Koleksiyon
LLM evals nedir? Yapay zekâ chatbot ve RAG uygulamalarını test seti, değerlendirme kriteri, puanlama ve regresyon testleriyle ölçmek için uygulanabilir bir kalite rehberi.
Yazıyı oku →Prompt caching ile tekrarlanan yapay zekâ promptlarını optimize etmek için sabit ve değişken içeriği ayırma, cache hit ölçümü, prompt_cache_key ve performans testlerini anlatan uygulamalı rehber.
Yazıyı oku →Function calling ile AI ajanlarının araç seçmesi, parametre doğrulaması, yetki kontrolü ve güvenli hata yönetimini uygulamalı olarak anlatan rehber.
Yazıyı oku →Structured Outputs ve JSON Schema ile yapay zekâ yanıtlarını güvenilir JSON çıktısına dönüştürmek için şema tasarımı, doğrulama ve hata yönetimi rehberi.
Yazıyı oku →Prompt injection saldırılarını anlamak ve RAG uygulamalarını korumak için güven sınırı, içerik ayrıştırma, araç izinleri, çıktı doğrulama ve test adımlarını anlatan uygulamalı rehber.
Yazıyı oku →RAG chunking ile PDF, Markdown ve teknik dokümanları yapay zekâ için doğru parçalara bölün. Chunk boyutu, overlap, metadata ve değerlendirme adımlarıyla uygulamalı rehber.
Yazıyı oku →Yapay zekâ kendi ürettiği içerikle tekrar tekrar eğitilirse ne olur? Model çöküşünün nadir bilgileri nasıl sildiğini ve çözüm yollarını inceleyin.
Yazıyı oku →AI ajanlarının uzun süreli belleği nasıl zehirlenir? RAG ve ajan sistemlerindeki kalıcı tehdidi, araştırma bulgularını ve 7 savunma adımını keşfedin.
Yazıyı oku →
