{"id":29055,"date":"2025-09-07T03:30:25","date_gmt":"2025-09-07T00:30:25","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/"},"modified":"2025-09-07T03:30:25","modified_gmt":"2025-09-07T00:30:25","slug":"genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/","title":{"rendered":"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)"},"content":{"rendered":"

Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)<\/p>\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka teknolojileri, i\u015f hayat\u0131ndan ki\u015fisel kullan\u0131ma kadar bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Bu devrimin merkezinde ise b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler) ve bunlar\u0131 y\u00f6neten, geni\u015fletmek ve uygulamaya koymay\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran framework’ler yer al\u0131yor. Bu makale, Genel Yapay Zeka (GenAI), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) ve \u00f6zellikle LangChain framework’\u00fcn\u00fcn derinliklerine inerek, yeni ba\u015flayanlardan ileri seviye kullan\u0131c\u0131lara kadar herkes i\u00e7in kapsaml\u0131 bir rehber sunmaktad\u0131r. Pratik \u00f6rnekler, kod par\u00e7alar\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ile konuyu ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenmenizi sa\u011flayaca\u011f\u0131z.<\/p>\n

B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler): Temel Kavramlar ve \u0130\u015fleyi\u015f<\/h2>\n

B\u00fcy\u00fck dil modelleri, devasa miktarda metin verisi \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f, do\u011fal dil i\u015flemede \u00fcst\u00fcn performans g\u00f6steren derin \u00f6\u011frenme modelleri olarak tan\u0131mlanabilir. GPT-3, GPT-4, LaMDA gibi modeller, giri\u015f olarak verilen metne dayal\u0131 olarak metin \u00fcretme, \u00e7eviri yapma, sorular\u0131 yan\u0131tlama gibi bir\u00e7ok g\u00f6revi ger\u00e7ekle\u015ftirebilir. Bu modeller, transformer mimarisi ad\u0131 verilen bir mimari \u00fczerine kuruludur ve “dikkat mekanizmas\u0131” sayesinde metnin farkl\u0131 b\u00f6l\u00fcmlerinin birbirleriyle olan ili\u015fkisini anlar ve ba\u011flam\u0131 koruyarak daha tutarl\u0131 ve anlaml\u0131 sonu\u00e7lar \u00fcretir. Ancak, LLM’lerin nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131na dair detaylara inmek olduk\u00e7a karma\u015f\u0131kt\u0131r; temel olarak, s\u00f6zc\u00fckleri ve c\u00fcmleleri olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131 \u00fczerinden tahmin ederek metin \u00fcretirler. Bu olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131, e\u011fitim verilerindeki istatistiksel ili\u015fkilerden t\u00fcretilir. Dolay\u0131s\u0131yla, daha b\u00fcy\u00fck ve \u00e7e\u015fitli e\u011fitim verilerine sahip modeller, genellikle daha iyi performans g\u00f6sterir.<\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, bir LLM’ye “Kediler k\u00f6peklerden daha m\u0131 sevimli?” sorusunu sordu\u011fumuzda, model e\u011fitim verilerinde “kedi” ve “sevimli” kelimelerinin birlikte ge\u00e7ti\u011fi \u00f6rneklere bakarak bir yan\u0131t \u00fcretir. Bu yan\u0131t, kesin bir do\u011fru veya yanl\u0131\u015f olarak de\u011fil, olas\u0131l\u0131k bazl\u0131 bir tahmindir. LLM’lerin g\u00fcc\u00fc ve s\u0131n\u0131rlamalar\u0131, bu olas\u0131l\u0131k bazl\u0131 \u00e7al\u0131\u015fma prensibinden kaynaklan\u0131r. Daha iyi bir anlay\u0131\u015f i\u00e7in, https:\/\/fatihsoysal.com adresinden daha fazla bilgi edinebilirsiniz.<\/p>\n

LangChain: LLM’leri Uygulamada Kullanmak \u0130\u00e7in Bir Framework<\/h2>\n

LangChain, b\u00fcy\u00fck dil modellerini daha kolay ve etkili bir \u015fekilde uygulamalar\u0131n\u0131za entegre etmenizi sa\u011flayan a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir Python framework’\u00fcd\u00fcr. LLM’lerin kendi ba\u015flar\u0131na s\u0131n\u0131rl\u0131 yeteneklere sahip oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcrsek, LangChain, bu yetenekleri geni\u015fletmek ve ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerine uygulanabilir hale getirmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar sunar. LangChain’in en \u00f6nemli \u00f6zelliklerinden biri, LLM’leri di\u011fer veri kaynaklar\u0131yla (veritabanlar\u0131, dosyalar, API’ler vb.) birle\u015ftirme yetene\u011fidir. Bu sayede, LLM’ler, sadece kendilerine verilen bilgiye de\u011fil, daha geni\u015f bir bilgi havuzuna eri\u015ferek daha zengin ve bilgilendirici yan\u0131tlar \u00fcretebilirler.<\/p>\n

Ayr\u0131ca, LangChain, LLM’lerin \u00fcretti\u011fi \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 i\u015flemek ve y\u00f6netmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir LLM’nin \u00fcretti\u011fi metni \u00f6zetlemek, metinden belirli bilgileri \u00e7\u0131karmak veya metni farkl\u0131 bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in LangChain’in i\u00e7erisinde fonksiyonlar bulunur. Bu sayede, LLM’lerden elde edilen \u00e7\u0131kt\u0131lar daha kullan\u0131\u015fl\u0131 ve i\u015flenebilir hale gelir.<\/p>\n

LangChain’i Kullanarak Basit Bir Uygulama: Ad\u0131m Ad\u0131m \u00d6rnek<\/h2>\n

LangChain Kurulumu ve \u0130lk Ad\u0131mlar<\/h3>\n

LangChain’i kullanmaya ba\u015flamadan \u00f6nce, Python ve pip paket y\u00f6neticisinin sisteminize kurulu oldu\u011fundan emin olun. Daha sonra, a\u015fa\u011f\u0131daki komutu kullanarak LangChain’i y\u00fckleyebilirsiniz:<\/p>\n

pip install langchain<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
LangChain'in bir\u00e7ok LLM sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131yla entegre \u00e7al\u0131\u015fabildi\u011fini unutmay\u0131n.  OpenAI, Hugging Face Hub ve di\u011fer sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131 kullanabilirsiniz.  \u00d6ncelikle,  API anahtarlar\u0131n\u0131z\u0131 ayarlay\u0131n.  OpenAI kullan\u0131yorsan\u0131z,  OPENAI_API_KEY<\/code> ortam de\u011fi\u015fkenini ayarlay\u0131n.  Ard\u0131ndan,  a\u015fa\u011f\u0131daki gibi basit bir metin tamamlama uygulamas\u0131 olu\u015fturabilirsiniz:<\/p>\n
from langchain.llms import OpenAI\n\nllm = OpenAI(temperature=0.7) # s\u0131cakl\u0131k parametresi ile yarat\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131 ayarlayabilirsiniz.\ntext = \"Yapay zeka alan\u0131nda son y\u0131llarda b\u00fcy\u00fck geli\u015fmeler ya\u015fand\u0131, \u00f6zellikle de\"\nprint(llm(text))<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Bu kod par\u00e7as\u0131,  OpenAI'nin LLM'sini kullanarak verilen metni tamamlar.  temperature<\/code> parametresi,  modelin yarat\u0131c\u0131l\u0131k seviyesini kontrol eder.  0 de\u011feri tamamen belirleyici,  1 de\u011feri ise olduk\u00e7a rastgele bir tamamlama yapar.  Sonu\u00e7,  modelin e\u011fitim verilerine dayanarak olu\u015fturdu\u011fu bir metin olacakt\u0131r. Daha geli\u015fmi\u015f \u00f6rnekler ve farkl\u0131 LLM'ler i\u00e7in LangChain d\u00f6k\u00fcmantasyonuna bakabilirsiniz.<\/p>\n
LangChain ile \u0130leri Seviye Uygulamalar: Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131<\/h2>\n
Karma\u015f\u0131k Sorgu \u0130\u015fleme ve Bilgi \u00c7\u0131karma<\/h3>\n
LangChain'in g\u00fcc\u00fc,  LLM'leri sadece metin tamamlama i\u00e7in de\u011fil,  daha karma\u015f\u0131k g\u00f6revler i\u00e7in de kullanabilmemizi sa\u011flamas\u0131nda yatmaktad\u0131r.  \u00d6rne\u011fin,  bir \u015firketin m\u00fc\u015fteri hizmetleri verilerini analiz etmek ve m\u00fc\u015fteri memnuniyetini \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in LangChain kullan\u0131labilir.  LangChain,  m\u00fc\u015fteri geri bildirimlerini LLM'lere iletmek ve LLM'lerin bu geri bildirimlerden olumlu ve olumsuz yorumlar\u0131 ay\u0131rmak,  m\u00fc\u015fteri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 belirlemek gibi g\u00f6revleri ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131labilir.  Bu i\u015flem,  manuel olarak incelenmesi gereken b\u00fcy\u00fck miktarda verinin analizini otomatikle\u015ftirir ve i\u015fletmelere \u00f6nemli zaman ve kaynak tasarrufu sa\u011flar.<\/p>\n
LangChain ve Veritaban\u0131 Entegrasyonu<\/h3>\n
LangChain,  LLM'leri veritabanlar\u0131yla entegre ederek,  LLM'lerin ger\u00e7ek zamanl\u0131 verileri kullanarak daha do\u011fru ve g\u00fcncel yan\u0131tlar \u00fcretmelerini sa\u011flar.  \u00d6rne\u011fin,  bir e-ticaret sitesi,  \u00fcr\u00fcn bilgilerini veritaban\u0131ndan alan bir LLM kullanarak m\u00fc\u015fterilere \u00fcr\u00fcnler hakk\u0131nda daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bilgi verebilir.  Bu sayede,  m\u00fc\u015fterilerin sorular\u0131n\u0131 daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru bir \u015fekilde yan\u0131tlayabilir ve sat\u0131\u015flar\u0131 art\u0131rabilirler.  Bu entegrasyon,  LLM'lerin bilgiye dayal\u0131 cevaplar \u00fcretme kabiliyetini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geli\u015ftirir.<\/p>\n
LangChain'de Performans Optimizasyonu ve G\u00fcvenlik \u00d6nlemleri<\/h2>\n
Performans \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/h3>\n
LangChain uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n performans\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in birka\u00e7 ipucu vard\u0131r.  \u00d6ncelikle,  LLM'lere soraca\u011f\u0131n\u0131z sorular\u0131 olabildi\u011fince \u00f6z ve net bir \u015fekilde form\u00fcle etmeniz \u00f6nemlidir.  Fazla bilgi veya gereksiz detaylar,  LLM'lerin yan\u0131t s\u00fcresini uzatabilir ve performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir.  \u0130kinci olarak,  LLM'lerin \u00f6nbelleklemesini kullanarak ayn\u0131 sorular\u0131n tekrar tekrar i\u015flenmesini \u00f6nleyebilirsiniz.  LangChain,  \u00f6nbellekleme mekanizmalar\u0131yla performans optimizasyonu sa\u011flar.  Ayr\u0131ca,  daha h\u0131zl\u0131 yan\u0131tlar i\u00e7in daha k\u00fc\u00e7\u00fck ve \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f LLM'ler kullanabilirsiniz. Daha b\u00fcy\u00fck modeller daha iyi sonu\u00e7lar \u00fcretse de, performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan daha yava\u015f \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar.  Uygulama gereksinimlerinizi do\u011fru belirleyerek, i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fcz\u00fc do\u011fru b\u00fcy\u00fckl\u00fckte modele y\u00f6nlendirmeniz kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131r. <\/p>\n
 Son olarak,  paralel i\u015flem tekniklerini kullanarak birden fazla LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131 e\u015f zamanl\u0131 olarak ger\u00e7ekle\u015ftirebilirsiniz. Bu y\u00f6ntem,  birden fazla g\u00f6rev veya sorguyu ayn\u0131 anda i\u015fleyerek toplam yan\u0131t s\u00fcresini k\u0131saltabilir.  Ancak,  bu teknik dikkatlice uygulanmal\u0131d\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc a\u015f\u0131r\u0131 y\u00fcklenme,  performans sorunlar\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/p>\n
G\u00fcvenlik Uyar\u0131lar\u0131<\/h3>\n
\n
Dikkat!<\/h4>\n
LLM'leri kullan\u0131rken,  verilerinizin gizlili\u011fini ve g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flamak i\u00e7in gerekli \u00f6nlemleri alman\u0131z son derece \u00f6nemlidir.  Hassas bilgiler i\u00e7eren verileri LLM'lere g\u00f6ndermeden \u00f6nce,  bu bilgilerin anonimle\u015ftirilmesi veya \u015fifrelenmesi gerekir.  Ayr\u0131ca,  LLM'lerin \u00fcretti\u011fi \u00e7\u0131kt\u0131lar her zaman do\u011fru veya g\u00fcvenilir olmayabilir.  Bu nedenle,  LLM'lerin \u00fcretti\u011fi bilgileri do\u011frulamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in ek kontroller uygulanmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n<\/div>\n
\u00d6\u011frenme Yol Haritas\u0131<\/h2>\n
Yeni Ba\u015flayanlar<\/h3>\n
    \n
  • LangChain kurulumu ve temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenin.<\/li>\n
  • Basit metin tamamlama \u00f6rnekleri ile pratik yap\u0131n.<\/li>\n
  • Farkl\u0131 LLM sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131yla denemeler yap\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n
    Orta Seviye<\/h3>\n
      \n
    • LangChain'in farkl\u0131 mod\u00fcllerini (LLM'ler, indeksleme, zincirleme) \u00f6\u011frenin.<\/li>\n
    • Veritaban\u0131 entegrasyonu ve bilgi \u00e7\u0131karma tekniklerini uygulay\u0131n.<\/li>\n
    • Daha karma\u015f\u0131k uygulamalar geli\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n
      \u0130leri Seviye<\/h3>\n
        \n
      • LangChain'in \u00f6zelle\u015ftirme se\u00e7eneklerini ke\u015ffedin ve kendi \u00f6zel zincirleme mekanizmalar\u0131n\u0131z\u0131 olu\u015fturun.<\/li>\n
      • Performans optimizasyonu tekniklerini uygulay\u0131n.<\/li>\n
      • G\u00fcvenlik \u00f6nlemlerini alarak b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli uygulamalar geli\u015ftirin.<\/li>\n<\/ul>\n
        Sonu\u00e7<\/h2>\n
        Bu makale,  Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain framework'\u00fcn\u00fcn temel kavramlar\u0131n\u0131 ve uygulamalar\u0131n\u0131 ele alm\u0131\u015ft\u0131r. LangChain'in sundu\u011fu esneklik ve geni\u015fletilebilirlik sayesinde, LLM'ler ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda etkin bir \u015fekilde kullan\u0131labilir.  Ancak,  LLM'lerin s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131 ve g\u00fcvenlik risklerini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmak ve bunlara kar\u015f\u0131 \u00f6nlemler almak \u00f6nemlidir.  Daha derinlemesine bilgi i\u00e7in,  https:\/\/fatihsoysal.com adresini ziyaret edebilirsiniz.<\/p>\n
        S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n
          \n
        • LangChain hangi programlama dillerini destekliyor?<\/strong> LangChain, \u00f6ncelikli olarak Python'\u0131 desteklemektedir.<\/li>\n
        • LangChain'in \u00fccretli bir framework m\u00fc?<\/strong> LangChain a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ve \u00fccretsizdir, ancak kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z LLM sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n \u00fccretlendirmesi ge\u00e7erlidir.<\/li>\n
        • LangChain'i hangi LLM'lerle kullanabilirim?<\/strong> LangChain, OpenAI, Hugging Face Hub, Google AI ve daha bir\u00e7ok LLM sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131yla uyumludur.<\/li>\n
        • LangChain'in performans\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilirim?<\/strong> \u00d6nbellekleme, paralel i\u015flem ve sorgu optimizasyonu gibi teknikler performans\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/li>\n
        • LangChain ile geli\u015ftirdi\u011fim uygulamalar\u0131 nas\u0131l da\u011f\u0131tabilirim?<\/strong>  Uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131 bulut platformlar\u0131 (AWS, Google Cloud, Azure) veya kendi sunucular\u0131n\u0131zda da\u011f\u0131tabilirsiniz.<\/li>\n<\/ul>\n
          Yazar: Fatih Soysal<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2) G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-29055","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nGenel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka teknolojileri, i\u015f hayat\u0131ndan ki\u015fisel kullan\u0131ma kadar bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Bu devrimin merkezinde ise b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) ve bunlar\u0131 y\u00f6neten, geni\u015fletmek ve uygulamaya koymay\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran framework'ler yer al\u0131yor. Bu makale, Genel Yapay Zeka (GenAI), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) ve \u00f6zellikle LangChain framework'\u00fcn\u00fcn derinliklerine inerek, yeni ba\u015flayanlardan ileri seviye kullan\u0131c\u0131lara kadar herkes i\u00e7in kapsaml\u0131 bir rehber sunmaktad\u0131r. Pratik \u00f6rnekler, kod par\u00e7alar\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ile konuyu ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenmenizi sa\u011flayaca\u011f\u0131z.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka teknolojileri, i\u015f hayat\u0131ndan ki\u015fisel kullan\u0131ma kadar bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Bu devrimin merkezinde ise b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) ve bunlar\u0131 y\u00f6neten, geni\u015fletmek ve uygulamaya koymay\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran framework'ler yer al\u0131yor. Bu makale, Genel Yapay Zeka (GenAI), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) ve \u00f6zellikle LangChain framework'\u00fcn\u00fcn derinliklerine inerek, yeni ba\u015flayanlardan ileri seviye kullan\u0131c\u0131lara kadar herkes i\u00e7in kapsaml\u0131 bir rehber sunmaktad\u0131r. Pratik \u00f6rnekler, kod par\u00e7alar\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ile konuyu ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenmenizi sa\u011flayaca\u011f\u0131z.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-09-07T00:30:25+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)\",\"datePublished\":\"2025-09-07T00:30:25+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/\"},\"wordCount\":1536,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/\",\"name\":\"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-09-07T00:30:25+00:00\",\"description\":\"G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka teknolojileri, i\u015f hayat\u0131ndan ki\u015fisel kullan\u0131ma kadar bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Bu devrimin merkezinde ise b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) ve bunlar\u0131 y\u00f6neten, geni\u015fletmek ve uygulamaya koymay\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran framework'ler yer al\u0131yor. Bu makale, Genel Yapay Zeka (GenAI), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) ve \u00f6zellikle LangChain framework'\u00fcn\u00fcn derinliklerine inerek, yeni ba\u015flayanlardan ileri seviye kullan\u0131c\u0131lara kadar herkes i\u00e7in kapsaml\u0131 bir rehber sunmaktad\u0131r. Pratik \u00f6rnekler, kod par\u00e7alar\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ile konuyu ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenmenizi sa\u011flayaca\u011f\u0131z.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)","description":"G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka teknolojileri, i\u015f hayat\u0131ndan ki\u015fisel kullan\u0131ma kadar bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Bu devrimin merkezinde ise b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) ve bunlar\u0131 y\u00f6neten, geni\u015fletmek ve uygulamaya koymay\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran framework'ler yer al\u0131yor. Bu makale, Genel Yapay Zeka (GenAI), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) ve \u00f6zellikle LangChain framework'\u00fcn\u00fcn derinliklerine inerek, yeni ba\u015flayanlardan ileri seviye kullan\u0131c\u0131lara kadar herkes i\u00e7in kapsaml\u0131 bir rehber sunmaktad\u0131r. Pratik \u00f6rnekler, kod par\u00e7alar\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ile konuyu ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenmenizi sa\u011flayaca\u011f\u0131z.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)","og_description":"G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka teknolojileri, i\u015f hayat\u0131ndan ki\u015fisel kullan\u0131ma kadar bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Bu devrimin merkezinde ise b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) ve bunlar\u0131 y\u00f6neten, geni\u015fletmek ve uygulamaya koymay\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran framework'ler yer al\u0131yor. Bu makale, Genel Yapay Zeka (GenAI), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) ve \u00f6zellikle LangChain framework'\u00fcn\u00fcn derinliklerine inerek, yeni ba\u015flayanlardan ileri seviye kullan\u0131c\u0131lara kadar herkes i\u00e7in kapsaml\u0131 bir rehber sunmaktad\u0131r. Pratik \u00f6rnekler, kod par\u00e7alar\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ile konuyu ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenmenizi sa\u011flayaca\u011f\u0131z.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-09-07T00:30:25+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"8 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)","datePublished":"2025-09-07T00:30:25+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/"},"wordCount":1536,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/","name":"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-09-07T00:30:25+00:00","description":"G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka teknolojileri, i\u015f hayat\u0131ndan ki\u015fisel kullan\u0131ma kadar bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Bu devrimin merkezinde ise b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) ve bunlar\u0131 y\u00f6neten, geni\u015fletmek ve uygulamaya koymay\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran framework'ler yer al\u0131yor. Bu makale, Genel Yapay Zeka (GenAI), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM) ve \u00f6zellikle LangChain framework'\u00fcn\u00fcn derinliklerine inerek, yeni ba\u015flayanlardan ileri seviye kullan\u0131c\u0131lara kadar herkes i\u00e7in kapsaml\u0131 bir rehber sunmaktad\u0131r. Pratik \u00f6rnekler, kod par\u00e7alar\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131 ile konuyu ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011frenmenizi sa\u011flayaca\u011f\u0131z.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/genel-yapay-zeka-buyuk-dil-modelleri-ve-langchain-derinlemesine-bir-bakis-bolum-2\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Genel Yapay Zeka, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve LangChain: Derinlemesine Bir Bak\u0131\u015f (B\u00f6l\u00fcm 2)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29055","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29055"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29055\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29055"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29055"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29055"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}