Context mimarisi, token maliyeti, RAG kalitesi ve üretim ortamında LLM operasyonları üzerine araştırma ve uygulama yazıları.
Ölçüm yöntemleri, teknik kararlar ve üretim deneyimleri üzerine içerikler.
Konuşma geçmişi, sistem talimatları ve RAG parçaları her istekte yeniden taşındığında token maliyetinin neden beklenenden hızlı arttığını ve bu büyümenin nasıl kontrol edileceğini inceliyoruz.
Arama katmanından dönen her parçayı modele göndermek çoğu zaman doğruluğu artırmaz. Sinyal-gürültü oranı, yeniden sıralama ve bağlam bütçesi üzerinden daha güvenilir RAG tasarımını ele alıyoruz.
Prompt caching tekrar eden girdilerin iletim maliyetini azaltırken context sıkıştırma girdinin kendisini küçültür. İki yaklaşımın nerede ayrıldığını ve birlikte nasıl tasarlanacağını açıklıyoruz.
Agent belleğini sınırsız bir konuşma geçmişi gibi tasarlamak maliyet, gecikme ve güvenilirlik sorunları üretir. Çalışma belleği, episodik kayıtlar ve uzun dönem bilgiyi birlikte kurguluyoruz.
Daha az token kullanmak ancak görev başarısı korunuyorsa değerlidir. Altın veri seti, semantik doğruluk, regresyon eşikleri ve insan değerlendirmesiyle güvenli optimizasyonu anlatıyoruz.
Aylık sağlayıcı faturası bir sonuçtur, teşhis aracı değildir. İstek, müşteri, özellik ve model düzeyinde token akışını izleyerek maliyetin nerede oluştuğunu görünür hale getiriyoruz.