Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi3 dk okuma
Bankalar için On-Prem LLM Stratejisi: Ollama, vLLM ve TEI
2026 itibarıyla bankacılık AI projelerinde tartışma cloud’dan on-prem’e kayıyor. Üç motorun pratik karşılaştırması, GPU bütçesi ve uyum boyutu.
Kategori
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi kategorisindeki yazılar
Üretken AI, LLM entegrasyonları, tahminsel modeller ve MLOps.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi2 dk okuma
AI Agent’lar Kurumsal İş Akışlarında: 5 Pratik Senaryo
2026 itibarıyla AI agent’lar demo ekranından çıkıp üretim sistemlerinin parçası oldu. Müşteri destekten finansal mutabakata, beş pratik senaryo ve mimari kararlar.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi2 dk okuma
RAG Mimarisi: Kurumsal Bilgiyle Üretken AI'ı Buluşturmak
Retrieval Augmented Generation, LLM'i kurumun kendi bilgi tabanıyla besleyerek halüsinasyonu azaltır ve her cevaba kaynak izlenebilirliği kazandırır. Doğru kurulmuş bir RAG mimarisinin üç katmanı.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi2 dk okuma
LLM'leri Kurumsal Süreçlere Entegre Etmenin 3 Yolu
Büyük dil modelleri (LLM) bir yıl içinde demo olmaktan çıkıp üretim sistemlerine yerleşti. Kurumsal entegrasyon için üç pratik yaklaşım.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi2 dk okuma
MLOps: Model Üretime Çıkarma Süreci
Bir ML modelinin demo'dan üretime geçmesi, eğitimden daha uzun sürebilir. MLOps bu süreci disipline eder.