Üretimden çıkan notlar.

1. Ajan hata verdiğinde log'a bakmak neden işe yaramıyor

   Log işlemin yapıldığını gösteriyor, parametrelerini gösteriyor, sonucunu gösteriyor. Göstermediği tek şey o parametrelerin neden seçildiği.

   • Agentic AI
   • Üretim

2. Vektör veritabanı seçimini benchmark'lar değil, filtreleme belirliyor

   Karşılaştırma tabloları sorgu gecikmesiyle açılıyor. Kurumsal bir kurulumda o sayılar hiçbir şeye karar vermedi.

   • RAG
   • On-Premise

3. RAG'de asıl sorun modelin cevabı değil, ona verilen belge

   Şikayet hep aynı cümleyle geliyor - model uyduruyor. Bakınca uydurmuyor, kendisine verilen belgeyi gayet doğru özetliyor. Belge yanlış.

   • RAG
   • Üretim

4. MCP sunucusu iç ağda nereye konur

   MCP entegrasyon maliyetini gerçekten düşürüyor. Ama kurduğunuz şey, tanımı gereği, iç sistemlere programatik erişimi olan bir servis.

   • AI Güvenliği
   • On-Premise

5. Ajanı üretime almadan önce: ilk 50 test örneği nereden gelir

   Değerlendirme kümesi kurmanın zor tarafı metrik seçmek değil. Elinizde ölçecek bir şey olmaması.

   • Agentic AI
   • Üretim

6. Daha büyük model almadan önce: bağlama ne koyduğunuza bakın

   Kalite düşünce modeli büyütmek, yerel kurulumda elinizdeki en pahalı düğme. Genelde çevrilmesi gereken düğme o değil.

   • On-Premise
   • Üretim

7. Bir ajanın yanlışı diğerinin girdisi oluyor

   Zincirdeki her adım kendi işini doğru yapıyor, sonuç yine yanlış çıkıyor. Sorunun nerede başladığını bulmak, sorunu çözmekten daha uzun sürüyor.

   • Agentic AI
   • Üretim

8. Ajana "komut çalıştır" aracı vermeyin

   Bir aracın imzası, ajanın o sistemde yapabileceklerinin tanımı. Geniş tanımlı tek bir araç, dar tanımlı otuz aracın verdiği güvenceyi siliyor.

   • Agentic AI
   • AI Güvenliği

9. Otomasyon eşiğini nereye koyduk

   Ajanın nereye kadar gideceğine karar vermek model kalitesiyle ilgili bir soru sanılıyor. Değil. Yanıldığında neyin kırıldığıyla ilgili.

   • Agentic AI
   • Üretim

10. Prompt injection'ı prompt'la çözemezsiniz

    Model tam olarak tasarlandığı işi yapıyor - önüne gelen metni yönerge sayıyor. O metnin nereden geldiği model açısından görünmez.

    • AI Güvenliği
    • Agentic AI

11. Ollama mı vLLM mi: yanlış soruyu soruyoruz

    Bu seçim genelde "hangisi daha hızlı" ekseninde tartışılıyor. Doğru eksen eşzamanlılık profili.

    • On-Premise
    • Üretim

12. Hata zincirin sonunda değil, üretildiği adımda görünmeli

    Bir ajan zincirinde en pahalı hata yanlış çıktı üretmek değil. Yanlış çıktının doğru sanılıp bir sonraki adıma geçmesi.

    • Agentic AI
    • Üretim

Henüz yayımlanmış makale yok.