AI Sözlüğü

26+ AI terimi, Türkçe açıklamasıyla.

LLM, RAG, agent, prompt, embedding, MCP... yapay zekayla ilgili tüm temel terimleri kısa ve uzun açıklama ile, günlük örneklerle öğrenin.

26 terim

Agent: Verdiğin görevi adım adım planlayıp tek başına yapan AI.; Sıradan bir chatbot sadece soruna cevap verir. Agent ise hedefi anlar, planı kurar, araçları (tarayıcı, dosya sistemi, API) kullanır ve sonucu raporlar. Claude Code, ChatGPT Agents, n8n AI Agent node birer örnek.; Örnek: 'Şu Excel'i analiz et ve özet PDF üret' dediğinde sırayla okur, hesaplar, grafikleştirir ve dosyayı oluşturur — birden fazla araç kullanır.
API: Uygulamaların birbirleriyle konuşmasını sağlayan arayüz.; AI API'leri, ChatGPT/Claude/Gemini modellerini kendi uygulamanıza bağlamanızı sağlar. Web sitesi içine chatbot koymak, otomasyon kurmak veya özel agent yazmak için API kullanılır.
Bağlam (Context): AI'ın bir konuşmada hatırlayabileceği toplam metin miktarı.; Modeller bir 'bağlam penceresi' içinde çalışır. Claude Opus 4.7'nin 1M+ token'lık bağlamı, yüzlerce sayfa belgeyi tek seferde okuyabilmesi anlamına gelir. Bağlam dolduğunda eski bilgiler 'unutulur'.; Örnek: Bir kitabın tamamını yapıştırıp 'özetle' diyebilmek için yeterli bağlam gerekir.
Bias (Önyargı): AI'ın eğitim verisinden devraldığı sistematik haksız eğilimler.; Modeller insan üretimi metinlerden öğrendiği için cinsiyet, yaş, ırk, dil veya kültürel önyargılar taşıyabilir. Kurumsal kullanımda audit ve test gereklidir.
Chain of Thought: Modeli adım adım düşünmeye yönlendiren prompt tekniği.; Karmaşık matematik veya muhakeme problemlerinde 'Adım adım düşün, önce planı yaz, sonra uygula' diyerek modelin daha doğru çıktı üretmesini sağlarsınız.
Custom GPT: ChatGPT içinde özel rol/sınır/bilgi tabanı ile yapılandırılmış mini asistan.; Kendi şirket bilgi tabanınızı yükleyip 'sadece bu tonla cevap ver' diyebileceğiniz, paylaşılabilir bir özelleştirilmiş ChatGPT. Custom Action ile dış API'lere de bağlanabilir.
Embedding: Metinleri sayısal vektörlere çeviren teknik; semantik aramanın temeli.; RAG sistemlerinin altyapısı. Bir cümleyi 1500 sayılık vektöre çevirir; benzer anlamlı cümleler vektör uzayında birbirine yakındır. Bu sayede 'bu dokümandaki en benzer paragraf hangisi?' sorgusu yapılır.
Fine-tuning: Mevcut modeli kendi verinizle ek eğitime tabi tutmak.; Bir modelin tonunu, formatını veya bilgi tabanını sizin şirketinize özelleştirme yöntemi. RAG çoğu durumda daha pratik olduğu için fine-tuning ileri seviye senaryolarda tercih edilir.
Function Calling: AI modelinin önceden tanımlanmış fonksiyonları çağırabilme yeteneği.; Modele 'Şu fonksiyonlar var: searchWeb, sendEmail, getWeather' dersiniz; model gerektiğinde hangi fonksiyonu hangi parametrelerle çağıracağını döner. Agent'ların temel mekanizması.
Halüsinasyon: AI'ın gerçek olmayan bilgileri özgüvenle uydurması.; Modeller bilmediği konuda susmak yerine 'mantıklı görünen' uydurma cevaplar üretebilir. Kritik kararlar için mutlaka kaynak doğrulaması yapın veya Perplexity gibi kaynak gösteren modeller kullanın.
Hook: AI agent akışının belirli noktalarında otomatik tetiklenen kural/kod.; Claude Code gibi araçlarda; 'her dosya değişikliği sonrası lint çalıştır', 'commit'ten önce test geçir' gibi otomatik adımlar tanımlayabilirsiniz.
Inference: Eğitimi tamamlanmış modelin gerçek soruya cevap üretmesi süreci.; Bir AI uygulamasının maliyeti büyük oranda inference maliyetidir. Prompt caching ve model seçimi (küçük modeli ön filtre, büyük modeli derinlik için) maliyeti çarpıcı düşürür.
LLM: Büyük metin verisiyle eğitilmiş, doğal dil işleyen AI modeli.; ChatGPT, Claude, Gemini birer LLM'dir. Milyarlarca parametreyle eğitilirler, dilbilgisi + dünya bilgisi + temel muhakeme yetenekleri kazanırlar.
MCP: AI modellerinin dış araçlara ve veriye bağlanması için standart protokol.; Anthropic'in tanıttığı, AI agent'larının Slack/GitHub/veritabanı gibi sistemlere standart yolla bağlanmasını sağlayan açık protokol. Kurumsal AI altyapısının temeli haline geliyor.
Multimodal: Metin + görsel + ses + video birden çok girdi türünü işleyen model.; GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 2.5 Pro multimodal'dır. Aynı prompt'a hem PDF, hem ekran görüntüsü, hem ses kaydı verebilirsiniz.
Prompt: AI'a verdiğiniz talimat, soru veya görev metni.; İyi prompt = rol + bağlam + görev + format. Prompt kaliteniz çıktı kalitenizle doğrudan orantılıdır. Sitemizdeki Prompt Mühendisliği sayfası 40+ örnek sunar.
Prompt Caching: Tekrar eden prompt parçalarını cache'leyerek maliyet ve hız avantajı.; Claude ve diğer modellerde uzun sistem promptu veya doküman 5 dk içinde tekrar kullanılırsa, cache hit ile %90'a kadar maliyet düşüşü ve daha düşük gecikme sağlanır.
RAG: AI'ın yanıtını kendi belge tabanınızdan zenginleştirmesi.; Modelin eğitim verisinde olmayan şirket içi belgeleri/politikaları/ürün bilgisini cevaba dahil etmek için kullanılır. Belgeyi parçalara böl → embedding üret → soru gelince benzer parçaları bul → modele bağlam ver.; Örnek: 'Şirket içi tatil politikamızda neler var?' sorusunu kendi PDF'inizden kaynak göstererek cevaplar.
Sistem Promptu: Modelin tüm konuşma boyunca uyacağı temel kurallar ve rol.; Kullanıcı her mesajından önce model tarafından her zaman okunan sabit talimat seti. 'Sen B2B SaaS asistanısın, sadece ürünümüzle ilgili sorulara cevap ver, Türkçe kullan' tarzı tanımlar.
Sub-agent: Ana agent içinde belirli bir göreve adanmış uzman alt-agent.; Claude Code'da 'Plan agent', 'Test agent', 'Refactor agent' gibi spesifik konularda uzmanlaşmış alt-agent tanımlayabilirsiniz. Görev geldiğinde ana agent uygun olanı çağırır.
Temperature: Modelin cevaplarındaki rastgelelik/yaratıcılık seviyesi (0-2).; 0: kararlı ve tutarlı (kod, hesap için). 0.7: dengeli (genel kullanım). 1.5+: çok yaratıcı (yaratım için). API çağrılarında ayarlanır.
Token: AI'ın metni böldüğü en küçük birim; ~3/4 İngilizce kelime.; Modeller maliyetlerini token üzerinden hesaplar. 1000 İngilizce kelime ≈ 1300 token. Türkçe ortalama 1.5-2x daha fazla token tutar. Bağlam penceresi token cinsindendir.
Tool Use: Modelin kendisine sağlanan dış araçları (web, hesap, dosya) kullanması.; Function calling'in pratik karşılığı. Agent'ın 'şu hesaplamayı yapmak için Python aracını çağıracağım' diyebilmesi tool use sayesindedir.
Vector Database: Embedding vektörlerini depolayan ve hızlı arama yapan veritabanı.; RAG sistemlerinin temel bileşeni. Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector gibi seçenekler vardır. Milyonlarca dokümandaki en benzer 10 paragrafı milisaniyelerde bulur.
Workflow: Birden çok adımdan oluşan, otomatik çalışan iş akışı.; n8n, Zapier, Make gibi araçlarda 'trigger → action → action → karar → action' şeklinde tasarlanır. AI agent node ile akışın içinde karar veren bir model çalıştırabilirsiniz.
Zero-shot: Modelin örnek vermeden, sadece talimatla görev yapması.; Few-shot'ın aksine. 'Şu metni özetle' demek zero-shot, '2 örnek özet veriyorum, sen de bu tonla 1 tane yap' demek few-shot'tır. Modern modeller çoğu görevde zero-shot başarılı.