AI Mimarisi
Cohere Rerank ve Cross-Encoder ile RAG Doğruluğunu %40 Artırma
Vektör veritabanından çekilen ilk 20 dokümanı Cross-Encoder modelleriyle yeniden sıralayarak (Re-ranking) LLM'e sadece en alakalı 3 parçayı iletme stratejisi.
İki Kademeli Arama (Two-Stage Retrieval)
1. Kademe: Vektör araması (Bi-Encoder) hızlıca 20-50 aday doküman çeker.
2. Kademe: Reranker (Cross-Encoder), soru ile dokümanı birlikte değerlendirerek alaka düzeyine göre sıralar ve en üstteki 3 dokümanı LLM'e iletir.
İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
2026 Frontier Stack: LangGraph Checkpointing, Mem0 Bellek ve Prefix Caching ile FinOps Mimarisi
Üretim seviyesi yapay zeka ajanlarında üçlü yaşam döngüsü: KV-cache optimizasyonu (%90 tasarruf), LangGraph durum yönetimi ve Mem0 uzun dönem bellek entegrasyonu.
Model Context Protocol (MCP) Nedir? Özel Araçlar ve IDE Entegrasyonu Rehberi
Anthropic tarafından açık kaynak olarak duyurulan Model Context Protocol (MCP) standardının ne olduğunu, LLM'leri yerel veritabanlarına ve araçlara nasıl bağladığını öğrenin.
Prompt Caching Mimarisi: Anthropic ve Gemini API'lerinde KV-Cache ile Maliyet ve Gecikmeyi %90 Azaltma
Tekrarlanan sistem promptları, uzun API dokümantasyonları ve kod tabanı yüklemelerinde Prompt Caching kullanarak faturaları ve gecikmeyi radikal şekilde azaltın.