Teknik Problem
Modellerin performansının yüzeysel gözlemlerle ölçülmeye çalışılması, canlı ortama alınan sistemlerde doğruluk ve güvenlik oranlarının analitik olarak takip edilememesi.
Metrik Odaklı Değerlendirme (Evaluation) ve Karşılaştırmalı Model Test Altyapıları
Mimari Çözüm
Kod geliştirme aşamasına geçmeden önce projeye özel sentetik ve gerçek veri test setleri hazırlıyoruz. Modelleri; bağlam sadakati (context precision/recall), yanıt doğruluğu (faithfulness), zehirlilik (toxicity), latency (yanıt süresi) ve token/maliyet oranı gibi teknik metriklerle otomatik değerlendirme hatlarına (Ragas, DeepEval vb.) tabi tutuyoruz.
Operasyonel Çıktı
Kişisel tahminlere değil, tamamıyla matematiksel verilere dayanan model seçim süreçleri; güncelleme öncesi ve sonrası sistem başarısını kesin olarak kanıtlayan izlenebilirlik.
I
Yapay Zekâ Mimarisi ve Model Mühendisliği
Kurumsal RAG Mimarisi ve Vektör Veri Tabanı (Vector DB) EntegrasyonuStandart büyük dil modellerinin (LLM) şirket içi özel verilere erişememesi, zamanla güncelliğini yitirmesi ve soru sorulduğunda gerçeğe dayanmayan mantıksal hatalar (halüsinasyon) üretmesi.Özel Dil Modeli Eğitimi (Fine-Tuning), LoRA/QLoRA ve Model DistilasyonuGenel amaçlı modellerin, belirli sektörlerin jargonu (hukuk, tıp, finans, üretim vb.) veya şirkete özel iş mantığı karşısında yetersiz kalması; genel modelleri canlıda çalıştırmanın yüksek API ve donanım maliyetleri getirmesi.
BAŞLAYALIM
Hangisiyle başlayalım?
Bir oturumda kendi verinizle görün, ya da önce yazıp ne yaptığımızı sorun.