LangChain LangGraph CrewAI AutoGen Semantic Kernel PydanticAI OpenAI Agents SDK LlamaIndex Haystack Agno Mastra DSPy
33 posts
Çıkarım-Güçlendirilmiş Üretim (RAG), Büyük Dil Modellerini özel verilerde temellendirmek için standart mimari haline geldi. Ancak prototipten üretim seviyesine geçiş, önemli karmaşıklık getirir. Yavaş gecikme, düşük doğruluk ve yüksek gömme maliyetleri gibi sorunlar dağıtımları sekteye uğratabilir.
Yapay zeka geliştirme dünyası hızla değişiyor. Basit sohbet botlarından ve istem temelli API'lerden ziyade, karmaşık ve otonom ajan iş akışlarına geçiş yapıyoruz. Bu sistemleri oluşturmaya yardımcı olan birçok çerçeve olsa da, üretim seviyesinde uygulamalar için gerekli yapısal bütünlüğü ve geliştirici deneyimini sunanlar azdır. İşte tam da burada...
Yapay zeka, basit sohbet arayüzlerinden çok adımlı iş akışlarını yürütebilen karmaşık, otonom sistemlere hızla evrildi. Geliştiriciler için asıl meydan okuma artık sadece metin üretmek değil, akıl yürütebilen, araçları kullanabilen ve işbirliği yapabilen ajanları koordine etmektir. İşte OpenAI A...
Günümüzde karmaşık AI sistemleri oluşturmak, genellikle tek model çağrılarından çoklu ajan mimarilerine geçiş anlamına gelir. LangChain ve AutoGen gibi çerçeveler ajan mantığını tanımlamada mükemmel olsa da, uzun süren iş akışları, hata toleransı ve durum kalıcılığı için genellikle sağlam garantiler sunmazlar. Bu ...
Modern yapay zeka uygulamaları genellikle güvenilirlik konusunda zorlanır. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) yaratıcılık ve muhakeme konusunda üstün olsa da, doğaları gereği olasılıksal ve durum bilgisi (stateless) yoktur. Birden fazla LLM çağrısını, harici API isteklerini ve insan onaylarını zincirlediğinizde karmaşıklık patlama yapar. Tek bir ağ zaman aşımı veya geçici bir API hatası, sisteminizin tutarsız bir durumda kalmasına ve "zombi" araçların oluşmasına neden olabilir; bunlar hesaplama maliyeti öder ancak hiçbir değer üretmez.
Büyük Dil Modellerinin (LLM) hızlı evrimi, yazılım geliştirme paradigmalarını deterministik mantıktan olasılıksal muhakameye kaydırdı. LLM'ler içerik üretme, bağlam anlama ve yaratıcı problem çözme konularında olağanüstü olsa da, doğaları gereği deterministik değildir. Th...
Mevcut AI mühendisliği dalgası "LLM tabanlı yönlendirmelerle" domine ediliyor. Bu yaklaşım cazip görünse de, son derece kırılgandır. Karmaşık bir iş akışında bir sonraki adımı bir LLM'e bırakmak belirsizlik, gecikme ve öngörülemez maliyetler doğurur. Üretim seviyesindeki sistemler, özellikle ...