RAG AI Agents
Agentic RAG: tek adımlı retrieval'dan araştırma ajanlarına
2025-2026'nın RAG araştırması tek adımlı pipeline'lardan çok adımlı, karar veren sistemlere kaydı. Bu neyi değiştiriyor, ne zaman buna değiyor?
← Ana sayfa
05.
Yazılar
RAG, agent sistemleri, context engineering ve LLM operasyonları üzerine notlar.
AI Agents Evaluation
Ajan değerlendirme 2026: benchmark yanılsamasının ötesinde
Ajan sistemlerini benchmark skoruyla ölçmek neden yanıltıcı? 2026'nın değerlendirme araştırması üç katman, log analizi ve simülasyon uyarıları söylüyor.
Research AI Agents
Görsel ajanlar ve doküman AI'ında en çok oy alan 10 makale (HF Daily Papers)
Hugging Face Daily Papers'ta AI ve görüntü alanında en yüksek puanı alan makalelerden ajan tarafı: görsel bilgisayar kullanımı, GUI ajanları, robotik dünya modelleri, OCR ve doküman ayrıştırma.
Research Video Generation
Görüntü ve video üretiminde en çok oy alan 10 makale (HF Daily Papers)
Hugging Face Daily Papers'ta AI ve görüntü alanında en yüksek puanı alan makalelerden üretim tarafı: oynanabilir oyun dünyaları, metinli görsel üretimi, video akışı, difüzyon hızlandırma ve 3D.
Inference MLOps
Inference mühendisliği 2026: speculative decoding, batching ve nicelendirme
API maliyeti bir yana, kendi modelinizi servis ediyorsanız kazanç sistem katmanında. 2026'nın üretim ölçümleri: speculative decoding, continuous batching, quantization ve KV cache.
RAG Retrieval
RAG nedir ve ne zaman işe yaramaz?
Retrieval-Augmented Generation'ın ne olduğunu, üretimde ne zaman işe yaradığını ve hangi sorunlarda yanlış araç olduğunu anlatan pratik bir rehber.
RAG Long Context
Uzun bağlam RAG'i öldürdü mü? 2026'nın kanıtı
Milyonlarca token'lık bağlam pencereleri retrieval'ı gereksiz kıldı mı? 2025-2026 karşılaştırmalı çalışmalar ne söylüyor — ve pratik karar nasıl verilir?
AI Agents Tool Use
AI agent mimarisi: tool use, planlama ve hata yönetimi
Otonom agent akışlarını üretimde güvenilir yapan üç şey: sınırlı yetkili araç tasarımı, planlama disiplini ve hata yönetimi.
Context Engineering Prompt Engineering
Context engineering: prompt'dan bağlam mühendisliğine
Modelin cevabını belirleyen şey yalnızca prompt değildir: hangi bağlamın, hangi sırayla ve hangi bütçeyle verildiği. Context engineering'in pratik çerçevesi.
LLM Cost Optimization
LLM maliyet optimizasyonu: caching, model seçimi ve batching
LLM maliyetlerini düşürmenin en etkili üç kaldıracı: doğru modeli seçmek, bağlamı önbelleğe almak ve istekleri toplulaştırmak — kaliteyi bozmadan.