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. LLM Evaluation 2026: Pazar Verisi ve Stratejik Önem Gartner’ın 2025 […]
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 […]