LLM parametreleri nedir? Temperature, top-p ve token limitleri gibi temel parametreler yapay zeka modellerinin çıktılarını nasıl şekillendirir? Bu rehberde öğrenin.
Prompt engineering nedir? Yapay zeka modellerinden en iyi sonuçları almak için etkili komut yazma tekniklerini ve stratejilerini öğrenin.
Context window nedir? Yapay zeka modellerinin bir seferde “gorebilecegi” metin miktarini belirleyen bu kavrami, nasil calistigi ve onemi ile kesfet.
Yapay zeka halusinasyon nedir, neden ortaya cikar ve nasil onlenir? LLM’lerin yaniltici ciktilar urettigi bu fenomeni anlamak icin kapsamli bir rehber.
Token nedir, tokenizasyon nasil calisir ve LLM maliyetlerini nasil etkiler? Buyuk dil modellerinde token kavraminin net ve ornekli aciklamasi.
AI agent vs workflow karsilastirmasi: tanimlar, temel farklar, hangi durumda hangi yaklasimin secilmesi gerektigi ve gercek kullanim alanlari net ornekerle anlatiliyor.
React agent nedir, nasil calisir? ReAct dongusu, planlama desenleri ve AI agentlarin dusunme bicimleri tum yonleriyle aciklaniyor.
MCP server nasil yazilir sorusunun yaniti bu rehberde. Adim adim kurulum, araç tanimlama, test ve yayinlama sürecini ögrenin.
Function calling nedir, tool use ile farki, nasil calistigi ve AI agent sistemlerindeki rolu net tanimlar ve orneklerle aciklaniyor.
MCP nedir, ne işe yarar ve nasıl çalışır? Model Context Protocol’ün yapay zeka modellerini dış veri ve araçlara bağlayan açık standart yapısı bu rehberde.
