AI Mimarisi
Parent Document Retriever: Küçük Parçalarla Arayıp Büyük Bağlam Döndürme
Vektör benzerliğini yakalamak için 200 karakterlik küçük parçalar kullanırken, LLM'e cevap üretmesi için bu parçanın ait olduğu büyük bölümü iletme tekniği.
Small-to-Big Retrieval Prensibi
Küçük parçalar spesifik sorgularda yüksek kosinüs benzerliği verir. Ancak LLM'in cevabı tam anlaması için cümlenin etrafındaki tüm paragrafa (Parent Document) ihtiyacı vardır.
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.