AI
Production'da RAG: Retrieval Kalitesi Cost'tan Önce Gelir
Embedding modeli, chunking stratejisi ve eval setup'ı production RAG sisteminde retrieval kalitesini nasıl belirler? Cost optimizasyonu değil, kalite önce.
· 8 dk okuma
ai
AI
Yapay zekâ modelleri, otomasyon ve gelecek trendleri.
8 yazı
AI
LLM Citation Ölçümü — Yeni SEO Metrik Setiniz
Perplexity, ChatGPT ve Gemini'de markanızın atıf alma oranını ölçmek artık SEO'nun temel parçası. Citation tracking sistemini nasıl kurarsınız?
· 8 dk okuma
AI
GEO: Markanı ChatGPT'nin Cevabına Yerleştirmek
Generative AI overviews'da görünürlük için içerik mimarisini citation logic'e göre tasarlamak. Token ekonomisi, retrieval pattern'leri ve ölçüm yaklaşımı.
· 8 dk okuma
AI
Multi-Agent Orchestration: Tek LLM Çağrısından Sistemlere
Agent SDK'lar, tool use ve paralel/seri topology'lerle LLM uygulamalarını üretime taşımak. Token maliyeti, latency ve hata yalıtımı tradeoff'ları.
· 8 dk okuma
AI
AI-Generated Content ve Google: Risk Matrisi
Helpful Content Update sonrası AI içerik üretimi hangi koşulda ceza alır, hangi koşulda ranklanır? Sayılara dayalı risk haritası ve detection pattern'leri.
· 8 dk okuma
AI
Embedding Drift: Üretimde Vector DB'leri Nasıl Sürdürürüz
Model migration, re-indexing maliyeti ve embedding versiyonlama — production'daki vector database'lerin bakımı için tradeoff analizi.
· 8 dk okuma
AI
n8n + Claude API: Pazarlama Operasyonunda Otonomi
Otonom workflow tasarımı, idempotency, hata yönetimi — production-grade LLM otomasyonunun mühendislik gerçekleri.
· 8 dk okuma
AI
Prompt Versiyonlama ve A/B Testi: LLM Operasyonun Disiplini
Promptfoo ve LangSmith ile prompt eval pipeline'ı kurmak. Production LLM workflow'larında regresyonu önleme, maliyet-kalite tradeoff'unu ölçme yöntemi.
· 8 dk okuma