Büyük Dil Modeli (LLM) benimsemesi deneysel aşamadan üretim dağıtımına geçerken, geliştiriciler yeni bir altyapı zorluğuyla karşı karşıya kalıyor. Geleneksel REST API'lerinin aksine, AI modelleri yüksek gecikme süresi, öngörülemez token kullanım maliyetleri, sıkı hız limitleri ve hassas veri sızıntısı gibi benzersiz karmaşıklıklar getiriyor.
Alım-Güçlendirilmiş Üretim (RAG), Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) özel verilerde temellendirmek için standart mimari haline geldi. Ancak geleneksel RAG hatları sıklıkla kritik bir sınırlamadan muzdarip: statik olmalarıdır. Basit bir gömme araması ve ardından bağlam enjeksiyonu, kullanıcı sorgusu belirsiz olduğunda, çok adımlı akıl yürütme gerektirdiğinde veya yalnızca anlamsal arama yerine araç kombinasyonu talep ettiğinde başarısız olur. İşte Agentic RAG devreye girer.
İş akışı otomasyonunun hızla gelişen manzarasında, Zapier, Make ve Microsoft Power Automate gibi kurumsal devler uzun süredir pazarı domine ediyor. Bu platformlar güçlü olsa da, genellikle kısıtlayıcı fiyatlandırma modelleri, veri yerleşimi endişeleri ve geliştiricileri...
Yıllarca, güvenilir Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamaları geliştirmek, deneme-yanılma ile geçen sinir bozucu bir süreçti. Geliştiriciler, "mükemmel" prompt'u oluşturmak, sıcaklık ayarlarını ince ayar yapmak ve aniden beliren hataları manuel olarak halletmek için saatler harcadı. Bu çağ...
Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarının erken dönemlerinde, araç kullanımı genellikle basit bir fonksiyon çağrısı mekanizması olarak görülürdü. Ancak deneysel prototiplerden sağlam, üretim seviyesinde AI agent'larına geçiş yaptıkça karmaşıklık katlanarak artar. Bir üretim agent'ı, sadece birkaç eklenmiş fonksiyonu olan bir modelden ibaret değildir;
Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanımının erken dönemlerinde, istem mühendisliği büyük ölçüde bir sanat formuydu. Geliştiriciler, daha iyi çıktılar elde etmek için saatlerce sistem talimatlarını, birkaç örnekli (few-shot) örnekleri ve sıcaklık ayarlarını manuel olarak ince ayar yapıyordu. Sezgi hala rol oynasa da, sektör giderek daha titiz, veriye dayalı bir yaklaşıma, yani Otomatik İstem Optimizasyonuna (APO) doğru hızla kayıyor.
Büyük dil modelleri (LLM) alanı hızla evriliyor; şeffaflıkları ve maliyet etkinlikleri nedeniyle açık ağırlıklı modeller büyük ilgi görüyor. Bu hareketin ön saflarında, farklı hesaplama kısıtlamalarına ve performans gereksinimlerine yönelik çözümler sunan Mistral AI yer alıyor.