Question 1

LLM nedir?

Accepted Answer

LLM (Large Language Model — Büyük Dil Modeli), milyarlarca metin örneği üzerinde eğitilmiş yapay zeka modelidir. ChatGPT'nin altında GPT-4, Claude'un altında Claude Sonnet bulunur. İnsan dilini anlar, sorulara cevap üretir, kod yazar, özet çıkarır.

Question 2

RAG nedir?

Accepted Answer

RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir yapay zekaya dışarıdan belge enjekte ederek doğru cevap vermesini sağlayan tekniktir. Şirket içi PDF'lerden, sözleşmelerden veya web'den bilgi çekip LLM'e bağlam olarak verir. Halüsinasyon riskini azaltır.

Question 3

AI Agent (yapay zeka ajanı) nedir?

Accepted Answer

AI agent, sadece cevap üretmek yerine HEDEF alıp plan yapan, araç kullanan ve sonucu değerlendiren bir yapay zekadır. Klasik chatbot 'soru → cevap', agent 'görev → araştır → araç kullan → bitir' modelinde çalışır.

Question 4

Embedding nedir, nerelerde kullanılır?

Accepted Answer

Embedding, bir metni sayısal vektöre (örn. 1536 boyutlu) dönüştürme işlemidir. Anlamca yakın metinler benzer vektörlere sahip olur. RAG sistemlerinde, semantik aramada, ürün önerisinde ve sınıflandırmada kullanılır.

Question 5

MCP (Model Context Protocol) nedir?

Accepted Answer

MCP, Anthropic'in Kasım 2024'te açtığı bir standarttır. LLM'ler ile dış sistemler (dosya, veritabanı, API) arasındaki konuşmayı standartlaştırır. AI ekosisteminin 'USB-C'si gibi düşünülür.

Question 6

Fine-tuning ve prompt engineering arasındaki fark nedir?

Accepted Answer

Fine-tuning, modelin kendisini şirketinizin verileriyle yeniden eğitme işlemidir (pahalı, zaman alır). Prompt engineering ise mevcut modelin davranışını yazdığınız komutla yönlendirir (ücretsiz, anında). Çoğu kurumsal ihtiyaç için prompt engineering yeterlidir.

Sistem Promptu nedir?

İlgili terimler (Temel)