFace inference 2026 itibarıyla kurumsal LLM dağıtımında en kalabalık ekosistem: 1,5M+ model, Transformers için aylık 250M+ indirme ve saatlik 0,06 $-8 $ arasında ölçeklenen GPU katmanları, “PyTorch + Flask” çağının kapandığını gösteriyor. Hugging Face üretim yığını üç katmana ayrılır: Optimum (model dönüştürme/kuantizasyon), TGI (yüksek-throughput LLM sunucusu) ve Inference Endpoints / Serverless Inference (managed hosting). Bu […]
Hybrid search nedir? Hybrid search, RAG sistemlerinde BM25 gibi sparse (kelime tabanlı) retriever’ları dense embedding tabanlı vektör aramayla birleştiren ve genellikle Reciprocal Rank Fusion (RRF) ile skorlarını harmanlayan iki aşamalı geri çağırma yaklaşımıdır. 2025 sonu itibarıyla kurumsal RAG dağıtımlarının çoğunda hybrid varsayılan retrieval mimarisidir; çünkü tek başına BM25 semantik eş anlamlıları ve parafrazları kaçırır, tek […]
Speculative Decoding: LLM Inference 2-3x Hızlandırma 2026 Speculative decoding nedir sorusuna en kısa cevap: büyük bir hedef modelin (target/verifier) ürettiği tokenları, küçük ve hızlı bir taslak modelin (draft) önceden tahmin ettiği token dizisini paralel doğrulayarak elde etmesini sağlayan, çıktı dağılımını matematiksel olarak değiştirmeden ortalama 2-3 kat hızlanma getiren bir LLM inference tekniğidir. Google Research’ün 2022 […]
MCP server geliştirme, Anthropic’in Kasım 2024’te açık yayımladığı Model Context Protocol üzerinde LLM uygulamalarını araç ve veri kaynaklarına bağlayan sunucu bileşenleri inşa etmek demektir. 2026 itibarıyla MCP; OpenAI Agents SDK, Microsoft Copilot Studio ve Google Gemini ekosisteminde native desteklenen de facto tool-integration protokolüdür. Doğru tasarlanmış bir MCP server, ajan iş akışlarında her entegrasyon için ayrı […]
RAG chunking, bir retrieval-augmented generation sisteminin yanıt kalitesini, latency’sini ve token maliyetini doğrudan belirleyen tek başına en kritik mühendislik kararıdır. 2026 itibarıyla embedding modelleri 8K-32K token context destekliyor olsa da, üretim ortamındaki RAG pipeline’larının yaklaşık yüzde altmış sekizi hâlâ 256-1024 token aralığında chunk boyutu kullanıyor (Pinecone State of Vector DB 2025 raporu). Çünkü mesele “bağlamı […]