JetBrains 2025 AI Tooling raporuna göre LLM uygulaması geliştiren ekiplerin %78’i en az bir orchestration framework’ü kullanıyor; LangChain %52, LlamaIndex %31 pazar payıyla bu kategorinin iki dominant oyuncusu konumunda. Doğru framework seçimi, geliştirme süresini %40 hızlandırırken yanlış seçim altı ay içinde tüm RAG katmanının yeniden yazılmasına neden olabilir. 2026 yılında ikisi de büyük çaplı API […]
LLM tabanlı uygulamaların 2026 üretim ortamlarında karşılaştığı halüsinasyon, drift ve regresyon problemleri; Forrester’ın Q1 2026 raporuna göre projelerin %58’inde başarısızlık nedeni olarak işaret ediliyor. TruLens, DeepEval ve Ragas gibi açık kaynaklı evaluation framework’leri bu kalite kayıplarını %47 oranında azaltarak CI/CD hatlarına otomatik kalite kontrolü getiriyor. Konuyla ilişkili olarak LLM Evaluation Frameworks 2026: Ragas, DeepEval, Promptfoo […]
Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAFT), Berkeley Sky Computing Lab’in 2024 makalesinde tanıttığı, RAG ve fine-tuning’i tek bir hibrit mimaride birleştiren yaklaşım; 2026 itibarıyla domain-spesifik LLM uygulamalarında doğruluğu pure RAG’e göre yüzde 18-34 artırıyor (Berkeley RAFT paper, arXiv 2403.10131). Konuyla ilişkili olarak Embedding Fine-Tuning: Domain-Spesifik Vektor 2026 Rehberi rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. RAFT Nedir ve RAG/FT Hibrit […]
Fine-tuning, RAG ve prompt engineering ne zaman tercih edilmeli? Karar matrisi, maliyet karşılaştırması ve hibrit yaklaşımlar.
RAG sistemi nasıl kurulur sorusu, 2026 itibarıyla kurumsal LLM mimarisinin %82’sinin yanıtını gerektiren temel sorudur; Databricks State of Data and AI 2025 raporuna göre üretim ortamındaki AI uygulamalarının yalnızca %18’i saf prompt engineering ile çalışıyor, geri kalan %82’si retrieval-augmented generation katmanı üzerine kurulu. Retrieval-augmented generation, dış bilgi kaynaklarını vector embedding ile aranabilir hale getirip büyük […]
Kurumsal RAG sistemi nasıl kurulur? Vector DB karşılaştırması, embedding modelleri, LangChain vs LlamaIndex ve KVKK uyumlu üretime alma adımları.
Kurumsal yapay zeka entegrasyonu için 2026 mimari seçimleri, maliyet analizi, 12 haftalık roadmap, sektörel adaptasyon ve ROI hesaplaması — RAG, fine-tuning ve agentic AI karşılaştırması.
Stanford HELM 2026 değerlendirmesine göre kurumsal LLM dağıtımlarının %63’ünde hallucination (uydurma yanıt) oranı %8’in üzerinde kalıyor; finansal hizmetler ve sağlık gibi düzenlemeli sektörlerde bu oran %1 altına indirilmediğinde üretime alım onayı verilmiyor. Hugging Face Open LLM Leaderboard 2026 ölçümlerinde TruthfulQA skoru %50 altındaki modeller artık “yüksek risk” etiketiyle işaretleniyor; OpenAI Evals telemetrisi 2026 Şubat sürümünde […]
Gartner’ın 2025 Kurumsal AI Altyapı Raporu’na göre üretim ortamındaki yapay zeka projelerinin %71’i artık özel bir vector veritabanı kullanıyor; pazar büyüklüğü 2024’te 2.2 milyar dolardan 2026 sonunda 7.8 milyar dolara, 2028’de ise 13.4 milyar dolara ulaşacak. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarileri, semantik arama, öneri sistemleri, hile tespiti ve multimodal arama gibi senaryolar artık 768-3072 boyutlu yoğun […]
- 1
- 2