AI

Kenar bilişim ve IoT uygulamaları 2026’da kritik bir dönüm noktasına ulaştı—kaynak kısıtlı cihazlarda karmaşık dil modellerini yerel olarak çalıştırmak sadece mümkün değil, artık üretim dağıtımları için pratik hale geldi. Kenar bilişim için en iyi açık kaynak LLM’ler, milyar altı parametre sayılarını sıkı bellek ve güç bütçeleri dahilinde etkileyici performans sunan mimari yeniliklerle birleştiriyor. Phi-4-mini (3.8B), Gemma 3 (270M-1B), SmolLM2 (135M-1.7B) ve Qwen3 (0.5B-4B) gibi öncü modeller, Raspberry Pi cihazlarından endüstriyel IoT geçitlerinde kadar her şeyde verimli çalışabilen yeni nesil kenar optimize edilmiş dil modellerini temsil ediyor. ...

Kurumsal RAG manzarası 2026’da temelden dönüştü. 2024’te deneysel prototipler olarak başlayan süreç, Fortune 500 şirketlerinde iş operasyonlarını güçlendiren üretim kritik altyapısına evrildi. Üretimde RAG sistemleri uygulayan organizasyonlar, son sektör araştırmalarına göre operasyonel maliyetlerde %25-30 azalma ve bilgi keşfinde %40 daha hızlı sonuçlar rapor ediyor. Ancak, konsept kanıtından üretim dağıtımına geçiş hâlâ tehlikeli. Birçok kurumsal firma, hızlı prototipleme için optimize edilmiş framework’lerin üretim iş yükleri altında zorlandığını keşfediyor, diğerleri ise özelleştirme ve kontrolü sınırlayan tescilli platformlara kilitlenmiş buluyorlar. ...

RAG çerçeveleri (Alım-Artırılmış Üretim çerçeveleri), 2026’da üretim düzeyinde yapay zeka uygulamaları oluşturmak için vazgeçilmez hale geldi. En iyi RAG çerçeveleri (LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy ve LangGraph) geliştiricilerin büyük dil modellerini alana özgü bilgi alımıyla birleştirmesine olanak tanır. LangChain, LlamaIndex ve Haystack’ı karşılaştırırken temel faktörler arasında token verimliliği, orkestrasyon yükü ve belge işleme yetenekleri yer alıyor. Performans kıyaslamaları, Haystack’ın en düşük token kullanımını (~1.570 token) elde ettiğini, DSPy’ın ise minimum ek yük (~3,53 ms) sunduğunu ortaya koyuyor. LlamaIndex belge merkezli uygulamalarda öne çıkıyor, LangChain maksimum esneklik sağlıyor ve Haystack üretime hazır işlem hatları sunuyor. RAG çerçeve mimarilerini anlamak, bilgi tabanları, sohbet robotları ve erişimle artırılmış üretim sistemleri oluşturan geliştiriciler için kritik öneme sahiptir. ...