RAG Evaluation Pipeline: Ragas, TruLens ve Custom Metrics

Arize AI’nin 2025 LLM Production Survey raporuna göre üretimdeki RAG sistemlerinin %62’sinde sistematik bir evaluation pipeline’ı yok ve bu ekiplerde hallucination şikayetleri ölçümlü değerlendirme yapanlara göre 4.3 kat daha yüksek seyrediyor. 2026’da Retrieval-Augmented Generation artık olgun ekipler için “kuruldu, çalışıyor” değil “ölçülüyor, sürekli iyileştiriliyor” disiplini hâline geldi. Doğru kurulmuş bir eval pipeline’ı retrieval kalitesini ortalama […]

LLM Hallucination Azaltma: Grounding, Constrained Decoding, Eval

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 […]

Pinecone, Weaviate, Qdrant ve Milvus vector veritabanlarının siber veri merkezindeki mimari karşılaştırması

Vector Veritabanı Karşılaştırması: Pinecone, Weaviate, Qdrant ve Milvus 2026

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