Standart RAG Bir Mimari Değil, Bir Araç Olmalı
Belirsiz ve çok adımlı sorularda one-shot retrieval neden yetersiz kalır ve standart RAG neden adaptif agentic mimari içinde hızlı bir retrieval aracı olarak daha iyi çalışır?
Oku →Thinkthen exist
Alçakgönüllü bir defter — ne düşündüğüm, ne denediğim, ne kurduğum, nerede kırıldığı ve bundan ne anladığım.
Defter
Deneyim
Sistemleri canlıya alırken tutulan saha notları — ne dayandı, ne dayanmadı, bir daha neyi aynı yaparım.
Son: Bir sayfayı nasıl alıntılanabilir yapıyorum ve nasıl kontrol ediyorumDeneyler
Laboratuvar, prototip ve bitmemiş denemeler. Başarısız olanlar da işe yarar.
Son: Jev Büyük Ölçekli Chat Geçmişi Analizini Pratik Hale Getirebilir mi?Fikirler
Henüz bir ürüne dönüşmemiş denemeler ve argümanlar.
Son: Standart RAG Bir Mimari Değil, Bir Araç OlmalıGPU & inference
Serving, kernel, quantization ve modeli gerçekten çalıştırmanın maliyeti.
Bu bölümde henüz yazı yok.Tüm yazılar
01
RAG
Standart RAG Bir Mimari Değil, Bir Araç Olmalı
Belirsiz ve çok adımlı sorularda one-shot retrieval neden yetersiz kalır ve standart RAG neden adaptif agentic mimari içinde hızlı bir retrieval aracı olarak daha iyi çalışır?
02
GEO
Bir sayfayı nasıl alıntılanabilir yapıyorum ve nasıl kontrol ediyorum
Alıntılanabilir bir sayfa tek bir soruyu cevaplar, kaynağı iddianın yanına koyar ve ölçülmemiş bir sinyali geçmiş gibi satmadan kontrol edilebilir. Kullandığım yöntem bu.
03
GEO
GEO bir sıralama değil. Ölçebileceğin üç olay.
Arama sırası, bir cevap motorunun sayfanı çekip çekmediğini, kullanıp kullanmadığını ya da adını verip vermediğini söylemez. Generative engine optimization, bu üç olayı ayrı tutmakla başlar. Bir benchmark artışını vaat gibi satmamak da bunun parçası.
04
Jev
Jev Büyük Ölçekli Chat Geçmişi Analizini Pratik Hale Getirebilir mi?
TypeSafeAI'ın yeni decision modeli Jev'in seconds-scale classification, çok düşük inference cost ve usable semantic accuracy kombinasyonuyla büyük ölçekli chat-history analizini pratik hale getirip getiremeyeceğini test ediyorum.
05
AI
AI Projeleri Neden Demo ile Üretim Arasında Ölüyor?
Enterprise şirketlerde AI entegrasyonu konusunda kafa karışıklığı artık istisna değil, oldukça yaygın bir durum. Yönetim tarafında büyük beklentiler oluşuyor, teknik ekip birkaç hafta içinde etkileyici bir demo çıkarıyor ve ilk kullanıcılar sistemin potansiyelinden heyecanlanıyor. Sonra production yaklaşınca tablo değişiyor: maliyet büyüyor, latency artıyor, güvenlik soruları ortaya çıkıyor, retrieval kalitesi dalgalanıyor, kullanıcı sayısı yükselince sistem aynı şekilde davranmıyor ve proje giderek “pilot” statüsünde sıkışıyor.
06
RAG
Enterprise AI Entegrasyonu: Prototipten Üretime Giden Yol
Kurumsal AI entegrasyonunda doküman işleme, RAG mimarisi, vector database seçimi, erişim izolasyonu, inference ve OpenWebUI katmanlarını üretim odaklı bir yaklaşımla inceleyin.
07
RAG
Enterprise RAG için Doküman İşleme
Bir şirketin AI sistemine bağlamak istediği tek bir doküman yoktur. Yüzlerce politika dosyası, sözleşme, taranmış PDF, teknik rapor, sunum, tablo ve Excel çalışma kitabı vardır. Dışarıdan bakınca yapılacak iş kolay görünür: dosyayı yükle, metni çıkar, chunk’lara böl ve vector database’e gönder.
Bize yazın
Bir soru, bir proje veya yorum kutusuna sığmayan bir şey.