[Yapay Zeka]12 Nisan 2026·8 dk okuma
2026'da LLM ile Üretim: Geçen Yılın Dersleri
Düzinelerce LLM tabanlı ürün denedik. Hangi pattern'ler ölçeklendi, hangileri çöktü — saha notları.
AI Lab
AI · Araştırma
[ loading... ]
Düzinelerce LLM tabanlı ürün denedik. Hangi pattern'ler ölçeklendi, hangileri çöktü — saha notları.
2025 boyunca 14 farklı LLM tabanlı ürün üzerinde çalıştık. Bu yazıda hangi mimari kararların ölçeklendiğini, hangilerinin ürün yaşına geldiğinde çöktüğünü paylaşıyoruz.
Tek bir modele bağlanmak en sık karşılaşılan ölçeklenme hatasıdır.
RAG cömert bir başlangıçtı ama tek başına yeterli değil. Üretim seviyesinde kalite için reranking, sorgu yeniden yazma ve etki alanı bazlı filtreleme katmanları gerekiyor. Tek bir embedding modeline güvenmek riskli.
Maliyet kontrolü mimaride ihmal edilen bir konu. Doğru model routing — basit sorgular için Haiku, karmaşık akıl yürütme için Sonnet — faturanızı yarıya indirebilir.
Next.js 16, Tailwind v4, server components, edge runtime — 2026'da bir web ürününü gerçekten ne ile inşa etmeli?
Aylık $48K AWS faturasını $15K'a düşürdüğümüz altyapı projesinin teknik detayları.