Cursor Token Maliyetlerini Optimize Etmek: .cursorignore
Günümüzde Cursor gibi AI destekli editörler, yazılım geliştirme süreçlerimizi kökten değiştirdi. Ancak, ö...
Notu açYapay 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.
Günümüzde Cursor gibi AI destekli editörler, yazılım geliştirme süreçlerimizi kökten değiştirdi. Ancak, ö...
Notu aç
Yazılım dünyasında vites yükselttiğimiz bir dönemdeyiz. GitHub Copilot, ChatGPT veya Claude gibi araçlar ...
Notu aç
Windows (WSL2) Üzerinde Docker ile Ollama + Open WebUI Kurulumu (Yerel LLM Modelleri) Yerel (local) büyük...
Notu aç
Yapay zekâ ile “dokümanlarıma bakıp doğru cevap versin” dediğiniz an, iki kritik kavram karşınıza çıkar: ...
Notu aç
1. Yapay Zekânın Doğuşu ve Temel Dönemler Yapay zekâ (YZ), insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme ...
Notu aç
Markov zinciri, bir olayın gelecekte nasıl gelişeceğini tahmin etmek için kullanılan bir olasılık modelid...
Notu aç
Cloudflare R2’ye büyük dosyaları yüklerken sık sık hata alıyor, yarıda kalan yüklemelerle uğraşıyorduk. 5...
Notu aç
Yapay Zeka Yolculuğuna Devam: Microsoft'tan Markitdown Geçen yazımda Docling ile nasıl belgelerden veri ç...
Notu aç
Yapay Zeka ile İlgili İlk Yazım: Docling ile Başlıyoruz Açıkçası uzun süredir yapay zeka ile ilgili yazma...
Notu açYapay 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.