LangChain framework’ü ile e-posta içeriklerini analiz edip otomatik yanıt üreten bir yapay zeka sistemi inşa edebilirsiniz. Bu yazıda IMAP entegrasyonundan LLM zincirlerine kadar adım adım kurulum sürecini ele alıyoruz. Gerçek dünya senaryolarıyla desteklenen bu rehber, iş süreçlerinizi otomatikleştirmenize yardımcı olacak.
OpenAI Batch API, yüzlerce veya binlerce isteği tek seferde göndermenizi sağlayarak hem maliyet hem de zaman açısından büyük avantaj sunar. Bu yazıda Batch API’nin nasıl çalıştığını, hangi senaryolarda kullanılması gerektiğini ve Python ile nasıl entegre edileceğini ele alıyoruz. Toplu işlem yöntemiyle API maliyetlerinizi yüzde elliye kadar düşürebilirsiniz.
OpenAI Assistants API, önceki konuşmaları hatırlayan ve bağlamı koruyan yapay zeka uygulamaları geliştirmenizi sağlar. Thread ve Run kavramlarıyla durum yönetimini nasıl yapacağınızı, araç entegrasyonlarını ve pratik kullanım senaryolarını bu yazıda ele alıyoruz.
Ollama ile yerel LLM modellerini çalıştırıp Streamlit arayüzü üzerinden etkileşimli bir chatbot uygulaması oluşturabilirsiniz. Bu yazıda Python tabanlı bu iki güçlü aracı bir araya getirerek sıfırdan chatbot geliştirmeyi ele alıyoruz. Verileriniz tamamen yerel kalırken profesyonel düzeyde bir yapay zeka uygulaması ortaya çıkarıyorsunuz.
Hugging Face Inference API, binlerce yapay zeka modelini kendi altyapınızı kurmadan kullanmanızı sağlar. Birkaç satır kod ile metin üretimi, görüntü analizi ve daha fazlasını gerçekleştirebilirsiniz. Bu yazıda API anahtarı almaktan ilk isteği göndermeye kadar tüm adımları ele alıyoruz.
Hugging Face Transformers kütüphanesi, önceden eğitilmiş yüzlerce yapay zeka modeline kolayca erişmenizi sağlar. Bu yazıda kütüphaneyi sisteminize kuruyor, ilk modelinizi indiriyor ve basit bir tahmin testi gerçekleştiriyoruz. Hem Linux hem de Windows ortamları için gerekli adımlar ele alınmaktadır.
LangChain, web sitelerinden veri çekmeyi ve bu verileri dil modelleriyle işlemeyi kolaylaştıran güçlü araçlar sunar. Bu yazıda WebBaseLoader ve diğer bileşenlerle web içeriklerini nasıl toplayıp anlamlı hâle getirebileceğinizi inceliyoruz. Gerçek dünya örnekleriyle LangChain tabanlı veri işleme pipeline’ı oluşturmayı adım adım ele alıyoruz.
LangChain Agent, büyük dil modellerine araç kullanma ve bağımsız karar verme yeteneği kazandıran güçlü bir çerçevedir. Bu yazıda sıfırdan bir otonom AI ajanı oluşturmayı, araç entegrasyonunu ve hafıza yönetimini ele alıyoruz. Gerçek dünya senaryolarıyla desteklenen örneklerle LangChain Agent mimarisini derinlemesine inceliyoruz.
Bu site, deneyiminizi geliştirmek ve ziyaretçi istatistikleri toplamak için çerezler kullanır. Gizlilik Politikası