Machine Learning

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. ...

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. ...

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. ...