AI Altyapısı
RAG Triad Metrikleri: Context Relevance, Groundedness ve Answer Relevance
RAG sisteminizdeki halüsinasyonları matematiksel olarak ölçmek ve üretim ortamındaki kaliteyi denetlemek için RAG Triad prensipleri.
3 Temel Değerlendirme Ekseni
1. Bağlam Uygunluğu (Context Relevance): Çekilen dokümanlar soruyla alakalı mı?
2. Temellendirilme (Groundedness): Cevap sadece çekilen dokümanlara mı dayanıyor?
3. Cevap Uygunluğu (Answer Relevance): Üretilen metin kullanıcının sorusuna doğrudan yanıt veriyor mu?
İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
Llama 4 MoE ve DeepSeek-R1: 24GB GPU Donanım Sınırları, vLLM PagedAttention ve think Filtreleme
DeepSeek-R1 damıtılmış modelleri, Meta Llama 4 Scout/Maverick MoE mimarisi, tek 24GB GPU (RTX 4090/A5000) donanım matrisi ve vLLM dağıtımı.
DeepSeek-R1 ve Açık Kaynak Reasoning Modellerini Yerelde Çalıştırma (Ollama & vLLM)
DeepSeek-R1 ve damıtılmış (distilled) açık kaynak akıl yürütme modellerini kendi sunucunuzda vLLM veya Ollama ile sıfır API maliyeti ve tam veri gizliliğiyle nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.
LiteLLM ile 100+ LLM Modelini Tek Bir OpenAI Uyumlu Proxy ile Yönetme
OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock ve yerel modelleri tek bir standart API formatında birleştiren, otomatik fallback ve rate-limit yönetimi sunan LiteLLM rehberi.