Mikroservis mimarisi, bir moda terimden modern yazılım mühendisliğinin temel bir direğine evrildi. Esneklik ve ölçeklenebilirlik açısından önemli avantajlar sunarken, tasarım, iletişim ve operasyonel bakım açısından karmaşık zorluklar da getirir. Bu yazıda...
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) olgunlaştıkça, üretim mühendisliğindeki odak noktası basit sohbet arayüzlerinden karmaşık, otonom ajan iş akışlarına kaymaktadır. Bu ajanların güvenilir olması için olasılıksal metin üretiminden deterministik veri yapılarına ve hassas dış eylemlere geçmeleri gerekir.
Büyük Dil Modelleri (LLM'leri) yerel olarak çalıştırma talebi arttıkça, Video Rastgele Erişimli Bellek (VRAM) darboğazı geliştiriciler için birincil kısıtlayıcı faktör haline geldi. Tek GPU'lu kurulumlar daha küçük modeller için yeterli olsa da, 70B+ parametreli modellerle büyük bağlam pencerelerini yönetmek genellikle karmaşık çoklu GPU orkestrasyonu gerektirir. Bu yazıda, akıllı VRAM dışa aktarımı aracılığıyla verimi en üst düzeye çıkarmak ve bellek yetersizliği (OOM) hatalarını en aza indirmek için gelişmiş stratejileri keşfediyoruz.
Hızla gelişen Kurumsal AI manzarasında, bir prototip ile üretim düzeyindeki sistem arasındaki fark genellikle arama kalitesine dayanır. Vektör benzerlik araması, anlamsal anlayışın temelini sağlasa da, genellikle tek başına yeterli değildir...
Büyük Dil Modeli (LLM) uygulama geliştirme manzarası hızla değişiyor. Modeller giderek daha yetkin hale gelirken, bu modeller ile gerçek dünya arasındaki köprü—özellikle dış veriler ve eylemler—güvenilir ajanlar oluşturmada en zorlu yön olmaya devam ediyor. İşte burada Model Bağlam Protokolü (MCP) devreye girer...
Çekimleme-Artırılmış Üretme (RAG), özel kurumsal verilerde Büyük Dil Modelleri'nin (LLM) kullanımı için standart mimari haline geldi. Ancak bir RAG hattının etkinliği yalnızca gömme modeli veya vektör veritabanı ile belirlenmez; temel olarak metnin empo aşamasında nasıl parçalandığına dayanır.
Büyük Dil Modeli (LLM) uygulama geliştirme alanında hızla değişen bir dünyada, doğru çerçeveyi seçmek hayati önem taşır. LangChain ve LlamaIndex gibi kütüphaneler AI'nın erken dönemlerinde hakim olsa da, genellikle soyutlamayı performanstan üstün tutarak şişkin kod tabanlarına ve daha yavaş çalışmalara yol açar. İşte <strong>Agno</strong>, yüksek performanslı, ölçeklenebilir ve gözlemlenebilir AI ajanları oluşturmak için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir Python çerçevesidir.