Merhaba, ben

Ali Gülüstan

AI Engineer / AI Context Manager

LLM tabanlı ürünler, RAG sistemleri ve otonom AI agent’lar geliştiriyorum. Modellerin doğru bağlamla doğru işi yapmasını sağlamak benim işim.

Projelerimi Gör İletişime Geç
01.

Hakkımda

AI Engineer ve AI Context Manager olarak, büyük dil modellerini gerçek ürünlere dönüştüren sistemler üzerinde çalışıyorum. Odak noktam, LLM’lerin yalnızca etkileyici demo’lar değil; güvenilir, ölçülebilir ve sürdürülebilir iş çıktıları üretmesini sağlamak. Prompt engineering’den başlayan yolculuğum, bugün context engineering, retrieval mimarileri ve çok adımlı agent sistemlerini kapsıyor.

RAG pipeline’ları, vektör tabanlı bilgi erişimi ve tool kullanan otonom agent’lar günlük işimin merkezinde yer alıyor. Bir modelin ne söylediği kadar, ona hangi bağlamın, hangi sırayla ve hangi bütçeyle verildiğinin sonucu belirlediğine inanıyorum — bu yüzden context tasarımını ayrı bir mühendislik disiplini olarak ele alıyorum.

OpenAI ve Anthropic ekosistemleriyle üretim ortamında entegrasyonlar geliştirdim; değerlendirme (eval) süreçleri, maliyet optimizasyonu ve guardrail tasarımı da projelerimin doğal parçası. Amacım basit: AI’ı pazarlama cümlesi olmaktan çıkarıp ekibin en çalışkan üyesi yapmak.

02.

Yetenekler

Alanlara göre gruplanmış yetkinlikler ve her birinin arkasındaki projeler. İlgili projeler bağlantısıyla o yeteneğin işlerine geçebilirsiniz.

OpenAI Anthropic Python FastAPI React Node.js Qdrant pgvector Docker GitHub Actions

Model & Prompting

Modelin ne söylediği kadar, neye göre söylediğini tasarlıyorum.

  • Prompt Engineering

    Üretimde

    Sistem prompt tasarımı, few-shot stratejileri ve yapılandırılmış çıktı.

    System Prompts Few-shot Structured Output

  • Context Engineering

    Üretimde

    Bağlam bütçelemesi, bellek tasarımı ve dinamik bağlam derleme.

    Context Windows Memory Compaction

  • LLM Entegrasyonları

    Üretimde

    OpenAI ve Anthropic API’leriyle streaming ve function calling.

    OpenAI Anthropic Function Calling

  • Değerlendirme (Eval)

    Projede

    Çıktı kalitesini ölçen test setleri ve regresyon kontrolleri.

    Eval Sets Regresyon Kalite Ölçümü

Retrieval & Veri

Doğru bilgiyi, doğru anda, doğru miktarda bağlama taşıyorum.

  • RAG Sistemleri

    Üretimde

    Chunking, embedding, hibrit arama ve reranking ile üretim seviyesinde pipeline’lar.

    Embeddings Hybrid Search Reranking

  • Vektör Veritabanları

    Üretimde

    Qdrant, pgvector ve Pinecone ile indeksleme ve arama altyapıları.

    Qdrant pgvector Pinecone

  • Veri Hazırlama

    Projede

    Doküman ayrıştırma, temizleme ve metadata ile zenginleştirme.

    Parsing Metadata Temizleme

Agent Sistemleri

Planlayan, araç kullanan ve gerektiğinde durmasını bilen akışlar.

  • AI Agents

    Projede

    Çok adımlı görevleri yürüten otonom agent mimarileri.

    Orchestration Multi-step Planning

  • Tool Use

    Projede

    Sınırlı yetkili, tek amaçlı araç tasarımı ve hata yönetimi.

    Tool Use Function Calling Retry

  • Guardrail Tasarımı

    Projede

    İnsan onayı, çıktı doğrulama ve maliyet sınırları.

    Human-in-the-loop Validation Maliyet

Mühendislik & Teslim

Demo’dan üretime: servis, arayüz ve izleme tarafı.

  • Python / FastAPI

    Üretimde

    AI backend’leri, veri pipeline’ları ve LLM servisleri.

    FastAPI LangChain Data Pipelines

  • JavaScript / React

    Üretimde

    Streaming tabanlı sohbet ve AI destekli arayüzler.

    React Vite Streaming UI

  • Node.js

    Projede

    İçerik ve otomasyon akışları için sunucu tarafı geliştirme.

    Node.js API Otomasyon

Nasıl çalışırım

  • Keşif

    Kullanım senaryosu, veri kaynakları ve başarı kriterleri netleşir.

  • Ölçüm

    Eval seti ve temel metrikler belirlenir; iyileşme ölçülebilir olur.

  • Geliştirme

    Retrieval, prompt ve agent akışları küçük adımlarla kurulur.

  • İzleme

    Maliyet, gecikme ve kalite üretimde takip edilir.

03.

Projeler

Üretim odaklı AI sistemleri: problem, yaklaşım ve sonuç. Bir karta tıklayarak vaka detayını okuyabilirsiniz.

4 proje

Öne çıkan Solo — AI Engineer

RAG Tabanlı Doküman Asistanı

Kurumsal PDF ve bilgi bankaları üzerinde doğal dille soru yanıtlayan, kaynak gösteren asistan.

Kaynak gösterimli yanıtHibrit arama + reranking
RAG OpenAI Qdrant FastAPI React
Vaka detayı

Context Memory Katmanı

Uzun süreli sohbetlerde tutarlılığı koruyan, özetleme ve vektör geri çağırma tabanlı bellek servisi.

Context Engineering Memory pgvector Python
Vaka detayı
04.

İletişim

Bir AI projesi, danışmanlık ya da iş birliği fikriniz mi var? Aşağıdaki kanallardan bana ulaşabilirsiniz — genellikle aynı gün dönüş yaparım.

Telefon +90 532 484 33 95 WhatsApp wa.me üzerinden yaz Telegram t.me üzerinden yaz E-posta a.gulustan@live.de