Blog Yazıları
LLM Sistemlerinde Cache Mekanizmaları ve Performans Odaklı Mimariler
08.06.2025LLM tabanlı sistemler, özellikle üretken yapay zekâ uygulamalarında yüksek işlem gücü ve gecikme sorunlarıyla karşı karşıyadır. Bu nedenle, hem veri düzeyinde hem de model düzeyinde akıllı önbellek…
Kurumsal LLM Sistemlerinde Kullanıcı Yetkilendirme ve Güvenlik Bileşenleri
08.06.2025LLM tabanlı sistemlerin sadece bireysel değil, kurumsal ölçekte de yaygınlaşması, beraberinde kullanıcı yönetimi ve veri güvenliği gibi kritik ihtiyaçları getirmiştir. Bu yazıda, çok kullanıcılı bi…
LLM Tabanlı Sistemlerde Operasyonel İzleme: Loglama, Performans ve Hata Yönetimi
08.06.2025Bir yapay zekâ uygulamasını üretime aldığınızda iş sadece modeli çalıştırmakla bitmez. Sistemin sürekliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için operasyonel izleme araçları hayati öneme sahiptir. Bu …
Dinamik Embedding Sistemi: Belgeleri Otomatik İzleme ve Güncel Kalma Yöntemleri
08.06.2025Bir RAG sisteminde yalnızca ilk yüklenen verilerle sınırlı kalmak, sistemin zamanla etkisini yitirmesine neden olur. Bu nedenle veri setlerinin dinamik biçimde izlenmesi ve değişikliklerin gerçek …
Farklı Veri Kaynaklarını Embedding Sürecine Hazırlamak
08.06.2025LLM tabanlı RAG sistemlerinde, yalnızca metin dosyaları değil; PDF, Word, HTML gibi çeşitli belgeler de embedding sürecine dahil edilir. Bu yazıda, bu farklı veri kaynaklarını nasıl ön işleme tabi…
Vektör Veritabanlarına Embedding Aktarımı ve Arama Optimizasyonu
08.06.2025LLM tabanlı sistemlerde, vektör veritabanları (vector stores), bilgiye hızlı ve semantik erişimi mümkün kılar. Ancak embedding’lerin verimli bir şekilde aktarılması ve optimize edilmesi, sistem pe…
Embedding’lerin Güncellenmesi, Silinmesi ve Versiyon Yönetimi: Dinamik Veri Senkronizasyonu
08.06.2025Gelişmiş RAG sistemlerinde embedding’ler sadece bir kere üretilip bırakılmaz. Belgeler zamanla değişebilir, güncellenebilir ya da tamamen kaldırılabilir. Bu noktada, sistemin dinamik bir yapıya sa…
Embedding Sürecini Hızlandırmak: Büyük Veri Setleriyle Etkili Çalışma Yöntemleri
08.06.2025Önceki blog yazılarımızda chunk oluşturma ve vektör veritabanına aktarma 1. Embedding Modelini Yerel Olarak Kullanın API tabanlı embedding (örn. OpenAI, HuggingFace API) yüksek doğruluk sunsa…
Chunk’lardan Vektör Veritabanına: Bilginin Aranabilir Hale Gelme Süreci
08.06.2025Önceki yazımızda belgelerin chunk edilme sürecine odaklanmıştık. Bu yazıda ise, o chunk’ların vektör veritabanına nasıl eklendiğini ve doğal dilde sorgularla nasıl eşleştirildiğini adım adım açıkl…
Belgelerin Chunk Edilme Süreci: LLM Tabanlı Sistemlerde Neden ve Nasıl?
08.06.2025Giriş LLM tabanlı sistemlerde (özellikle RAG mimarisinde) belgelerin doğrudan büyük dil modellerine verilmesi çoğu zaman etkili sonuç vermez. Bunun en temel nedeni, modellerin sınırlı bağlam (con…