Semantic Search Ölçekte Neden Zorlaşıyor? RAG’in Dersi
Semantic search ve RAG, demo ortamında akıcı görünür; ancak prod’da veri kalitesi, chunking, re-rank...
LLM Wiki: Claude Code ile Unutmayan Bir Yapay Zekâ Hafızası
LLM Wiki yaklaşımı, Claude Code ile “unutmayı azaltan” yaşayan bir yapay zekâ hafızası kurmayı hedef...
FERPA Uyumlu RAG: Kurumsal Sistemler Nerede Çuvallıyor?
RAG sistemlerinde “doğru dokümanı çekiyoruz” yaklaşımı, FERPA gibi eğitim verisi düzenlemelerinde ye...
Agent Hafızası: Vektörden Zaman Çizgisine Geçiş
Vektör tabanlı hafıza, benzer metinleri bulmada hızlıdır; ancak bağlam, zaman çizgisi ve çelişkilerd...
Google Meet, Slack ve RAG ile Toplantı Hafızası Kurmak
Toplantı kayıtları ve dökümlerini Google Meet’ten alıp Slack’e taşıyan, üstüne RAG tabanlı arama ekl...
Chunking Neden RAG’in En Büyük Hatası Olabiliyor?
RAG sistemlerinde metni chunk’lara bölmek çoğu zaman sorunu çözmek yerine bağlamı koparabilir. Özell...
JavaScript Mülakatları İçin RAG Motoru: İşte Çalışma Şekli
JavaScript mülakatları için yalnızca soru bankası yaklaşımı yerine, RAG tabanlı katmanlı bir motorla...
RAG Neden Gerekli? LLM’lerin Kör Noktası
LLM’ler güçlü olsa da tek başına kullanıldığında eski bilgi, uydurma ve kurumsal bağlam eksikliği gi...
RAG’de Asıl Kahraman Retrieval: LLM Sadece Ses Veriyor
RAG’de asıl başarı, LLM’in “yazma” gücünden çok doğru parçayı bulma (retrieval) kalitesine bağlıdır....