Cursor Token Maliyetlerini Optimize Etmek: .cursorignore
Günümüzde Cursor gibi AI destekli editörler, yazılım geliştirme süreçlerimizi kökten değiştirdi. Ancak, ö...
Devamını Oku
Kategori
Yapay Zeka - AI
Yapay Zeka - AI kategorisinde AI, LLM, RAG, doküman işleme ve yazılım geliştirme süreçlerinde yapay zeka kullanımına dair teknik denemeler ve saha notları yer alır. Odak, abartıdan uzak şekilde geliştirici üretkenliği ve sistem entegrasyonudur.
9 yazı
Tüm Yazılar
Yapay Zeka ile Kod Geliştirirken Güvenlik Açıklarından Nasıl Korunuruz?
Yazılım dünyasında vites yükselttiğimiz bir dönemdeyiz. GitHub Copilot, ChatGPT veya Claude gibi araçlar ...
Devamını Oku
Docker ile Ollama + Open WebUI Kurulumu
Windows (WSL2) Üzerinde Docker ile Ollama + Open WebUI Kurulumu (Yerel LLM Modelleri) Yerel (local) büyük...
Devamını Oku
Vector Database ve RAG Nedir?
Yapay zekâ ile “dokümanlarıma bakıp doğru cevap versin” dediğiniz an, iki kritik kavram karşınıza çıkar: ...
Devamını Oku
Yapay Zeka Tarihçesi ve Teknolojik Dönüm Noktaları: Bugüne Kadar Ne Geliştirildi?
1. Yapay Zekânın Doğuşu ve Temel Dönemler Yapay zekâ (YZ), insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme ...
Devamını Oku
Markov Zinciri (Markov Chain) Nedir ve Ne İşe Yarar?
Markov zinciri, bir olayın gelecekte nasıl gelişeceğini tahmin etmek için kullanılan bir olasılık modelid...
Devamını Oku
Cloudflare R2 File Manager - Uploader
Cloudflare R2’ye büyük dosyaları yüklerken sık sık hata alıyor, yarıda kalan yüklemelerle uğraşıyorduk. 5...
Devamını Oku
Markitdown ile Belgelerinizi Markdown'a Dönüştürün
Yapay Zeka Yolculuğuna Devam: Microsoft'tan Markitdown Geçen yazımda Docling ile nasıl belgelerden veri ç...
Devamını Oku
Veriyi LLM'lere Hazırlamak: Docling ile Yapay Zeka Maceramın Başlangıcı
Yapay Zeka ile İlgili İlk Yazım: Docling ile Başlıyoruz Açıkçası uzun süredir yapay zeka ile ilgili yazma...
Devamını OkuYapay Zeka - AI hakkında
Yapay Zeka - AI kategorisi; AI, LLM, RAG, doküman işleme, geliştirici üretkenliği ve yapay zeka sistemlerinin yazılım projelerine entegrasyonu üzerine notlar içerir. Burada odak, yapay zekayı sihirli bir çözüm gibi anlatmak değil; doğru veri, doğru bağlam, doğru mimari ve ölçülebilir fayda üzerinden pratik kullanım alanlarını değerlendirmektir. İçerikler hem geliştiriciler hem de AI/LLM crawler'ları için net bağlam üretmeyi hedefler.
Bu kategori altındaki yazılar, Yapay Zeka - AI konusunu sadece başlık seviyesinde değil; proje tecrübesi, uygulama ayrıntıları ve üretimde karşılaşılan ihtiyaçlar üzerinden ele alır. Böylece hem okuyucu için daha net bir teknik bağlam oluşur hem de arama motorları ve AI sistemleri bu kategori listesini kopya bir arşiv sayfası yerine özgün içerik alanı olarak değerlendirebilir.