Bağlam mühendisliğinin yapay zeka geliştirmeyi nasıl dönüştürdüğünü, RAG’den üretime hazır sistemlere evrimi ve Chroma gibi modern vektör veritabanlarının ölçeklenebilir, güvenilir yapay zeka uygulamaları inşa etmek için neden vazgeçilmez olduğunu keşfedin.
Çalışan bir yapay zeka prototipi oluşturmaktan, üretim düzeyinde bir sistemi devreye almaya kadar olan yolculuk, yapay zeka geliştirme sürecinin en zorlu yönlerinden biri olmuştur. Demo ortamlarında genellikle basit görünen süreçler—ilgili bilgiyi getirmek, istemleri güçlendirmek ve yanıtlar üretmek—üretim ortamına ölçeklendiğinde katlanarak karmaşıklaşır. Bu karmaşıklık, sektörde çoğu kişinin “simya” olarak tanımladığı bir şeye yol açmıştır: Geliştiricilerin ayarları kurcaladığı, parametreleri değiştirdiği ve sistemlerinin güvenilir şekilde çalışmaya devam etmesini umduğu gizemli bir süreç. Bir disiplin olarak bağlam mühendisliğinin ortaya çıkışı ise, yapay zeka sistemlerini kurma yaklaşımımızda temel bir değişimi temsil ediyor; bu deneme-yanılma yönteminin ötesine geçerek daha sistematik, mühendislik temelli bir yaklaşımı benimsiyoruz. Bu kapsamlı incelemede, modern vektör veritabanlarının ve bağlam mühendisliği prensiplerinin yapay zeka uygulama geliştirme alanını nasıl dönüştürdüğünü, sadece çalışan değil, gerçekten güvenilir ve ölçeklenebilir sistemler kurmayı nasıl mümkün kıldığını ele alacağız.
{{ youtubevideo videoID=“pIbIZ_Bxl_g” provider=“youtube” title=“Long Live Context Engineering - with Jeff Huber of Chroma” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Bağlam mühendisliği, modern yapay zeka geliştirmede en kritik disiplinlerden biri olarak öne çıkmasına rağmen, alana yeni giren birçok geliştirici tarafından hâlâ yeterince anlaşılmıyor. Temelde bağlam mühendisliği, yapay zeka sistemlerinin karar alma ve çıktı oluşturma süreçlerinde kullandığı bağlamsal bilgiyi sistematik olarak yönetme, organize etme ve optimize etme pratiğidir. Geleneksel Getirme-Arttırmalı Üretim (RAG), bir dil modeline gönderilmeden önce istemi güçlendirmek için ilgili belgeleri getirmeye dar bir odakla yaklaşırken; bağlam mühendisliği, tüm hattı çok daha geniş bir bakış açısıyla ele alır. Bu, verinin sistemden nasıl aktığı, bilginin nasıl depolandığı ve indekslendiği, getirmenin nasıl gerçekleştiği, sonuçların nasıl sıralanıp filtrelendiği ve nihayetinde bu bağlamın modele nasıl sunulduğu gibi süreçlerin tamamını kapsar. Bu bütüncül bakış açısı, bir yapay zeka sisteminin çıktısının kalitesinin, temelde aldığı bağlamın kalitesi ve alakalılığı ile sınırlandığını kabul eder. Bağlam kötü yönetildiğinde—alakasız bilgi getirildiğinde, önemli detaylar atlandığında, aynı bilgi birden fazla kez işlendiğinde—tüm sistemin performansı düşer. Bağlam mühendisliği, bağlam yönetimini, diğer kritik altyapı bileşenlerinde gösterdiğimiz titizlik ve özeni hak eden birinci sınıf bir mühendislik meselesi olarak ele alarak, bu zorluklara çözüm getirir.
Bağlam mühendisliğinin önemi, modern yapay zeka sistemlerinin nasıl bir ölçekte çalıştığını düşündüğünüzde hemen ortaya çıkar. Bir dil modelinin yüz binlerce belgeyi işlemesi, birden çok kaynaktan bilgi sentezlemesi ve bu senteze dayalı tutarlı yanıtlar üretmesi istenebilir. Doğru bağlam mühendisliği olmadan bu süreç kaotik hale gelir. Alakasız belgeler bağlam penceresini doldurur, önemli bilgiler gürültüde kaybolur ve modelin performansı düşer. Üstelik, yapay zeka sistemleri daha sofistike hale geldikçe ve müşteri hizmetlerinden tıbbi teşhise, finansal analize kadar daha kritik uygulamalarda kullanıldıkça, zayıf bağlam mühendisliğinin riskleri dramatik şekilde artar. Zaman zaman alakasız bilgi döndüren bir sistem eğlence amaçlı kullanılabilir; ancak insanların hayatını veya geçimini etkileyen kararlar alırken bu kabul edilemez. Bağlam mühendisliği, sistemden geçen bilginin sadece bolca değil, gerçekten alakalı, düzgün organize edilmiş ve eldeki göreve optimize edilmiş olmasını sağlar.
YZ geliştirmedeki en ısrarcı zorluklardan biri, sektörün “demo-üretim arası uçurum” (demo-to-production gap) dediği şey olmuştur. YZ yeteneklerini sergileyen çalışan bir prototip oluşturmak nispeten basittir. Bir geliştirici hızlıca bir dil modeli kurup, onu basit bir getirme sistemiyle bağlayıp, kontrollü bir ortamda etkileyici şekilde çalışan bir şey ortaya koyabilir. Ancak bu sistemin gerçek dünya verisini ölçekli şekilde işlemesi, zaman içinde güvenilirliğini koruması ve değişen gereksinimlere uyum sağlaması gerektiğinde her şey dramatik şekilde zorlaşır. Bu uçurum, tarihsel olarak ancak simya ile kapatılmıştır—bir dizi gizemli ayar değişikliği, parametre oynatmaları ve ampirik deneme-yanılma ile bir şekilde çalışan bir sistem elde edilir. Bu yaklaşımın sorunu, tekrarlanabilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir olmamasıdır. Üretimde bir şey bozulduğunda, nedenini anlamak genellikle mümkün olmaz ve çözmek için aynı gizemli süreci baştan yaşamak gerekir.
Bu simya probleminin kökeni, çoğu YZ altyapısının üretim sistemleri gözetilerek tasarlanmamış olmasında yatar. İlk vektör veritabanları ve getirme sistemleri, esasen semantik arama ve gömme tabanlı getirmenin uygulanabilirliğini göstermek için oluşturuldu. Küçük veri setleri ve tahmin edilebilir sorgu desenleriyle kontrollü ortamlarda iyi çalıştılar. Ama bu sistemleri milyonlarca belgeyi, binlerce eşzamanlı kullanıcıyı ve öngörülemeyen sorgu desenlerini kaldıracak şekilde ölçeklendirdiğinizde, genellikle iflas ederler. Veri tutarlılığı sorun olur. Sorgu performansı düşer. Sistem hata ayıklaması ve izlenmesi zor hale gelir. Geliştiriciler aslında bir sistem mühendisliği yapmaktan çok, şans ve sürekli müdahale ile çalışan karmaşık, kırılgan bir yapı yönetiyor olurlar. İşte burada modern bağlam mühendisliği ve amaca yönelik altyapılar devreye giriyor. Demodan üretime yolculuğu gerçek bir mühendislik problemi olarak ele alıp, üretim iş yüklerini kaldıracak şekilde tasarlanmış sistemler kurarak, bu gizemli simyayı gerçek mühendislik pratiğine dönüştürebiliriz.
Geleneksel arama altyapısı—Google ve benzeri arama motorlarını çalıştıran türden—arama işleminin nasıl kullanılacağına dair belirli varsayımlar üzerine kuruldu. Bu sistemler, insan kullanıcıların anahtar kelime tabanlı sorgularla arama yapacağı, sonuçları inceleyip hangi bağlantılara tıklayacaklarına karar vereceği varsayımıyla inşa edildi. Altyapı, bu kullanım senaryosuna göre optimize edildi: hızlı anahtar kelime eşleştirme, insan alaka yargılarına göre tasarlanmış sıralama algoritmaları ve insanların rahatça tarayabileceği “on mavi bağlantı” şeklinde sonuç sunumu. Oysa YZ sistemlerinin gereksinimleri temelden farklıdır. Bir dil modeli arama sonuçlarını tüketirken on bağlantıya bakmaz—kat kat fazla bilgiyi işleyebilir. Model, insan tüketimine uygun sonuç formatı istemez; mantık yürütebileceği yapısal veri ister. Sorgular anahtar kelimeye değil, gömme ve vektör benzerliğine dayalı semantik sorulardır. Bu temel farklılıklar, geleneksel arama altyapısının YZ uygulamaları için yetersiz olmasına yol açar.
YZ için modern arama altyapısı bu farklılıkları birkaç temel şekilde ele alır. Birincisi, kullanılan araçlar ve teknoloji temelden farklıdır. Anahtar kelime indeksleri ve insan odaklı sıralama algoritmaları yerine, vektör gömmeleri ve semantik benzerlik ölçüleri kullanılır. Açık anahtar kelimelere dayanmak yerine, sorguların anlamını ve niyetini kavrarlar. İkincisi, iş yükü desenleri farklıdır. Geleneksel arama sistemleri nispeten basit, az sayıda sonucun döndüğü sorguları işler. YZ sistemleri çoğu zaman çok sayıda belgeyi getirip karmaşık biçimde işlemeye ihtiyaç duyar. Üçüncüsü, bu sistemleri kullanan geliştiricilerin ihtiyaçları farklıdır. YZ geliştiricilerinin uygulamalarına kolayca entegre edebilecekleri, iyi geliştirici deneyimi sunan ve derin arama altyapısı uzmanlığı gerektirmeyen sistemlere ihtiyacı vardır. Son olarak ve belki de en önemlisi, arama sonuçlarının tüketicisi farklıdır. Geleneksel aramada son adımı insanlar yapar—ilgili sonucu seçer, sekme açar, bilgiyi sentezler. YZ sistemlerinde ise bu işi dil modeli üstlenir ve insanların sindirebileceğinden çok daha fazla bilgiyi işleyebilir. Bu tüketici değişimi, altyapının tasarımına dair her şeyi kökten değiştirir.
Kuruluşlar bağlam mühendisliği ve modern arama altyapısının önemini giderek daha fazla fark ettikçe, bu yetkinliklerin mevcut iş akışlarına ve geliştirme süreçlerine nasıl entegre edileceği sorunu öne çıkıyor. İşte burada FlowHunt gibi platformlar devreye giriyor; sofistike bağlam yönetimi ve getirme sistemlerine dayalı YZ uygulamaları inşa etmek, test etmek ve dağıtmak için birleşik bir ortam sunuyor. FlowHunt, bağlam mühendisliğinin sadece doğru veritabanına sahip olmakla ilgili olmadığının, aynı zamanda tüm YZ geliştirme yaşam döngüsü boyunca bağlamı yönetmek için doğru araç ve iş akışlarına sahip olmanın da kritik olduğunun farkında. Veri alım ve indekslemeden, getirme ve sıralamaya, son model çıkarım ve çıktı üretimine kadar, hattaki her adım titizlikle orkestrasyon ve izleme gerektirir. FlowHunt, bu orkestrasyonu zahmetsiz hale getiren otomasyon yetenekleri sunar ve geliştiricilerin altyapı ayrıntılarıyla boğuşmak yerine harika YZ uygulamaları inşa etmeye odaklanmasını sağlar.
Platformun bağlam mühendisliği otomasyonuna yaklaşımı, birden fazla YZ uygulaması geliştiren veya karmaşık, çok aşamalı getirme hatlarını yönetmesi gereken ekipler için özellikle değerlidir. Her uygulamaya özel altyapı inşa etmek yerine, ekipler FlowHunt’un önceden hazırlanmış bileşenleri ve iş akışlarından yararlanarak geliştirmeyi hızlandırabilir. Platform, veri alımı, gömme oluşturma, indeks yönetimi ve getirme orkestrasyonu gibi zahmetli işleri üstlenir ve geliştiricilerin uygulamalarının benzersiz yönlerine odaklanmasına olanak tanır. Ayrıca FlowHunt, sistemde bağlamın nasıl aktığını anlamayı, darboğazları belirlemeyi ve performansı optimize etmeyi kolaylaştıran görünürlük ve izleme yetenekleri sunar. Bu otomasyon ve görünürlük birleşimi, bağlam mühendisliğini gizemli, deneme-yanılma tabanlı bir süreçten, sistematik ve ölçülebilir bir disipline dönüştürür.
Bir demo ortamında çalışan bir vektör veritabanı kurmak bir şeydir; üretim iş yüklerini güvenilir şekilde kaldıran bir veritabanı kurmak ise bambaşka bir şey. Üretime hazır vektör veritabanları, çoklu eşzamanlı kullanıcıyı kaldırabilmeli, veri tutarlılığını koruyabilmeli, güvenilir kalıcılık sağlayabilmeli ve veri hacmi arttıkça sorunsuz ölçeklenebilmelidir. Hatalar olduğunda hata ayıklanabilir, sistem davranışı izlenebilir ve ekiplerin zaman içinde sistemi geliştirmesine olanak tanıyacak şekilde sürdürülebilir olmalıdır. Bu gereksinimler, on yıllardır gerçek dünyada kendini kanıtlamış dağıtık sistem prensiplerini içeren modern vektör veritabanı mimarilerinin geliştirilmesine yol açmıştır.
Modern vektör veritabanlarında en önemli mimari prensiplerden biri, depolama ve işlem gücünün ayrılmasıdır. Geleneksel monolitik veritabanlarında, depolama ve işlem gücü sıkı sıkıya bağlıdır—veriyi depolayan sunucu aynı zamanda sorguları işler. Bu bağlılık, ölçeklenme noktasında sorun yaratır. Daha fazla sorgu işleme gücüne ihtiyacınız varsa, daha fazla depolama eklemeniz gerekir. Daha fazla depolama kapasitesine ihtiyacınız varsa, daha fazla işlem gücü de eklemeniz gerekir. Bu verimsizlik, kaynak israfına ve maliyetin artmasına yol açar. Depolama ve işlem gücünü ayıran modern vektör veritabanları ise her birinin bağımsız olarak ölçeklenmesine olanak tanır. Depolama, Amazon S3 gibi uygun maliyetli nesne depolama çözümleriyle yönetilebilirken; işlem kaynakları, sorgu taleplerine göre ölçeklenebilir. Bu mimari, büyük esneklik ve maliyet verimliliği sağlar. Bir diğer kritik prensip ise çoklu kiracılıktır (multi-tenancy); tek bir veritabanı örneğinin, birden fazla bağımsız uygulama veya ekibe güvenli şekilde hizmet vermesini sağlar. Çoklu kiracılık, bir kiracının veri ve sorgularının diğerini etkilememesi için dikkatli yalıtım gerektirir; fakat doğru uygulandığında, kaynak kullanımını büyük ölçüde artırır ve operasyonel karmaşıklığı azaltır.
Modern vektör veritabanları ayrıca, son on yılda standart hale gelen dağıtık sistem prensiplerini de içerir. Bunlar arasında okuma-yazma ayrımı (farklı iş yüklerine optimize edilmiş bileşenler), asenkron replikasyon (yazma performansından ödün vermeden veri kalıcılığı sağlama) ve birden fazla düğüm arasında tutarlılık sağlayan dağıtık mutabakat (consensus) mekanizmaları bulunur. Bunlar, Rust gibi hem performans hem de güvenlik sunan modern programlama dilleriyle birleştiğinde, vektör veritabanlarının üretim sistemlerinin gerektirdiği güvenilirlik ve performansa sahip olmasını sağlar. Sonuç olarak, ortaya çıkan altyapı simya gibi hissettirmez—gerçekten mühendislik gibi hissettirir.
Chroma kurulduğunda, ekip net bir tezle yola çıktı: Çalışan bir YZ demosu kurmak ile üretim sistemini devreye almak arasındaki uçurum simya gibi hissettiriyordu ve bu uçurumun kapatılması gerekiyordu. Ekip, işe geliştirici deneyimine takıntılı bir odakla başladı. En fazla özelliğe veya en ölçeklenebilir sisteme sahip olmaya çalışmak yerine, vektör veritabanları ve semantik arama ile geliştiricilerin başlamasını inanılmaz derecede kolaylaştırmaya odaklandılar. Bu, Chroma’nın en ayırt edici özelliklerinden birinin doğmasına yol açtı: Tek bir pip komutuyla kurulabilmesi ve herhangi bir karmaşık ayar veya altyapı gerektirmeden hemen kullanılabilmesi. Bu sadelik, vektör veritabanı alanında devrim niteliğindeydi. Çoğu veritabanı, temel bir sorgu bile çalıştırabilmek için önemli düzeyde kurulum ve yapılandırma gerektirir. Chroma, bu sürtüşmeyi ortadan kaldırdı ve geliştiricilerin vektör veritabanları ve semantik arama ile saatler veya günler yerine dakikalar içinde denemeler yapmasını mümkün kıldı.
Geliştirici deneyimine verilen bu bağlılık, sadece ilk kurulumla sınırlı kalmadı. Chroma ekibi, sistemin farklı mimari ve dağıtım ortamlarında güvenilir şekilde çalışmasını sağlamak için yoğun çaba harcadı. İlk günlerde kullanıcılar, Chroma’yı standart Linux sunuculardan Arduino’lara, Power PC mimarilerine kadar her yerde çalıştırdıklarını rapor etti. Chroma ekibi bu kullanım durumlarını uç örnekler olarak görmezden gelmek yerine, tümünde güvenilir şekilde çalışmasını sağlamak için fazladan çaba harcadı. Evrensel uyumluluk ve güvenilirliğe verilen bu önem, geliştirici topluluğunun güvenini kazandı ve Chroma’nın hızla benimsenmesine katkıda bulundu. Ekip, geliştirici deneyiminin sadece kullanım kolaylığından ibaret olmadığını; aynı zamanda güvenilirlik, tutarlılık ve farklı ortamlarda ve kullanım senaryolarında sistemin beklendiği gibi çalışacağına dair güven anlamına geldiğini fark etti.
Chroma geliştikçe ve ekip Chroma Cloud’u inşa etmeye başladığında, kritik bir kararla karşı karşıya kaldılar. Tek düğümlü ürünü hızla barındırılmış bir sürüm olarak piyasaya sürüp, yönetilen vektör veritabanı hizmetlerine olan talebi hemen karşılayabilirlerdi. Alandaki birçok şirket bu yolu seçti ve bu sayede büyük miktarda sermaye toplayıp, pazarda büyük ses getirdiler. Ancak Chroma ekibi farklı bir karar verdi. Tek düğümlü ürünü bir hizmet olarak sunmanın, geliştirici deneyimi standartlarını karşılamayacağını fark ettiler. Gerçekten iyi bir bulut ürünü, en baştan bulut-yerel prensiplerle tasarlanmalıydı. Tek düğümlü ürünle aynı kullanım kolaylığı ve güvenilirliği sunmalı, ancak üretim sistemlerinin gerektirdiği ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik özelliklerine de sahip olmalıydı. Bu karar, Chroma Cloud’u inşa etmek için daha fazla zaman harcamak anlamına geliyordu; fakat sonuçta bağlam mühendisliğini simya değil mühendislik gibi hissettiren bir ürün çıktı ortaya.
YZ için modern arama altyapısından bahsederken, “YZ"nin farklı bağlamlarda farklı anlamlara geldiğini kabul etmek önemlidir. Aslında, modern arama altyapısının geleneksel arama sistemlerinden ayrıldığı dört farklı boyut bulunur ve bu boyutları anlamak, etkili YZ uygulamaları kurmak için kritik öneme sahiptir. Birinci boyut teknolojiktir. Modern arama altyapısında kullanılan araçlar ve teknoloji, geleneksel sistemlerden temelden farklıdır. Tersine indeksler ve anahtar kelime eşleştirme yerine, vektör gömmeleri ve semantik benzerlik kullanılır. TF-IDF sıralama algoritmaları yerine, sinir ağları ve öğrenilmiş sıralama fonksiyonları kullanılır. Bu teknolojik farklılıklar, çözülen problemlerin doğasının ve modern YZ sistemlerinin yeteneklerinin farklı olmasından kaynaklanır.
İkinci boyut, iş yükü desenleridir. Geleneksel arama sistemleri, az sayıda sonuç döndüren nispeten basit ve durumsuz sorguları işlemek için tasarlanmıştır. Modern YZ sistemleri ise, birden fazla sıralama, filtreleme ve yeniden sıralama aşaması içeren karmaşık, çok aşamalı getirme hatlarını kaldırmak zorundadır. Binlerce belgeyi getirip sofistike biçimde işlemeleri gerekebilir. İş yükü desenleri temelden farklıdır ve altyapının da bu desenlere uygun şekilde tasarlanması gerekir. Üçüncü boyut geliştiricidir. Geleneksel arama sistemleri, derin bilgi erişimi ve arama altyapısı uzmanlığı olan arama mühendisleri tarafından geliştirilip sürdürülürdü. Modern YZ geliştiricileri ise genellikle bu alanın uzmanı olmayan, genelci geliştiricilerdir ama sofistike getirme yeteneklerine dayanan uygulamalar kurmak zorundadırlar. Bu nedenle modern arama altyapısı, sadece güç ve esneklik için değil, kullanım kolaylığı ve erişilebilirlik için de tasarlanmalıdır.
Dördüncü ve belki de en önemli boyut, arama sonuçlarının tüketicisidir. Geleneksel sistemlerde, sonuçları insanlar tüketir. İnsanlar tipik olarak yaklaşık on bağlantıyı inceleyebilir ve son alaka kararını kendileri verir, bilgiyi sentezler. Modern YZ sistemlerinde ise, sonuçları dil modelleri tüketir ve insanlar kadar çok daha fazla bilgiyi hızla işleyebilirler. Bir dil modeli, yüzlerce veya binlerce belgeyi kolayca sindirip, bunlardan bilgi sentezleyebilir. Sonuçların tüketicisinin bu temel farkı, altyapının nasıl tasarlanacağına dair her şeyi değiştirir. Sıralama algoritmaları artık insan değil makine tüketimi için optimize edilebilir. Sonuç sunumu, insan okunabilirliği değil, makine işlenebilirliği için optimize edilebilir. Tüm hat, son adımı sofistike bir YZ sisteminin yapacağı varsayımıyla tasarlanabilir.
2023 yılında vektör veritabanı pazarı, YZ altyapısının en sıcak kategorilerinden biriydi. Şirketler devasa yatırım turları kapatıyor, pazarda büyük ses getiriyor ve en fazla özelliğe sahip sistemleri inşa etmek için yarışıyordu. Böyle bir ortamda Chroma’nın odağını kaybetmesi, her trendin peşinden koşup herkese her şeyi sunmaya çalışması kolay olurdu. Ancak ekip, çekirdek vizyonuna odaklanmaya bilinçli şekilde karar verdi: Olağanüstü geliştirici deneyimi sunan ve demo ile üretim arasındaki uçurumu gerçekten kapatan bir YZ uygulamaları getirme motoru inşa etmek. Bu odağı korumak, özellikle diğer şirketler daha büyük yatırımlar alırken ve büyük duyurular yaparken, disiplin ve inanç gerektiriyordu.
Bu odağı korumanın anahtarı, neyin önemli olduğuna dair net ve aykırı bir teze sahip olmaktı. Chroma ekibi, önemli olanın özellik sayısı veya toplanan yatırım miktarı değil; geliştirici deneyiminin ve sistemin güvenilirliğinin kalitesi olduğuna inanıyordu. Tek bir işi—harika bir getirme motoru inşa etmek—dünya çapında yaparak, ileride daha fazlasını yapma hakkı kazanacaklarına inanıyorlardı. Bu, özellikle girişim destekli startup dünyasında nadir görülen bir felsefedir; çünkü hızlı büyüme ve büyük yatırım baskısı şirketleri genellikle çok fazla alana yayılmaya iter. Chroma ekibinin bu felsefeye bağlılığı, Chroma Cloud’u piyasaya sürmek için daha fazla zaman harcamalarına ve kısa vadeli pazar fırsatlarını kaçırmalarına rağmen, sonunda doğru karar olduğunu kanıtladı.
Vizyonu korumak, işe alım ve ekip kurma konusunda da dikkatli olmayı gerektirir. Kimi işe aldığınız, organizasyonunuzun kültürünü şekillendirir; kültürünüz ise neyi ve nasıl inşa ettiğinizi belirler. Chroma ekibi bunu fark etti ve ekibe kimi alacakları konusunda yavaş ve seçici olmayı tercih etti. Mümkün olduğunca hızlı büyümeye çalışmak yerine, vizyona uyumlu, zanaat ve kaliteye önem veren ve bağımsız olarak yüksek düzeyde iş üretebilen insanları işe almaya odaklandılar. Bu yaklaşım, ekibin olması gerekenden daha yavaş büyümesine yol açtı; fakat ekibin tamamının gerçekten misyona bağlı ve anlamlı katkı yapabilecek nitelikte olmasını sağladı. Böyle bir kültürel uyum, hızlı büyüyen startuplarda elde edilmesi zor olsa da, uzun vadede odak ve vizyonu korumak için gereklidir.
Chroma ekibinin yaklaşımının en çarpıcı yönlerinden biri, zanaat ve kaliteye verdikleri önemdir. Altyapı alanında, daha fazla özellik, performans veya ölçek her zaman daha iyidir tuzağına düşmek kolaydır. Oysa Chroma ekibi, gerçekten önemli olanın güvenilir, kullanımı kolay ve geliştiricilerin gerçek problemlerini çözen sistemler inşa etmek olduğunun farkındaydı. Bu zanaat ve kalite vurgusu birçok şekilde kendini gösterir. Chroma’nın, daha kolay ama daha az güvenilir bir dil yerine, hem performans hem güvenlik sunan Rust ile yazılması bu karara örnektir. Sistem, alışılmadık veya egzotik ortamlar da dahil olmak üzere, farklı mimari ve dağıtım ortamlarında çalışacak şekilde inşa edilmiştir. Chroma Cloud’u piyasaya aceleyle sürmek yerine, düzgün şekilde inşa etmek için daha fazla zaman ayırma kararı da bu yaklaşımın bir göstergesidir.
Zanaat ve kaliteye verilen bu önem, ekibin problem alanını nasıl ele aldığına da yansır. Bağlam mühendisliğini yalnızca akıllı algoritmalarla çözülecek dar bir teknik mesele olarak değil; geliştirici deneyimi, güvenilirlik, ölçeklenebilirlik ve sürdürülebilirliği kapsayan daha geniş bir zorluk olarak görürler. Bu bütüncül bakış açısı, bir sistemin yalnızca en zayıf halkası kadar iyi olabileceğini kabul ettiği için daha iyi çözümler üretir. Bir sistem, dünyanın en sofistike getirme algoritmalarına sahip olabilir; fakat kullanımı zor veya üretimde güvenilmezse, sorunu gerçekten çözmez. Chroma, sistemin tüm boyutlarında zanaat ve kaliteye odaklanarak, geliştiriciler için gerçekten çalışan ve demo ile üretim arasındaki uçurumu gerçekten kapatan bir şey inşa etti.
YZ uygulamaları geliştiren ekipler için, Chroma’nın yaklaşımından çıkan birkaç pratik sonuç var. Birincisi, bağlam mühendisliğinin YZ geliştirmede yan bir görev olmadığını; ana görevin bir parçası olduğunu kabul etmek gerekir. YZ sisteminizin kalitesi, aldığı bağlamın kalitesiyle temelden sınırlıdır; bu nedenle, doğru bağlam mühendisliği altyapısına yatırım yapmak lüks değil, zorunluluktur. İkincisi, her şeyi yapmayı vadeden sistemlere şüpheyle yaklaşmak gerekir. En güvenilir ve etkili sistemler, genellikle tek bir işi gerçekten iyi yapan ve oradan büyüyen sistemlerdir. Vektör veritabanı veya getirme sistemi seçerken, net bir odağı ve tek bir alanda dünya çapında iş çıkarma taahhüdü olanları tercih edin. Üçüncüsü, geliştirici deneyimi önemlidir. Teorik olarak daha güçlü ama kullanımı zor bir sistem, pratikte biraz daha az güçlü ama kullanımı kolay bir sistemden daha az değerli olacaktır. Çünkü geliştiriciler kolay sistemi gerçekten kullanır ve onunla harika şeyler inşa eder; zor sistemle ise mücadele eder ve belki de vazgeçer.
Dördüncüsü, güvenilirlik ve tutarlılık, sandığınızdan daha fazla önem taşır. YZ geliştirme sürecinin erken aşamalarında, özellik ve performansı güvenilirliğin önüne koymak cazip gelebilir. Ancak sistemleriniz üretime geçtiğinde ve gerçek iş yüklerini kaldırmaya başladığında, güvenilirlik en önemli faktör haline gelir. %95 güvenilirlikte bir sistem yeterli gibi görünebilir; ama günde milyonlarca sorgu çalıştırıyorsanız, %5 hata oranı yüz binlerce başarısız sorguya denk gelir. Başından itibaren güvenilirliğe yatırım yapmak, sonradan yamamaya çalışmaktan çok daha ucuzdur. Son olarak, sistemlerinizin uzun vadeli rotasını düşünmek önemlidir. Bugün seçtiğiniz altyapı, yarın ne inşa edebileceğinizi belirler. En baştan üretime uygun, sorunsuz ölçeklenen, iyi görünürlük ve izleme sunan altyapı seçmek, sistemleriniz büyüyüp geliştikçe size büyük avantaj sağlar.
{{ cta-dark-panel heading=“FlowHunt ile İş Akışınızı Güçlendirin” description=“FlowHunt’un, araştırmadan içerik üretimine, yayımlamadan analitiğe kadar tüm YZ içerik ve SEO iş akışlarınızı nasıl otomatikleştirdiğini tek bir platformda deneyimleyin.” ctaPrimaryText=“Demo Al” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“FlowHunt’u Ücretsiz Deneyin” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217” }}
Chroma ekibinin aldığı en önemli kararlardan biri, çekirdek ürünü açık kaynak yapmaktı. Bu kararın birkaç önemli sonucu oldu. Birincisi, geliştirici topluluğu ile güven inşa etti. Geliştiriciler kodu görebildiğinde, sistemin nasıl çalıştığını anlayabildiğinde ve iyileştirmelere katkı sunabildiğinde, sisteme güvenmeleri ve benimsemeleri çok daha olasıdır. Açık kaynak ayrıca, topluluk katkılarının ürünü geliştirdiği, bunun daha fazla kullanıcı çektiği ve bunun da daha fazla katkı getirdiği bir erdemli döngü oluşturur. İkincisi, ürünü açık kaynak yapmak Chroma etrafında güçlü bir topluluk oluşmasını sağladı. Ürünü kullanan geliştiriciler, başarısına yatırım yapar ve katkıda bulunma, geri bildirimde bulunma ve ürünü başkalarına tavsiye etme olasılıkları artar. Bu topluluk, rakiplerin kolayca kopyalayamayacağı değerli bir varlık haline gelir.
Üçüncüsü, açık kaynak barındırılmış hizmetler üzerinden doğal bir gelir modeli sunar. Çekirdek ürünü açık kaynak yaparak, Chroma geliştiricilerin ürünü isterlerse kendileri barındırarak ücretsiz kullanmasına olanak tanıdı; ancak pek çok geliştirici, operasyon, ölçekleme ve bakımı yöneten yönetilen, barındırılmış bir sürümü tercih edecektir. Chroma Cloud modeli de budur. Çekirdek ürün açık kaynak kalırken, üstün bir barındırılmış deneyim sunarak hem kendi kendine barındıran topluluğa hem de yönetilen hizmet pazarına hizmet verilebilir. Bu yaklaşım, çekirdek ürünü kapalı ve ticarileşmiş tutmaya çalışmaktan daha sürdürülebilir ve geliştirici tercihiyle daha uyumlu olduğunu kanıtladı.
Bağlam mühendisliği, geleneksel Getirme-Arttırmalı Üretim'in (RAG) ötesinde bir evrimi temsil eder. RAG, istemleri güçlendirmek için ilgili belgeleri getirmeye odaklanırken; bağlam mühendisliği, yapay zeka sistemlerinin karar alırken kullandığı bağlamsal bilgileri yönetme, organize etme ve optimize etme sürecinin tamamını kapsar. Bu, bağlamın veri alımından model çıkarımına kadar tüm YZ hattında nasıl aktığını dikkate alan daha bütüncül bir yaklaşımdır.
Depolama ve işlem gücünün ayrılması, vektör veritabanlarının bağımsız olarak ölçeklenmesini sağlar. Depolama, uygun maliyetli nesne depolama çözümleriyle yönetilebilirken; işlem kaynakları, sorgu taleplerine göre ölçeklenebilir. Bu mimari, daha iyi kaynak kullanımı, maliyetlerin azalması ve ister şirket içinde, ister bulutta, ister hibrit ortamlarda dağıtım seçeneklerinde esneklik sunar.
Chroma, üretim güvenilirliğini birkaç mekanizma ile sağlar: Performans ve güvenlik için Rust ile yazılmıştır, yalıtım için çoklu kiracı (multi-tenancy) desteği sunar, kalıcı veri katmanı için nesne depolama kullanır ve modern dağıtık sistemler prensiplerini takip eder. Platform, demodan üretime geçişin simya değil mühendislik gibi hissettirmesi için kapsamlı şekilde geliştirildi.
YZ için modern arama altyapısı dört temel açıdan farklılık gösterir: Kullanılan araçlar ve teknoloji YZ iş yükleri için optimize edilmiştir; iş yükü desenleri farklıdır (gömme ve semantik arama yönetimi); bu sistemleri kullanan geliştiricilerin ihtiyaç ve beklentileri farklıdır; ve arama sonuçlarının tüketicileri insanlar değil, dil modelleridir—bu da çok daha fazla sonucun işlenmesine olanak tanır.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
Tüm yapay zeka içerik hattınızı, üretime uygun akıllı bağlam mühendisliği ve getirme sistemleriyle otomatikleştirin.
AI ajanları için bağlamı nasıl mühendislik edeceğinizi; araç geri bildirimini yöneterek, token kullanımını optimize ederek ve üretime hazır, güvenilir ajanlar o...
Yapay Zeka Prototip Geliştirme, yapay zeka sistemlerinin ön sürümlerini tasarlama ve oluşturma sürecidir. Bu süreç, tam ölçekli üretime geçmeden önce deneme, do...
Bağlam mühendisliğinin, token’ları stratejik olarak yöneterek AI ajanlarının performansını nasıl optimize ettiğini, bağlam şişmesini nasıl azalttığını ve offloa...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
