Günümüz yapay zekâ uygulamalarında, büyük ve karmaşık veriyle çalışmak için tek bir yöntem yeterli olmuyor. Mixture of Experts (Uzmanların Karışımı) mimarisi sayesinde, farklı uzman modeller bir araya gelerek hem vektör hem de ilişki tabanlı verilerde daha esnek ve anlamlı bilgi erişimi sağlanabiliyor. Bu yazıda, MoE yaklaşımının temellerini ve hibrit bilgi erişiminde sunduğu avantajları keşfediyoruz.

RAG uygulamalarında sadece vektör tabanlı arama yeterli değil. Bilgiyi ilişkisel (graph) yapı olarak modellemek ve vektör, graph, SQL sorgularını hibrit olarak kullanmak, daha tutarlı ve anlamlı sonuçlar sunar. Bu yazıda, hibrit retrieval mimarisinin püf noktalarını ve pratik avantajlarını anlatıyoruz.

Yapay zeka uygulamalarında “tek promptla çözüm” devri kapandı. Artık karmaşık görevler için multi-step planlama, tool chaining ve execution verification mimarileri öne çıkıyor. Bu yazıda, LLM tabanlı sistemlerde planlama ve yürütme modellerini keşfediyoruz.

LLM tabanlı sistemler genellikle black box gibi algılansa da, tool ve plan tabanlı mimariler sayesinde deterministik ve otomatik testler yazmak mümkün. Bu yazıda, LLM uygulamalarının test edilebilirliğini artırmanın yollarını anlatıyoruz.

LLM tabanlı uygulamalarda kullanıcıya doğrudan yapay zeka deneyimi yaşatmak yerine, LLM’i görünmez hale getirip UI’nın içine entegre edin. Bu yazıda, sezgisel ve doğal hissettiren, LLM’in gücünü arka planda hissettiren kullanıcı arayüzü tasarımının püf noktalarını anlatıyoruz.

Tool tabanlı mimariler, canlı veri, normalizasyon ve kullanıcı arayüzü durumu yönetimi söz konusu olduğunda, LLM tabanlı uygulamalarda RAG’e göre daha güvenilir, ölçeklenebilir ve üretime uygun bir çözümdür.