AI

Vector databases for AI applications have become essential infrastructure for RAG (Retrieval-Augmented Generation), semantic search, and recommendation systems in 2026. The best vector databases—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector, and Elasticsearch—provide efficient similarity search over high-dimensional embeddings at scale. Choosing vector databases requires evaluating query latency, index types (HNSW, IVF), deployment models (managed vs self-hosted), and cost structures. Pinecone excels as a fully managed solution with minimal operations, while Milvus provides maximum control for self-hosted deployments. Qdrant offers Rust-based performance with Docker simplicity, and pgvector extends PostgreSQL with vector capabilities. Vector database performance directly impacts RAG application quality—slow retrieval degrades LLM response times and increases costs. For teams building LLM applications, vector database selection is as critical as model choice. ...

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. ...

Açık kaynaklı LLM’ler (Büyük Dil Modelleri), 2026’da araştırma deneylerinden üretime hazır alternatiflere ve özel API’lere dönüştü. En iyi açık kaynaklı LLM’ler (DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 ve Gemma 3), kendi kendine barındırma ve özelleştirmeye olanak tanırken akıl yürütme, kodlama ve çok modlu görevlerde sınır düzeyinde performans sunar. Üretim LLM dağıtımlarının yarısından fazlası artık GPT-5 veya Claude gibi kapalı API’ler yerine açık kaynak modelleri kullanıyor. 2025’teki “DeepSeek anı”, açık kaynak LLM’lerin özel model yeteneklerini önemli ölçüde daha düşük maliyetlerle karşılayabildiğini kanıtladı. Açık kaynaklı LLM’leri seçen kuruluşlar, veri gizliliğine, maliyet öngörülebilirliğine, ince ayar esnekliğine ve API hız sınırlarından bağımsızlığa öncelik verir. DeepSeek, Llama ve Qwen karşılaştırmasını değerlendirmek, model mimarilerini, lisans kısıtlamalarını ve dağıtım seçeneklerini anlamayı gerektirir. Açık kaynak LLM’ler, veri yerleşimi, özel davranış veya API maliyetlerinin fahiş hale geldiği yüksek hacimli çıkarım gerektiren alanlarda öne çıkıyor. ...