LLM, RAG, AI Agents, Prompt Mühendisliği ve Yapay Zeka Rehberleri. (Toplam 44 Makale)
Yapay zeka ve RAG projelerinde kullanılan popüler vektör veritabanlarının HNSW performansı, bellek tüketimi, filtreleme yetenekleri ve mimari kıyaslaması.
Büyük dil modellerinin (LLM) kendi verilerinizle doğru ve güncel yanıt vermesini sağlayan RAG mimarisinin teknik detayları, vektör veritabanları ve embedding süreçleri.
Büyük Dil Modellerinde (LLM) halüsinasyonu önleyen RAG mimarisi, dense embeddings, HNSW vektör indeksleme, hibrit arama ve kurumsal yapay zeka entegrasyonu üzerine kapsamlı akademik ve teknik inceleme.
Yapay Zeka Sırları hakkında bilmeniz gereken her şey: Çalışma mantığı, mimari detaylar ve pratik kod örnekleriyle Türkçe rehber.
Büyük dil modellerinin ağırlık matrislerini FP16/BF16 yerine INT4/INT8 formatına indirgeyerek doğruluk kaybı olmadan bellek tüketimini 4 kat azaltan nicemleme algoritmaları.
Anthropic tarafından duyurulan ve LLM'lerin harici veritabanları, API'lar ve IDE araçlarıyla güvenli JSON-RPC 2.0 üzerinden haberleşmesini sağlayan açık Model Context Protocol standardı.
Vektör benzerlik aramasının yetersiz kaldığı küresel özetleme ve çok adımlı ilişkisel sorgularda Microsoft GraphRAG yaklaşımı ve topluluk hiyerarşisi çıkarımı.
Büyük dil modellerinin otoregresif token üretimindeki bellek darboğazını ortadan kaldıran ve $K$ adet tokenı paralel doğrulayan Speculative Decoding algoritması.
Yapay zeka ve RAG projelerinde kullanılan popüler vektör veritabanlarının HNSW performansı, bellek tüketimi, filtreleme yetenekleri ve mimari kıyaslaması.
Büyük dil modellerinin (LLM) kendi verilerinizle doğru ve güncel yanıt vermesini sağlayan RAG mimarisinin teknik detayları, vektör veritabanları ve embedding süreçleri.
Büyük Dil Modellerinde (LLM) halüsinasyonu önleyen RAG mimarisi, dense embeddings, HNSW vektör indeksleme, hibrit arama ve kurumsal yapay zeka entegrasyonu üzerine kapsamlı akademik ve teknik inceleme.
Yapay Zeka Sırları hakkında bilmeniz gereken her şey: Çalışma mantığı, mimari detaylar ve pratik kod örnekleriyle Türkçe rehber.
Büyük dil modellerinin ağırlık matrislerini FP16/BF16 yerine INT4/INT8 formatına indirgeyerek doğruluk kaybı olmadan bellek tüketimini 4 kat azaltan nicemleme algoritmaları.
Anthropic tarafından duyurulan ve LLM'lerin harici veritabanları, API'lar ve IDE araçlarıyla güvenli JSON-RPC 2.0 üzerinden haberleşmesini sağlayan açık Model Context Protocol standardı.
Vektör benzerlik aramasının yetersiz kaldığı küresel özetleme ve çok adımlı ilişkisel sorgularda Microsoft GraphRAG yaklaşımı ve topluluk hiyerarşisi çıkarımı.
Büyük dil modellerinin otoregresif token üretimindeki bellek darboğazını ortadan kaldıran ve $K$ adet tokenı paralel doğrulayan Speculative Decoding algoritması.
| Rehber Başlığı | Kategori | Okuma | Tarih | Erişim |
|---|---|---|---|---|
| Vektör Veritabanları Karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Pinecone ve PGVector | Yapay Zeka | 8 dk | 2026-09-01 | Aç → |
| RAG Nedir? Retrieval-Augmented Generation Kapsamlı Rehber | Yapay Zeka | 8 dk | 2026-09-01 | Aç → |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG) Mimarisi ve Vektör Veritabanları: Kurumsal Yapay Zeka Sistemlerinde Halüsinasyon Kontrolü ve Derin Bilgi Erişimi | Yapay Zeka | 4 dk | 2026-09-01 | Aç → |
| Yapay Zeka Sırları Nedir? Kapsamlı Rehber | Yapay Zeka | 8 dk | 2026-09-01 | Aç → |
| LLM Quantization: AWQ, GPTQ ve GGUF ile 4-Bit Model Sıkıştırma ve GPU VRAM Tasarrufu | Yapay Zeka | 11 dk | 2026-08-29 | Aç → |
| Model Context Protocol (MCP): Yapay Zeka Ajanları için Evrensel İletişim Standardı | Yapay Zeka | 12 dk | 2026-08-21 | Aç → |
| GraphRAG: Bilgi Grafikleri (Knowledge Graphs) ile Güçlendirilmiş RAG Mimarisi | Yapay Zeka | 13 dk | 2026-08-21 | Aç → |
| Speculative Decoding: Küçük Taslak Modellerle LLM Üretimini 3x Hızlandırma | Yapay Zeka | 9 dk | 2026-07-22 | Aç → |