Uygulamalı mühendislik
deneyim ve düşüncelerimiz
Yapay zeka sistemleri, teslimat kararları, ürün operasyonları ve kayda geçmeye değer saha deneyimleri. İçerik takvimiyle değil, projeler arasında bizzat kıdemli ekibimiz tarafından yazılır.
Orzed Routing Layer: Modeller İşi Birbirine Nasıl Devreder?
Her görevi hangi modelin üstleneceğine karar veren Orzed yönlendirme katmanı: Horizon, Meridian ve Pulse arasında maliyet, kalite ve gecikme optimizasyonu.
Orzed Planning Agent: Brieften Teslimat Boru Hattına
Orzed Horizon üzerinde çalışan Planning Agent: onaylı briefi iş bloklarına, bağımlılıklara, rol atamalarına ve maliyet tahminlerine dönüştürür.
Orzed Intake Agent: İlk Kapıda Yapısal Brief Analizi
Orzed Konsol'a giren her müşteri briefini okuyan Intake Agent: Orzed Pulse tabanlı mimarisiyle Teknik İnceleme Ekibi için yapısal Intake Report üretir.
Girdi Filtrelemenin Ötesinde Prompt Injection Savunması
Yalnızca girdi filtrelemek prompt injection saldırılarını durduramaz. LLM tabanlı bir sistemin raydan çıkarılmasını önleyen dört katmanlı güvenlik mimarisi.
Ne Zaman Ajan (Agent), Ne Zaman Boru Hattı (Pipeline) Kullanmalı?
Otonom ajan döngüleri daha pahalıdır, tuhaf kırılır ve hata ayıklamaya direnir. Probleminizin ajana mı yoksa deterministik bir hatta mı uyduğunun testi.
Bağlam Penceresi Ekonomisi: RAG Sistemlerinin Gizli Faturası
Bağlamı doldurmak, modelin görmezden geldiği tokenlar dahil her çağrıda maliyet yazar. RAG bağlamını alakalı, sıralı ve sıkıştırılmış tutan mühendislik.
Araştırma Ekibi Olmadan LLM Değerlendirmesi (Eval) Kurmak
Küçük bir mühendislik ekibinin bir haftada kurabileceği, birleştirmeyi bloklayan ve müşteri regresyonlarının %80'ini yakalayan canlı LLM değerlendirme kapısı.
Mühendislik Ekipleri İçin AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) Rehberi
AB Yapay Zeka Yasası mühendislik ekiplerinden gerçekte ne istiyor? Dört risk katmanı, teknik dokümantasyon yükü ve 2025'te başlayan uyum takvimi.
İstem Kayıt Defteri (Prompt Registry): YAML, Tablo veya Servis?
Canlı istem kayıt defteri için çalışan üç mimari şekil: 3, 30 veya 300 kişilik ekiplerden hangisine YAML dosyası, veritabanı tablosu veya servis uyar?
Üç Model Yükseltmesine Dayanan Sistem İstemleri (System Prompts)
Tek bir modelin tuhaflıklarına göre ayarlanmış sistem istemi bir sonraki modelde kırılır. Niyeti modele özgü ince ayardan ayıran üç katmanlı yapı.
İstem Önbellekleme: Nerede Kazandırır, Nerede Boşa Gider?
Sağlayıcı taraflı istem önbellekleme girdi maliyetini %90'a kadar düşürür. İndirimi kazandıran önek mimarisi ve önbelleği sessizce kıran konfigürasyon hataları.
LLM Çıktı Akışı (Streaming): Canlıda Isıran Uç Durumlar
Token akışı sohbet arayüzleri için standarttır ancak ince hataların kaynağıdır. Yarım kalan JSON, kesilen yanıtlar, yeniden deneme ve geri basınç desenleri.