@ahmetcantryk
8 dk okuma
Üretimde LLM Halüsinasyonları Nasıl Azaltılır
Üretimde LLM halüsinasyon azaltma: yanıtları veriye dayandırma, güven eşiği, yapılandırılmış çıktı ve eval'ler; artı modeli yenen pipeline'ın 2026 sayıları.
Kategori
Üretimde LLM halüsinasyon azaltma: yanıtları veriye dayandırma, güven eşiği, yapılandırılmış çıktı ve eval'ler; artı modeli yenen pipeline'ın 2026 sayıları.
Temmuz 2026 için uygulamalı vektör veritabanı karşılaştırma — Pinecone serverless v2, pgvector 0.8.4, Qdrant GPU indeksleme, Weaviate ve Milvus 2.6 maliyet ve ölçek üzerinden.
2026'da üretimdeki LLM işinin çoğunu taşıyan beş prompt mühendisliği tekniği: rol verme, few-shot, düşünce zinciri, yapılandırılmış çıktı ve öz-denetim.
Temmuz 2026 itibarıyla 'fine-tune etmeliyiz' taleplerinin ~%80'i daha iyi getirimle çözülüyor. Fine-tuning mi RAG mi sorusu tek soruya iner: eksik olan bilgi mi, davranış mı?
2026'da kullanım %84'e çıkarken güven %29'a düştü. Bu uçurumun ardındaki 7 AI kod asistanı hatası ve onu kapatan inceleme alışkanlıkları.
LLM çıktılarını kod test eder gibi değerlendirin: altın set kurun, metrik seçin, kod ve LLM-hakem kontrolleri çalıştırın, her dağıtımı bir sayıyla geçitleyin.
Embedding nedir, nasıl çalışır? Metni vektöre çeviren mantık, benzerlik araması, 2026 ortasında model seçimi (Gemini, Voyage, Cohere, BGE) ve çalışan Python kodu bu rehberde.
AI agent ve workflow farkı tek soruya iner: kararı kim veriyor? Sabit işlerde workflow, açık uçlu işlerde agent. Karar tablosu ve 2026 maliyetleri içeride.