B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda devrim niteli\u011finde bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yaratarak, do\u011fal dil i\u015fleme yeteneklerini yeni bir seviyeye ta\u015f\u0131d\u0131. Bu modellerin sundu\u011fu s\u0131n\u0131rs\u0131z potansiyel, onlar\u0131 bir\u00e7ok uygulama ve hizmetin merkezine yerle\u015ftirdi. Ancak, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc API’leri kullanan uygulamalar geli\u015ftirirken kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan en b\u00fcy\u00fck zorluklardan biri, modellerin tahmin edilebilir olmayan davran\u0131\u015flar\u0131, performans dalgalanmalar\u0131 ve g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131 nedeniyle ortaya \u00e7\u0131kan test s\u00fcre\u00e7lerinin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131d\u0131r. \u0130\u015fte tam da bu noktada, LLMKit devreye girerek, LLM API’lerini kapsaml\u0131, sistematik ve verimli bir \u015fekilde test etmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f eksiksiz bir ara\u00e7 kiti sunuyor. Bu makalede, LLMKit’in ne oldu\u011funu, neden bu kadar \u00f6nemli oldu\u011funu ve geli\u015ftiricilere nas\u0131l yard\u0131mc\u0131 olabilece\u011fini detayl\u0131ca inceleyece\u011fiz.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), metin olu\u015fturma, \u00f6zetleme, \u00e7eviri ve soru yan\u0131tlama gibi bir\u00e7ok alanda inan\u0131lmaz yetenekler sergilemektedir. Bu yetenekler, i\u015fletmelerin ve geli\u015ftiricilerin \u00fcr\u00fcnlerine ve hizmetlerine entegre etmek i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir heves duymas\u0131na neden olmu\u015ftur. Ancak, bu modellerin “kara kutu” do\u011fas\u0131, deterministik olmayan \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 ve s\u00fcrekli geli\u015fen yap\u0131lar\u0131, geleneksel yaz\u0131l\u0131m test y\u00f6ntemleriyle tam olarak ele al\u0131namayan benzersiz zorluklar ortaya \u00e7\u0131karmaktad\u0131r.<\/p>\n
ChatGPT, GPT-4, LLaMA, Gemini gibi modellerin yayg\u0131nla\u015fmas\u0131yla, geli\u015ftiriciler bu API’leri kullanarak yenilik\u00e7i uygulamalar yaratma f\u0131rsat\u0131 buldu. Ancak, bir LLM’in performans\u0131, kullan\u0131lan prompt’a, modelin versiyonuna, API’nin anl\u0131k y\u00fck\u00fcne ve hatta rastgelelik fakt\u00f6rlerine g\u00f6re \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde de\u011fi\u015febilir. Bu de\u011fi\u015fkenlik, uygulaman\u0131z\u0131n belirli bir senaryoda beklenen davran\u0131\u015f\u0131 sergileyip sergilemeyece\u011fini \u00f6nceden tahmin etmeyi zorla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Geleneksel yaz\u0131l\u0131m testlerinde, belirli girdilere kar\u015f\u0131l\u0131k beklenen \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n kesin olarak tan\u0131mlanmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Ancak LLM’lerde, ayn\u0131 prompt’a verilen yan\u0131tlar her zaman birebir ayn\u0131 olmayabilir. Bu durum, bir yan\u0131t\u0131n “do\u011fru” olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in daha sofistike metrikler ve y\u00f6ntemler gerektirir. Ayr\u0131ca, performans, maliyet ve g\u00fcvenlik gibi fakt\u00f6rlerin s\u00fcrekli izlenmesi de geleneksel y\u00f6ntemlerle olduk\u00e7a zahmetlidir.<\/p>\n
LLMKit, tam da bu zorluklar\u0131 a\u015fmak i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015ftir. Misyonu, geli\u015ftiricilere ve QA m\u00fchendislerine, LLM API’lerini kullanarak olu\u015fturduklar\u0131 uygulamalar\u0131n kalitesini, g\u00fcvenilirli\u011fini ve performans\u0131n\u0131 g\u00fcvence alt\u0131na alacak kapsaml\u0131 bir ara\u00e7 seti sunmakt\u0131r. LLMKit, prompt m\u00fchendisli\u011fi testlerinden g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131n tespitine, performans analizinden maliyet takibine kadar geni\u015f bir yelpazede \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunarak, LLM entegrasyon s\u00fcre\u00e7lerini daha \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilir ve y\u00f6netilebilir hale getirir.<\/p>\n
LLMKit, mod\u00fcler ve geni\u015fletilebilir bir mimariye sahiptir. Bu sayede farkl\u0131 LLM API’leri ile kolayca entegre olabilir ve \u00e7e\u015fitli test senaryolar\u0131n\u0131 destekleyebilir. Temel olarak \u00fc\u00e7 ana bile\u015fenden olu\u015fur: API Entegrasyon Katman\u0131, Test Y\u00fcr\u00fctme Motoru ve Raporlama & Analiz Mod\u00fcl\u00fc.<\/p>\n
Bu katman, OpenAI, Google Gemini, Hugging Face gibi farkl\u0131 LLM sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n API’leriyle standart bir aray\u00fcz \u00fczerinden ileti\u015fim kurmay\u0131 sa\u011flar. Geli\u015ftiriciler, farkl\u0131 modelleri ayn\u0131 test senaryosu i\u00e7inde kolayca kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilir veya modeller aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapabilirler. Bu, sat\u0131c\u0131 ba\u011f\u0131ms\u0131z testler yapma esnekli\u011fi sunar.<\/p>\n
LLMKit’in kalbi olan bu motor, tan\u0131mlanm\u0131\u015f test senaryolar\u0131n\u0131 y\u00fcr\u00fctmekten sorumludur. Paralel test \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma yetenekleri sayesinde, binlerce prompt’u ayn\u0131 anda farkl\u0131 modellere g\u00f6nderebilir ve yan\u0131tlar\u0131 toplayabilir. Bu, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli regresyon testleri ve performans k\u0131yaslamalar\u0131 i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Test sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 anla\u015f\u0131l\u0131r ve eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir raporlar halinde sunar. Bu mod\u00fcl, yan\u0131t kalitesi metrikleri, gecikme s\u00fcreleri, token kullan\u0131m\u0131, maliyet analizi ve hata oranlar\u0131 gibi verileri g\u00f6rselle\u015ftiren panolar sunar. Bu sayede, model davran\u0131\u015f\u0131ndaki anormallikler veya performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015fleri h\u0131zl\u0131ca tespit edilebilir.<\/p>\n
LLMKit, test senaryolar\u0131n\u0131 YAML veya JSON gibi basit yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla tan\u0131mlama imkan\u0131 sunar. Bu, kod yazmaya gerek kalmadan karma\u015f\u0131k testler olu\u015fturmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Prompt’lar, beklenen \u00e7\u0131kt\u0131lar, model parametreleri ve de\u011ferlendirme kriterleri bu dosyalarda belirtilir.<\/p>\n
LLMKit, \u00e7e\u015fitli LLM kullan\u0131m durumlar\u0131n\u0131 kapsayan esnek test senaryolar\u0131 olu\u015fturma yetene\u011fi sunar. Bu, prompt m\u00fchendisli\u011finden g\u00fcvenlik testlerine kadar geni\u015f bir yelpazeyi kapsar.<\/p>\n
Farkl\u0131 prompt varyasyonlar\u0131n\u0131n model \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 \u00fczerindeki etkisini test etmek, LLM uygulamalar\u0131n\u0131n kalitesini art\u0131rman\u0131n anahtar\u0131d\u0131r. LLMKit ile, ayn\u0131 g\u00f6revi farkl\u0131 \u015fekillerde ifade eden prompt’lar olu\u015fturabilir ve hangi prompt’un en iyi, en tutarl\u0131 veya en do\u011fru yan\u0131t\u0131 \u00fcretti\u011fini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, bir \u00f6zetleme g\u00f6revi i\u00e7in “Bu metni \u00f6zetle” ile “Bu metnin ana fikirlerini 50 kelimeyi ge\u00e7meyecek \u015fekilde \u00f6zetle” aras\u0131ndaki farklar\u0131 g\u00f6zlemleyebilirsiniz.<\/p>\n
Bir\u00e7ok LLM uygulamas\u0131, modelin belirli bir formatta (\u00f6rne\u011fin JSON, XML) yan\u0131t vermesini bekler. LLMKit, d\u00fczenli ifadeler (regex), JSON \u015fema do\u011frulama veya \u00f6zel Python fonksiyonlar\u0131 kullanarak model \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n beklenen formata uygun olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 otomatik olarak kontrol edebilir. Bu, downstream sistemlerin bozuk veya yanl\u0131\u015f formatlanm\u0131\u015f verilerle kar\u015f\u0131la\u015fmas\u0131n\u0131 engeller.<\/p>\n
\ntests:\n - name: JSON_Cevap_Dogrulama\n prompt: \"Bana T\u00fcrkiye'nin ba\u015fkenti ve n\u00fcfusu hakk\u0131nda JSON format\u0131nda bilgi ver.\"\n model: \"gpt-4\"\n expect:\n - type: json_schema\n schema: |\n {\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"bas_kent\": {\"type\": \"string\"},\n \"nufus\": {\"type\": \"integer\"}\n },\n \"required\": [\"bas_kent\", \"nufus\"]\n }\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Farkl\u0131 Modeller Aras\u0131 Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma<\/h4>\n
Ayn\u0131 prompt'u farkl\u0131 LLM'lere g\u00f6ndererek (\u00f6rne\u011fin GPT-3.5 vs. GPT-4 vs. Gemini), hangi modelin belirli bir g\u00f6rev i\u00e7in daha uygun oldu\u011funu, performans-maliyet dengesini ve \u00e7\u0131kt\u0131 kalitesini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilirsiniz. Bu, model se\u00e7imi ve optimizasyonu i\u00e7in de\u011ferli bilgiler sa\u011flar.<\/p>\n
Kullan\u0131c\u0131 Etkile\u015fimi Sim\u00fclasyonlar\u0131<\/h4>\n
\u00c7ok ad\u0131ml\u0131 sohbet ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 veya karma\u015f\u0131k kullan\u0131c\u0131 etkile\u015fimlerini sim\u00fcle eden test senaryolar\u0131 olu\u015fturarak, uygulaman\u0131z\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnya kullan\u0131m\u0131nda nas\u0131l performans g\u00f6sterece\u011fini de\u011ferlendirebilirsiniz. Bu, kullan\u0131c\u0131 deneyimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik hatalar\u0131 erken a\u015famada yakalamaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Performans ve Maliyet Analizi<\/h3>\n
LLM API'leri, kullan\u0131m ba\u015f\u0131na maliyet ve yan\u0131t s\u00fcreleri a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemli farkl\u0131l\u0131klar g\u00f6sterebilir. LLMKit, bu kritik metrikleri izleyerek geli\u015ftiricilerin bilin\u00e7li kararlar almas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Yan\u0131t S\u00fcresi ve Gecikme \u00d6l\u00e7\u00fcm\u00fc<\/h4>\n
LLMKit, her API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131n ne kadar s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc detayl\u0131 bir \u015fekilde kaydeder. Bu veriler, uygulaman\u0131z\u0131n kullan\u0131c\u0131 deneyimini etkileyebilecek gecikme sorunlar\u0131n\u0131 tespit etmenize yard\u0131mc\u0131 olur. Belirli bir modelin veya prompt'un ortalama yan\u0131t s\u00fcresi gibi metrikler, performans optimizasyonu i\u00e7in yol g\u00f6sterici olabilir.<\/p>\n
Token Kullan\u0131m\u0131 ve Maliyet Takibi<\/h4>\n
LLM API'lerinin \u00e7o\u011fu, giri\u015f ve \u00e7\u0131k\u0131\u015f token'\u0131 say\u0131s\u0131na g\u00f6re \u00fccretlendirilir. LLMKit, her test senaryosunda kullan\u0131lan token miktar\u0131n\u0131 otomatik olarak hesaplar ve tahmini maliyetleri raporlar. Bu sayede, maliyetleri optimize etmek i\u00e7in prompt'lar\u0131n\u0131z\u0131 veya model se\u00e7iminizi ayarlayabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, daha k\u0131sa prompt'lar veya daha uygun fiyatl\u0131 modeller kullanarak maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrebilirsiniz.<\/p>\n
\u00d6l\u00e7eklenebilirlik Testleri<\/h4>\n
Uygulaman\u0131z\u0131n yo\u011fun y\u00fck alt\u0131nda LLM API'leriyle nas\u0131l ba\u015fa \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131n\u0131 test etmek i\u00e7in LLMKit'i kullanabilirsiniz. Ayn\u0131 anda y\u00fczlerce veya binlerce istek g\u00f6ndererek, API'nin ve uygulaman\u0131z\u0131n performans limitlerini ke\u015ffedebilirsiniz. Bu, \u00fcretim ortam\u0131nda ya\u015fanabilecek performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 \u00f6nlemeye yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Optimizasyon \u0130\u00e7in Geri Bildirim<\/h4>\n
Toplanan performans ve maliyet verileri, prompt m\u00fchendisli\u011fi, model se\u00e7imi ve API kullan\u0131m stratejileri hakk\u0131nda de\u011ferli geri bildirimler sa\u011flar. Bu sayede, hem performans\u0131 art\u0131rabilir hem de i\u015fletme maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrebilirsiniz.<\/p>\n
Geli\u015fmi\u015f \u00d6zellikler: G\u00fcvenlik ve G\u00fcvenilirlik Testleri<\/h3>\n
LLM'lerin do\u011fas\u0131 gere\u011fi ortaya \u00e7\u0131kan g\u00fcvenlik ve g\u00fcvenilirlik endi\u015feleri, test s\u00fcre\u00e7lerinin ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 olmal\u0131d\u0131r. LLMKit, bu alanlarda da kapsaml\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar.<\/p>\n
Zehirlenme (Prompt Injection) Testleri<\/h4>\n
K\u00f6t\u00fc niyetli kullan\u0131c\u0131lar, prompt'lara gizli talimatlar ekleyerek modelin istenmeyen davran\u0131\u015flar sergilemesine neden olabilirler. LLMKit, bilinen prompt injection tekniklerini kullanarak modelinizin bu t\u00fcr sald\u0131r\u0131lara kar\u015f\u0131 ne kadar diren\u00e7li oldu\u011funu test eder. Bu, uygulaman\u0131z\u0131n g\u00fcvenli\u011fini art\u0131rmak i\u00e7in kritik bir ad\u0131md\u0131r.<\/p>\n
Yanl\u0131\u015f Bilgi ve Hall\u00fcsinasyon Tespiti<\/h4>\n
LLM'ler bazen \"hall\u00fcsinasyon\" olarak adland\u0131r\u0131lan, ger\u00e7ek d\u0131\u015f\u0131 veya uydurma bilgiler \u00fcretebilirler. LLMKit, belirli konular hakk\u0131nda modelin \u00fcretti\u011fi yan\u0131tlar\u0131, bilinen do\u011fru bilgilerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak veya g\u00fcvenilirlik skorlar\u0131 atayarak yanl\u0131\u015f bilgileri tespit etmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu, \u00f6zellikle hassas uygulamalarda modelin g\u00fcvenilirli\u011fini art\u0131rmak i\u00e7in \u00f6nemlidir.<\/p>\n
Etik ve Tarafl\u0131l\u0131k Analizi<\/h4>\n
LLM'ler, e\u011fitildikleri verilerdeki \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 yans\u0131tabilirler. LLMKit, farkl\u0131 demografik gruplara veya hassas konulara y\u00f6nelik prompt'lar kullanarak modelin yan\u0131tlar\u0131nda tarafl\u0131l\u0131k veya etik olmayan davran\u0131\u015flar olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 analiz etmeye yard\u0131mc\u0131 olur. Bu, daha adil ve kapsay\u0131c\u0131 yapay zeka sistemleri olu\u015fturmak i\u00e7in kritik bir ad\u0131md\u0131r.<\/p>\n
Hata Tolerans\u0131 ve Dayan\u0131kl\u0131l\u0131k Testleri<\/h4>\n
API kesintileri, a\u011f sorunlar\u0131 veya modelin ge\u00e7ici olarak yan\u0131t verememesi gibi durumlarda uygulaman\u0131z\u0131n nas\u0131l davrand\u0131\u011f\u0131n\u0131 test etmek \u00f6nemlidir. LLMKit, bu t\u00fcr senaryolar\u0131 sim\u00fcle ederek uygulaman\u0131z\u0131n hata tolerans\u0131n\u0131 ve genel dayan\u0131kl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmenize olanak tan\u0131r.<\/p>\n
LLMKit'i Kullanmaya Ba\u015flama: Kurulum ve \u0130lk Ad\u0131mlar<\/h3>\n
LLMKit'i kullanmaya ba\u015flamak olduk\u00e7a basittir. Genellikle Python tabanl\u0131 bir ara\u00e7 oldu\u011fu i\u00e7in, Python ortam\u0131n\u0131zda kolayca kurulabilir.<\/p>\n
Gerekli \u00d6n Ko\u015fullar ve Kurulum<\/h4>\n
\u0130lk olarak, sisteminizde Python 3.8+ ve pip'in y\u00fckl\u00fc oldu\u011fundan emin olun. Ard\u0131ndan, LLMKit'i pip arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kurabilirsiniz:<\/p>\n
\npip install llmkit\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
API anahtarlar\u0131n\u0131z\u0131 (\u00f6rne\u011fin OpenAI API Key) ortam de\u011fi\u015fkenleri olarak ayarlaman\u0131z veya LLMKit yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131nda belirtmeniz gerekecektir.<\/p>\n
Basit Bir Test Senaryosu \u00d6rne\u011fi<\/h4>\n
A\u015fa\u011f\u0131da, bir metin \u00f6zetleme yetene\u011fini test eden basit bir LLMKit yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131 (test_summarization.yaml<\/code>) \u00f6rne\u011fi bulunmaktad\u0131r:<\/p>\n\n# test_summarization.yaml\napi_keys:\n openai: YOUR_OPENAI_API_KEY # Ortam de\u011fi\u015fkeni olarak da ayarlanabilir\n\ntests:\n - name: Metin_Ozetleme_Testi\n prompt: \"A\u015fa\u011f\u0131daki metni 50 kelimeyi ge\u00e7meyecek \u015fekilde \u00f6zetle: {text_to_summarize}\"\n variables:\n text_to_summarize: \"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler), yapay zeka alan\u0131nda son y\u0131llar\u0131n en dikkat \u00e7ekici geli\u015fmelerinden biridir. Metin \u00fcretimi, \u00e7eviri, \u00f6zetleme ve soru yan\u0131tlama gibi bir\u00e7ok do\u011fal dil i\u015fleme g\u00f6revinde insan benzeri performans sergileyebilirler. Bu modeller, milyarlarca parametreye sahip derin sinir a\u011flar\u0131 kullan\u0131r ve internet \u00fczerindeki devasa metin veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilir. LLM'lerin yayg\u0131nla\u015fmas\u0131, geli\u015ftiricilere yeni nesil yapay zeka uygulamalar\u0131 olu\u015fturma konusunda muazzam f\u0131rsatlar sunmaktad\u0131r. Ancak, bu modellerin tahmin edilebilir olmayan davran\u0131\u015flar\u0131 ve potansiyel g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131, kapsaml\u0131 test s\u00fcre\u00e7lerini zorunlu k\u0131lmaktad\u0131r.\"\n model: \"gpt-3.5-turbo\"\n expect:\n - type: length\n max_words: 50\n - type: keyword\n keywords: [\"LLM\", \"yapay zeka\", \"\u00f6zetleme\"]\n min_count: 2\n - type: sentiment\n expected_sentiment: \"neutral\" # Veya \"positive\", \"negative\"\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu dosyay\u0131 kaydettikten sonra, komut sat\u0131r\u0131ndan LLMKit'i \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirsiniz:<\/p>\n
\nllmkit run test_summarization.yaml\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Raporlar\u0131 Yorumlama<\/h4>\n
LLMKit, test \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131n\u0131n ard\u0131ndan detayl\u0131 bir rapor sunacakt\u0131r. Bu rapor, her bir test senaryosunun ge\u00e7ip ge\u00e7medi\u011fini, neden ba\u015far\u0131s\u0131z oldu\u011funu (\u00f6rne\u011fin, kelime s\u0131n\u0131r\u0131 a\u015f\u0131ld\u0131, beklenen anahtar kelime bulunamad\u0131), API yan\u0131t s\u00fcresini ve token kullan\u0131m\u0131n\u0131 g\u00f6sterecektir. Bu bilgiler, prompt'lar\u0131n\u0131z\u0131 ve model parametrelerinizi optimize etmeniz i\u00e7in size yol g\u00f6sterecektir.<\/p>\n
Gelecek Vizyonu ve Topluluk Katk\u0131s\u0131<\/h3>\n
LLMKit, s\u00fcrekli geli\u015fen LLM ekosistemine ayak uydurmak i\u00e7in aktif olarak geli\u015ftirilmektedir. Gelecek vizyonu, daha fazla entegrasyon, geli\u015fmi\u015f analiz yetenekleri ve daha geni\u015f bir kullan\u0131c\u0131 kitlesine hitap etmektir.<\/p>\n
Yol Haritas\u0131 ve Yeni \u00d6zellikler<\/h4>\n
Gelecekte, LLMKit'in daha fazla LLM sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin, a\u00e7\u0131k kaynak modeller) desteklemesi, daha sofistike g\u00fcvenlik testleri (\u00f6rne\u011fin, veri s\u0131z\u0131nt\u0131s\u0131 tespiti), geli\u015fmi\u015f g\u00f6rsel raporlama panolar\u0131 ve belki de bir web aray\u00fcz\u00fc sunmas\u0131 planlanmaktad\u0131r. S\u00fcrekli \u00f6\u011frenme ve adaptasyon, LLMKit'in temel felsefesidir.<\/p>\n
A\u00e7\u0131k Kaynak Geli\u015ftirme ve Katk\u0131 S\u00fcreci<\/h4>\n
LLMKit, genellikle a\u00e7\u0131k kaynak bir proje olarak geli\u015ftirilmekte olup, topluluktan gelen geri bildirimlere ve katk\u0131lara a\u00e7\u0131kt\u0131r. Geli\u015ftiriciler, yeni \u00f6zellikler \u00f6nerebilir, hata raporlar\u0131 g\u00f6nderebilir veya do\u011frudan kod katk\u0131s\u0131nda bulunabilirler. Bu i\u015fbirlik\u00e7i yakla\u015f\u0131m, arac\u0131n daha h\u0131zl\u0131 ve daha kapsaml\u0131 bir \u015fekilde geli\u015fmesini sa\u011flar.<\/p>\n
LLM Geli\u015ftirme Ekosistemindeki Yeri<\/h4>\n
LLMKit, sadece bir test arac\u0131 olman\u0131n \u00f6tesinde, LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n geli\u015ftirme ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 olmay\u0131 hedeflemektedir. Kalite g\u00fcvencesi, g\u00fcvenilirlik ve maliyet optimizasyonu konular\u0131nda geli\u015ftiricilere g\u00fc\u00e7 vererek, daha sa\u011flam, g\u00fcvenli ve verimli yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmlerinin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na katk\u0131da bulunur.<\/p>\n
Sonu\u00e7<\/h3>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131na hem heyecan verici f\u0131rsatlar hem de karma\u015f\u0131k zorluklar getiriyor. LLMKit, bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f kapsaml\u0131 ve esnek bir ara\u00e7 kitidir. Prompt m\u00fchendisli\u011fi testlerinden g\u00fcvenlik analizine, performans k\u0131yaslamalar\u0131ndan maliyet takibine kadar geni\u015f bir yelpazede yetenekler sunarak, geli\u015ftiricilerin LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131 g\u00fcvenle olu\u015fturmalar\u0131n\u0131 ve da\u011f\u0131tmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. LLMKit ile, LLM API'lerinin potansiyelini tam olarak kullan\u0131rken, beklenmedik davran\u0131\u015flar ve maliyet s\u00fcrprizleri riskini minimize edebilirsiniz. Gelecekteki yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n kalitesi ve g\u00fcvenilirli\u011fi i\u00e7in LLMKit gibi ara\u00e7lar vazge\u00e7ilmez olacakt\u0131r.<\/p>\n
SSS (S\u0131k Sorulan Sorular)<\/h3>\nLLMKit hangi LLM API'lerini destekliyor?<\/h4>\n
LLMKit, OpenAI (GPT serisi), Google Gemini, Hugging Face modelleri gibi pop\u00fcler LLM API'lerini desteklemektedir. Mod\u00fcler yap\u0131s\u0131 sayesinde yeni API entegrasyonlar\u0131 kolayca eklenebilir.<\/p>\n
LLMKit'i kullanmak i\u00e7in programlama bilgisi gerekli mi?<\/h4>\n
Temel test senaryolar\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in genellikle YAML veya JSON gibi yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131n\u0131 d\u00fczenlemek yeterlidir. Ancak, \u00f6zel de\u011ferlendirme mant\u0131\u011f\u0131 veya karma\u015f\u0131k test otomasyonu i\u00e7in Python bilgisi faydal\u0131 olabilir.<\/p>\n
LLMKit a\u00e7\u0131k kaynak m\u0131?<\/h4>\n
Evet, LLMKit genellikle a\u00e7\u0131k kaynak bir proje olarak geli\u015ftirilmektedir. Bu, toplulu\u011fun araca katk\u0131da bulunmas\u0131na ve onu kendi ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re \u00f6zelle\u015ftirmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n
Maliyet analizi nas\u0131l yap\u0131l\u0131yor?<\/h4>\n
LLMKit, her API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131nda kullan\u0131lan giri\u015f ve \u00e7\u0131k\u0131\u015f token'\u0131 say\u0131s\u0131n\u0131 izler. Bu token say\u0131lar\u0131n\u0131, ilgili LLM sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n yay\u0131nlad\u0131\u011f\u0131 g\u00fcncel fiyatland\u0131rma bilgileriyle \u00e7arparak tahmini maliyetleri hesaplar ve raporlar.<\/p>\n
LLMKit ile g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131 nas\u0131l tespit edilir?<\/h4>\n
LLMKit, prompt injection, veri s\u0131z\u0131nt\u0131s\u0131 ve hassas bilgi if\u015fas\u0131 gibi yayg\u0131n g\u00fcvenlik zafiyetlerini hedefleyen \u00f6zel test senaryolar\u0131 olu\u015fturman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu testler, modelin bu t\u00fcr k\u00f6t\u00fc niyetli girdilere nas\u0131l tepki verdi\u011fini g\u00f6zlemleyerek potansiyel g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), metin olu\u015fturma, \u00f6zetleme, \u00e7eviri ve soru yan\u0131tlama gibi bir\u00e7ok alanda inan\u0131lmaz yetenekler sergilemektedir. Bu yetene…","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-36559","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API'lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\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\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API'lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler), metin olu\u015fturma, \u00f6zetleme, \u00e7eviri ve soru yan\u0131tlama gibi bir\u00e7ok alanda inan\u0131lmaz yetenekler sergilemektedir. Bu yetene...\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-12-19T19:00:36+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=\"13 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API’lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti\",\"datePublished\":\"2025-12-19T19:00:36+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/\"},\"wordCount\":2466,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/\",\"name\":\"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API'lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-12-19T19:00:36+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API’lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti\"}]},{\"@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":"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API'lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","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\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API'lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler), metin olu\u015fturma, \u00f6zetleme, \u00e7eviri ve soru yan\u0131tlama gibi bir\u00e7ok alanda inan\u0131lmaz yetenekler sergilemektedir. Bu yetene...","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-12-19T19:00:36+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"13 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API’lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti","datePublished":"2025-12-19T19:00:36+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/"},"wordCount":2466,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/","name":"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API'lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-12-19T19:00:36+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llmkit-buyuk-dil-modeli-apilerini-test-etmek-icin-kapsamli-bir-arac-kiti\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"LLMKit: B\u00fcy\u00fck Dil Modeli API’lerini Test Etmek \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 Bir Ara\u00e7 Kiti"}]},{"@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\/36559","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=36559"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36559\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36559"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36559"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36559"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}