B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) modern yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n temel ta\u015flar\u0131ndan biri haline geldi. Bu modellerin g\u00fcc\u00fc, kendilerine sunulan “ba\u011flam penceresi” i\u00e7indeki bilgiyi anlama ve i\u015fleme yeteneklerinden gelir. Ancak, ba\u011flam penceresinin verimli kullan\u0131m\u0131, hem maliyet hem de performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6neme sahiptir. Bu rehber, m\u00fchendislerin LLM uygulamalar\u0131nda ba\u011flam penceresi verimlili\u011fini nas\u0131l maksimize edebileceklerini detayl\u0131 bir \u015fekilde inceleyecektir.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri, girdi olarak ald\u0131klar\u0131 metni i\u015fleyerek \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretirler. Bu girdi metnine “ba\u011flam” ad\u0131 verilir ve modelin tek seferde i\u015fleyebilece\u011fi ba\u011flam\u0131n uzunlu\u011fu, “ba\u011flam penceresi” (context window) olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r. Ba\u011flam penceresi, genellikle token (kelime veya kelime par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131) cinsinden ifade edilen bir limittir ve modelin “haf\u0131zas\u0131” gibi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclebilir.<\/p>\n
Bir LLM’ye g\u00f6nderilen her metin, \u00f6nce token’lara ayr\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, “Merhaba d\u00fcnya!” c\u00fcmlesi “Merhaba”, ” d\u00fcnya”, “!” gibi token’lara b\u00f6l\u00fcnebilir. Ba\u011flam penceresi, modelin bu token’lardan ka\u00e7 tanesini ayn\u0131 anda de\u011ferlendirip yan\u0131t \u00fcretebilece\u011fini belirler. Daha uzun bir ba\u011flam penceresi, modelin daha fazla bilgiyi ayn\u0131 anda g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurabilmesi anlam\u0131na gelir, bu da daha tutarl\u0131 ve kapsaml\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme potansiyeli ta\u015f\u0131r.<\/p>\n
Ba\u011flam penceresinin uzunlu\u011fu, do\u011frudan maliyet ve performans \u00fczerinde etkilidir. Genellikle, daha uzun ba\u011flam pencereleri daha fazla i\u015flem g\u00fcc\u00fc gerektirir ve bu da API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131nda daha y\u00fcksek maliyetlere yol a\u00e7ar. Ayr\u0131ca, uzun ba\u011flam pencereleriyle \u00e7al\u0131\u015fmak, modelin yan\u0131t verme s\u00fcresini (gecikme s\u00fcresi) art\u0131rabilir. Bu nedenle, ba\u011flam penceresini gereksiz yere doldurmaktan ka\u00e7\u0131nmak, hem b\u00fct\u00e7e hem de kullan\u0131c\u0131 deneyimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Her ne kadar g\u00fcn\u00fcm\u00fcz LLM’leri giderek daha uzun ba\u011flam pencerelerine sahip olsa da (\u00f6rne\u011fin, 128K veya 1M token), bu pencerelerin de kendi zorluklar\u0131 vard\u0131r. En bilinen sorunlardan biri “kay\u0131p ortas\u0131” (lost in the middle) sendromudur. Bu durumda, model \u00e7ok uzun bir ba\u011flamda verilen kritik bilgileri, ba\u011flam\u0131n ortalar\u0131nda yer ald\u0131\u011f\u0131nda g\u00f6zden ka\u00e7\u0131rma e\u011filiminde olabilir. Bu durum, \u00f6zellikle belge \u00f6zetleme veya karma\u015f\u0131k soru-cevap sistemleri gibi uygulamalarda sorun yaratabilir.<\/p>\n
Ba\u011flam penceresi verimlili\u011fi sadece modelin kapasitesiyle de\u011fil, ayn\u0131 zamanda girdinin nas\u0131l haz\u0131rland\u0131\u011f\u0131yla da yak\u0131ndan ili\u015fkilidir. Tokenizasyon, veri yap\u0131s\u0131 ve hatta modelin kendisi bu verimlili\u011fi do\u011frudan etkiler.<\/p>\n
Tokenizasyon, metni modelin anlayabilece\u011fi token’lara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme s\u00fcrecidir. Farkl\u0131 tokenizasyon algoritmalar\u0131 (\u00f6rn. Byte Pair Encoding – BPE, WordPiece, SentencePiece) ayn\u0131 metni farkl\u0131 say\u0131larda token’a b\u00f6lebilir. \u00d6rne\u011fin, T\u00fcrk\u00e7e gibi eklemeli dillerde kelimeler uzun ve t\u00fcretilmi\u015f olabilece\u011finden, tokenizasyon daha fazla token \u00fcretebilir. Bu durum, ba\u011flam penceresinin daha h\u0131zl\u0131 dolmas\u0131na neden olur. Do\u011fru tokenizasyon stratejisini se\u00e7mek, ba\u011flam penceresi kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize etmek i\u00e7in \u00f6nemlidir.<\/p>\n
\u00d6rnek bir Python kodu ile metnin token say\u0131s\u0131n\u0131 hesaplama:<\/p>\n
\nfrom transformers import AutoTokenizer\n\n# Bir tokenizer y\u00fckle\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"gpt2\") # veya \"openai\/cl100k_base\" gibi ba\u015fka bir model\n\ntext = \"Bu, ba\u011flam penceresi verimlili\u011fi i\u00e7in bir test metnidir.\"\ntokens = tokenizer.encode(text)\nprint(f\"Metin: '{text}'\")\nprint(f\"Token say\u0131s\u0131: {len(tokens)}\")\n\ntext_turkish = \"M\u00fchendislik rehberi ba\u011flam penceresi verimlili\u011fi i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir.\"\ntokens_turkish = tokenizer.encode(text_turkish)\nprint(f\"T\u00fcrk\u00e7e Metin: '{text_turkish}'\")\nprint(f\"T\u00fcrk\u00e7e Token say\u0131s\u0131: {len(tokens_turkish)}\")\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Model Mimarisi ve Tasar\u0131m\u0131<\/h3>\n
LLM'lerin temelini olu\u015fturan Transformer mimarisi, dikkat mekanizmalar\u0131 sayesinde ba\u011flam\u0131 i\u015fler. Modelin boyutu, katman say\u0131s\u0131 ve dikkat ba\u015fl\u0131klar\u0131 gibi mimari \u00f6zellikleri, ba\u011flam\u0131 ne kadar etkili i\u015fleyebilece\u011fini belirler. Baz\u0131 modeller, uzun ba\u011flamlar\u0131 daha iyi y\u00f6netmek i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f mimarilere (\u00f6rne\u011fin, Sparse Attention, Longformer) sahip olabilir. Bu modelleri se\u00e7mek, do\u011fal olarak daha verimli bir ba\u011flam kullan\u0131m\u0131 sa\u011flayabilir.<\/p>\n
Veri Yap\u0131s\u0131 ve Bi\u00e7imlendirme<\/h3>\n
Modele g\u00f6nderilen verinin yap\u0131s\u0131 da token say\u0131s\u0131n\u0131 etkiler. Gereksiz bo\u015fluklar, bi\u00e7imlendirme etiketleri (HTML, XML), \u00e7ok fazla i\u00e7 i\u00e7e ge\u00e7mi\u015f JSON yap\u0131lar\u0131 veya tekrarlayan metinler, ba\u011flam penceresini gereksiz yere doldurabilir. Veriyi sade, \u00f6z ve anla\u015f\u0131l\u0131r bir formatta sunmak, token kullan\u0131m\u0131n\u0131 azaltman\u0131n basit ama etkili bir yoludur. \u00d6rne\u011fin, bir JSON nesnesini s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rmak veya sadece gerekli anahtar-de\u011fer \u00e7iftlerini g\u00f6ndermek, token say\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde d\u00fc\u015f\u00fcrebilir.<\/p>\n
\n\/\/ K\u00f6t\u00fc \u00f6rnek: Gereksiz detaylar ve uzun anahtarlar\n{\n \"user_information\": {\n \"full_name_of_user\": \"Ali Can\",\n \"user_email_address\": \"ali.can@example.com\",\n \"user_preferences\": {\n \"notification_settings\": \"email_only\",\n \"theme_choice\": \"dark_mode\"\n }\n },\n \"order_details\": [\n {\n \"order_id_number\": \"ORD12345\",\n \"item_list\": [\n {\"product_name\": \"Laptop\", \"quantity_ordered\": 1, \"unit_price\": 1200.00}\n ]\n }\n ]\n}\n\n\/\/ \u0130yi \u00f6rnek: Sadele\u015ftirilmi\u015f ve optimize edilmi\u015f\n{\n \"user\": {\"name\": \"Ali Can\", \"email\": \"ali.can@example.com\", \"prefs\": {\"notif\": \"email\", \"theme\": \"dark\"}},\n \"orders\": [{\"id\": \"ORD12345\", \"items\": [{\"name\": \"Laptop\", \"qty\": 1, \"price\": 1200}]}]\n}\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Verimli Ba\u011flam Y\u00f6netimi Teknikleri<\/h2>\n
Ba\u011flam penceresini ak\u0131ll\u0131ca y\u00f6netmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli teknikler mevcuttur. Bu teknikler, genellikle modelin girdisini k\u00fc\u00e7\u00fcltme, alaka d\u00fczeyini art\u0131rma veya modelin kendisinden daha fazlas\u0131n\u0131 alma \u00fczerine odaklan\u0131r.<\/p>\n
\u00d6zetleme ve S\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma<\/h3>\n
Uzun metinleri do\u011frudan LLM'ye g\u00f6ndermek yerine, \u00f6ncelikle \u00f6zetleyerek ba\u011flam penceresinde yer a\u00e7abiliriz. Bu \u00f6zetleme i\u015flemi, ba\u015fka bir LLM taraf\u0131ndan veya geleneksel metin \u00f6zetleme algoritmalar\u0131yla yap\u0131labilir. \u0130ki ana \u00f6zetleme t\u00fcr\u00fc vard\u0131r:<\/p>\n
\n- Soyutlay\u0131c\u0131 (Abstractive) \u00d6zetleme:<\/strong> Orijinal metinde bulunmayan yeni c\u00fcmleler olu\u015fturarak \u00f6zeti \u00fcretir. Daha do\u011fal ve ak\u0131c\u0131d\u0131r ancak bazen yanl\u0131\u015f bilgi i\u00e7erebilir.<\/li>\n
- \u00c7\u0131kart\u0131c\u0131 (Extractive) \u00d6zetleme:<\/strong> Orijinal metinden en \u00f6nemli c\u00fcmleleri veya kelime \u00f6beklerini se\u00e7erek \u00f6zeti olu\u015fturur. Daha g\u00fcvenilirdir ancak ak\u0131c\u0131l\u0131kta sorun ya\u015fayabilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Metin s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma, gereksiz kelimeleri veya tekrarlar\u0131 ortadan kald\u0131rarak metnin token say\u0131s\u0131n\u0131 azaltmay\u0131 hedefler. Bu, \u00f6zellikle yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f verilerde veya log kay\u0131tlar\u0131nda faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Geri \u00c7a\u011f\u0131rma Art\u0131r\u0131lm\u0131\u015f \u00dcretim (RAG)<\/h3>\n
Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM'lerin kendi e\u011fitim verileri d\u0131\u015f\u0131nda harici bir bilgi taban\u0131ndan bilgi \u00e7ekmesini sa\u011flayan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir tekniktir. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusu al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, bu sorgu bir vekt\u00f6r veritaban\u0131nda (veya benzer bir arama indeksinde) ilgili belgeleri aramak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. En alakal\u0131 belgeler daha sonra LLM'nin ba\u011flam penceresine eklenir ve model bu ek bilgiyle birlikte yan\u0131t \u00fcretir. Bu, LLM'nin \"bilgi s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131\" a\u015fmas\u0131na ve g\u00fcncel veya \u00f6zel bilgilere eri\u015fmesine olanak tan\u0131r, ayn\u0131 zamanda ba\u011flam penceresini sadece en alakal\u0131 bilgilerle doldurarak verimlili\u011fi art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
\n# Basit bir RAG ak\u0131\u015f\u0131 (kavramsal)\ndef rag_workflow(query, knowledge_base_vector_db, llm_model):\n # 1. Sorguya en alakal\u0131 belgeleri al\n retrieved_docs = knowledge_base_vector_db.search(query, top_k=3)\n\n # 2. Belgeleri ve sorguyu LLM'ye ba\u011flam olarak ekle\n context_text = \"\\n\".join([doc.content for doc in retrieved_docs])\n prompt = f\"A\u015fa\u011f\u0131daki bilgiler \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda \u015fu soruyu yan\u0131tla: {query}\\n\\nBilgi:\\n{context_text}\"\n\n # 3. LLM'den yan\u0131t al\n response = llm_model.generate(prompt)\n return response\n\n# Ger\u00e7ek uygulamalar LangChain veya LlamaIndex gibi k\u00fct\u00fcphanelerle daha karma\u015f\u0131kt\u0131r.\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Filtreleme ve Ay\u0131klama<\/h3>\n
Ba\u011flam penceresine g\u00f6nderilecek bilgiyi dikkatlice filtrelemek, verimlilik i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir. Bu, \u00f6zellikle sohbet ge\u00e7mi\u015fi veya b\u00fcy\u00fck belgelerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken ge\u00e7erlidir. \u00d6rne\u011fin, bir sohbet botunda, t\u00fcm konu\u015fma ge\u00e7mi\u015fini g\u00f6ndermek yerine, sadece son N diyalog \u00e7iftini veya kullan\u0131c\u0131n\u0131n mevcut sorgusuyla en alakal\u0131 ge\u00e7mi\u015f mesajlar\u0131 g\u00f6ndermek yeterli olabilir. Belge analizi yaparken, anahtar kelimeler veya \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f kurallarla sadece ilgili b\u00f6l\u00fcmleri ay\u0131klamak, token kullan\u0131m\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r.<\/p>\n
Prompt M\u00fchendisli\u011fi Yakla\u015f\u0131mlar\u0131<\/h3>\n
Prompt m\u00fchendisli\u011fi, LLM'lerden istenen \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 almak i\u00e7in en iyi talimatlar\u0131 ve yap\u0131lar\u0131 tasarlama sanat\u0131d\u0131r. Verimli ba\u011flam y\u00f6netimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan, prompt'lar\u0131n k\u0131sa, net ve do\u011frudan olmas\u0131 \u00f6nemlidir. Gereksiz giri\u015fler, tekrarlar veya uzun a\u00e7\u0131klamalar ba\u011flam penceresini doldurabilir. Ayr\u0131ca, \"zincirleme d\u00fc\u015f\u00fcnce\" (Chain-of-Thought) veya \"kendi kendine tutarl\u0131l\u0131k\" (Self-Consistency) gibi teknikler, modelin daha az ba\u011flamla daha iyi ak\u0131l y\u00fcr\u00fctmesini sa\u011flayarak dolayl\u0131 olarak verimlili\u011fi art\u0131rabilir.<\/p>\n
Geli\u015fmi\u015f Ba\u011flam Penceresi Optimizasyon Stratejileri<\/h2>\n
Daha karma\u015f\u0131k senaryolar i\u00e7in, temel tekniklerin \u00f6tesine ge\u00e7en geli\u015fmi\u015f stratejiler mevcuttur. Bu stratejiler, \u00f6zellikle \u00e7ok uzun etkile\u015fimler veya b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Kayar Pencere (Sliding Window) Yakla\u015f\u0131m\u0131<\/h3>\n
Kayar pencere, uzun bir diyalog veya belge ak\u0131\u015f\u0131nda ba\u011flam\u0131 dinamik olarak y\u00f6netmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Her yeni girdi geldi\u011finde, en eski veya en az alakal\u0131 ba\u011flam pencereden \u00e7\u0131kar\u0131l\u0131r ve yeni girdi eklenir. Bu, ba\u011flam penceresinin sabit bir boyutta kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flarken, en g\u00fcncel ve alakal\u0131 bilgilere odaklanmas\u0131na olanak tan\u0131r. \u00d6zellikle sohbet ge\u00e7mi\u015fi y\u00f6netiminde s\u0131k\u00e7a kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
\n# Kayar pencere \u00f6rne\u011fi\ndef manage_context_sliding_window(new_message, current_context, max_tokens):\n current_context.append(new_message)\n # Tokenizer kullanarak toplam token say\u0131s\u0131n\u0131 kontrol et\n # E\u011fer max_tokens'\u0131 a\u015f\u0131yorsa, en eski mesajlar\u0131 \u00e7\u0131kar\n while calculate_tokens(current_context) > max_tokens:\n current_context.pop(0) # En eski mesaj\u0131 \u00e7\u0131kar\n return current_context\n\n# calculate_tokens fonksiyonu, AutoTokenizer ile metin listesinin toplam token'\u0131n\u0131 hesaplar.\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Hiyerar\u015fik Ba\u011flam Y\u00f6netimi<\/h3>\n
Hiyerar\u015fik ba\u011flam y\u00f6netimi, b\u00fcy\u00fck bir bilgi k\u00fcmesini farkl\u0131 soyutlama seviyelerinde tutmay\u0131 i\u00e7erir. \u00d6rne\u011fin, bir belgenin genel bir \u00f6zeti her zaman ba\u011flam penceresinde tutulurken, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusuna g\u00f6re belgenin belirli b\u00f6l\u00fcmlerinin detayl\u0131 metni dinamik olarak eklenir. Bu, modelin hem genel resme hem de gerekti\u011finde spesifik detaylara eri\u015fmesini sa\u011flar, ancak ba\u011flam penceresini gereksiz detaylarla doldurmaz.<\/p>\n
\n- Seviye 1 (\u00d6zet):<\/strong> Belgenin veya sohbetin ana hatlar\u0131.<\/li>\n
- Seviye 2 (Detay):<\/strong> \u0130lgili b\u00f6l\u00fcmlerin tam metni.<\/li>\n<\/ul>\n
Token G\u00f6mme ve Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131<\/h3>\n
Metinleri do\u011frudan LLM'ye g\u00f6ndermek yerine, onlar\u0131 anlamsal olarak yo\u011fun vekt\u00f6r g\u00f6sterimlerine (embedding) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, ba\u011flam verimlili\u011fini art\u0131rabilir. Bu vekt\u00f6rler, vekt\u00f6r veritabanlar\u0131nda depolan\u0131r. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusu da bir vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr ve veritaban\u0131nda en benzer vekt\u00f6rler aran\u0131r. Bu sayede, sadece anlamsal olarak alakal\u0131 bilgilerin (genellikle k\u0131sa metin par\u00e7alar\u0131) LLM'nin ba\u011flam penceresine g\u00f6nderilmesi sa\u011flan\u0131r. RAG sistemlerinin temelini olu\u015fturan bu yakla\u015f\u0131m, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerinde bile h\u0131zl\u0131 ve alakal\u0131 bilgi eri\u015fimi sa\u011flar.<\/p>\n
Modeli \u0130nce Ayarlama (Fine-tuning) ve Adapte Etme<\/h3>\n
Bazen, genel bir LLM'yi belirli bir g\u00f6reve veya veri k\u00fcmesine ince ayarlamak (fine-tuning), daha az ba\u011flamla daha iyi performans elde etmesini sa\u011flayabilir. \u0130nce ayarlanm\u0131\u015f bir model, belirli bir alandaki kal\u0131plar\u0131 ve bilgileri zaten \"\u00f6\u011frendi\u011fi\" i\u00e7in, her seferinde bu bilgileri ba\u011flam penceresinde tekrar tekrar g\u00f6rmesine gerek kalmaz. Bu, \u00f6zellikle ni\u015f alanlarda veya \u00e7ok tekrarlayan g\u00f6revlerde ba\u011flam verimlili\u011fini art\u0131rabilir.<\/p>\n
Ara\u00e7lar ve K\u00fct\u00fcphaneler<\/h2>\n
Ba\u011flam penceresi verimlili\u011fini sa\u011flamak i\u00e7in kullan\u0131labilecek bir\u00e7ok ara\u00e7 ve k\u00fct\u00fcphane mevcuttur. Bu ara\u00e7lar, geli\u015ftirme s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131r\u0131r ve karma\u015f\u0131k optimizasyonlar\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Pop\u00fcler LLM K\u00fct\u00fcphaneleri<\/h3>\n\n- LangChain:<\/strong> LLM uygulamalar\u0131 geli\u015ftirmek i\u00e7in kapsaml\u0131 bir \u00e7er\u00e7evedir. RAG, ajanlar, haf\u0131za y\u00f6netimi (kayar pencere dahil) ve zincirleme prompt'lar gibi bir\u00e7ok ba\u011flam y\u00f6netimi \u00f6zelli\u011fini kolayca entegre etmenizi sa\u011flar.<\/li>\n
- LlamaIndex:<\/strong> \u00d6zellikle LLM'lerle \u00f6zel veriler \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Veri indeksleme, sorgulama ve RAG uygulamalar\u0131 i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar sunar, b\u00f6ylece ba\u011flam penceresine sadece en alakal\u0131 verilerin girmesini sa\u011flar.<\/li>\n
- Haystack:<\/strong> Benzer \u015fekilde, LLM uygulamalar\u0131 i\u00e7in bir \u00e7er\u00e7evedir ve \u00f6zellikle RAG tabanl\u0131 soru-cevap sistemleri i\u00e7in optimize edilmi\u015ftir.<\/li>\n<\/ul>\n
Tokenizasyon Ara\u00e7lar\u0131<\/h3>\n\n- Hugging Face Tokenizers:<\/strong> \u00c7e\u015fitli LLM'ler i\u00e7in h\u0131zl\u0131 ve verimli tokenizasyon sa\u011flar. Farkl\u0131 tokenizasyon algoritmalar\u0131n\u0131 destekler ve token say\u0131s\u0131n\u0131 hesaplamak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/li>\n
- tiktoken (OpenAI):<\/strong> OpenAI modelleri i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f h\u0131zl\u0131 bir tokenizasyon k\u00fct\u00fcphanesidir. OpenAI API'lerini kullan\u0131rken token say\u0131s\u0131n\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde tahmin etmek i\u00e7in idealdir.<\/li>\n<\/ul>\n
Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131<\/h3>\n
RAG sistemlerinin kalbinde yer alan vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, y\u00fcksek boyutlu vekt\u00f6rleri depolamak ve h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde aramak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r:<\/p>\n
\n- Pinecone:<\/strong> Y\u00f6netilen bir vekt\u00f6r veritaban\u0131 hizmetidir.<\/li>\n
- Weaviate:<\/strong> A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131, ger\u00e7ek zamanl\u0131 bir vekt\u00f6r arama motorudur.<\/li>\n
- ChromaDB:<\/strong> Hafif ve kullan\u0131m\u0131 kolay, Python tabanl\u0131 bir vekt\u00f6r veritaban\u0131d\u0131r.<\/li>\n
- FAISS (Facebook AI Similarity Search):<\/strong> B\u00fcy\u00fck vekt\u00f6r k\u00fcmelerinde verimli benzerlik aramas\u0131 i\u00e7in bir k\u00fct\u00fcphanedir.<\/li>\n<\/ul>\n
Pratik Uygulamalar ve En \u0130yi Yakla\u015f\u0131mlar<\/h2>\n
Ba\u011flam penceresi verimlili\u011fi teorik bir kavramdan \u00e7ok, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda somut faydalar sa\u011flayan pratik bir gerekliliktir.<\/p>\n
Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131<\/h3>\n\n- M\u00fc\u015fteri Hizmetleri Chatbotlar\u0131:<\/strong> Kayar pencere ve RAG kullanarak, m\u00fc\u015fterinin ge\u00e7mi\u015f konu\u015fmalar\u0131n\u0131 \u00f6zetleyip sadece en alakal\u0131 k\u0131s\u0131mlar\u0131 LLM'ye g\u00f6ndererek h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru yan\u0131tlar sa\u011flamak.<\/li>\n
- Belge Analizi ve \u00d6zetleme:<\/strong> B\u00fcy\u00fck yasal belgeleri veya teknik raporlar\u0131 \u00f6zetlerken, hiyerar\u015fik ba\u011flam y\u00f6netimi ile genel \u00f6zeti koruyup detaylar\u0131 gerekti\u011finde \u00e7a\u011f\u0131rmak.<\/li>\n
- Kod \u00dcretimi ve Tamamlama:<\/strong> Geli\u015ftiricinin mevcut kod taban\u0131ndan ilgili fonksiyonlar\u0131 veya s\u0131n\u0131flar\u0131 RAG ile \u00e7ekerek, LLM'nin daha alakal\u0131 ve do\u011fru kod \u00f6nerileri sunmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak.<\/li>\n
- E\u011fitim Materyali Olu\u015fturma:<\/strong> B\u00fcy\u00fck bir ders kitab\u0131ndan belirli bir konu hakk\u0131nda soru-cevap veya \u00f6zet olu\u015ftururken, metni par\u00e7alara ay\u0131r\u0131p sadece ilgili par\u00e7alar\u0131 LLM'ye sunmak.<\/li>\n<\/ul>\n
Ortak Hatalardan Ka\u00e7\u0131nma<\/h3>\n\n- Gereksiz Bilgi G\u00f6nderme:<\/strong> Her zaman t\u00fcm veriyi g\u00f6ndermek yerine, sadece modelin yan\u0131t \u00fcretmesi i\u00e7in kesinlikle gerekli olan bilgiyi g\u00f6nderin.<\/li>\n
- Yetersiz Ba\u011flam Sa\u011flama:<\/strong> Ba\u011flam\u0131 \u00e7ok fazla k\u0131saltmak, modelin gerekli bilgiyi ka\u00e7\u0131rmas\u0131na neden olabilir. Do\u011fru dengeyi bulmak \u00f6nemlidir.<\/li>\n
- Token Limitlerini G\u00f6z Ard\u0131 Etme:<\/strong> \u00d6zellikle uzun s\u00fcreli etkile\u015fimlerde token limitlerini a\u015fmamak i\u00e7in s\u00fcrekli izleme ve y\u00f6netim gereklidir.<\/li>\n
- Statik Ba\u011flam Kullan\u0131m\u0131:<\/strong> Dinamik olarak de\u011fi\u015fen ba\u011flamlar i\u00e7in statik bir yakla\u015f\u0131m yerine kayar pencere veya RAG gibi dinamik stratejiler kullan\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n
S\u00fcrekli \u0130yile\u015ftirme ve \u0130zleme<\/h3>\n
Ba\u011flam penceresi verimlili\u011fi, tek seferlik bir kurulum de\u011fil, s\u00fcrekli bir optimizasyon s\u00fcrecidir. Uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n performans\u0131n\u0131 ve maliyetini d\u00fczenli olarak izleyin. Kullan\u0131c\u0131 geri bildirimlerini toplay\u0131n ve ba\u011flam y\u00f6netim stratejilerinizi buna g\u00f6re ayarlay\u0131n. Yeni LLM'ler ve teknikler ortaya \u00e7\u0131kt\u0131k\u00e7a, sistemlerinizi g\u00fcncel tutmak, uzun vadede verimlili\u011fi s\u00fcrd\u00fcrmek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Sonu\u00e7<\/h2>\n
Ba\u011flam penceresi verimlili\u011fi, modern LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir m\u00fchendislik disiplinidir. Do\u011fru tokenizasyon stratejilerini benimsemek, RAG gibi ak\u0131ll\u0131 bilgi geri \u00e7a\u011f\u0131rma tekniklerini kullanmak, metinleri \u00f6zetlemek ve filtrelemek, ve dinamik ba\u011flam y\u00f6netimi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 uygulamak, hem maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrecek hem de model performans\u0131n\u0131 art\u0131racakt\u0131r. M\u00fchendisler olarak, bu teknikleri ustaca kullanarak, LLM'lerin potansiyelini tam anlam\u0131yla ortaya \u00e7\u0131karabilir ve daha g\u00fc\u00e7l\u00fc, verimli ve \u00f6l\u00e7eklenebilir yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri geli\u015ftirebiliriz. Gelecekte, ba\u011flam penceresi boyutlar\u0131 artmaya devam etse bile, verimli y\u00f6netim teknikleri, modellerin karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha etkili bir \u015fekilde yerine getirmesi i\u00e7in temel olmaya devam edecektir.<\/p>\n
SSS (S\u0131k Sorulan Sorular)<\/h2>\nBa\u011flam penceresi boyutu ne anlama gelir?<\/h3>\n
Ba\u011flam penceresi boyutu, bir B\u00fcy\u00fck Dil Modelinin (LLM) tek bir istekte i\u015fleyebilece\u011fi maksimum token (kelime veya kelime par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131) say\u0131s\u0131n\u0131 ifade eder. Daha b\u00fcy\u00fck bir pencere, modelin daha fazla bilgiyi ayn\u0131 anda \"hat\u0131rlayabilece\u011fi\" anlam\u0131na gelir.<\/p>\n
RAG (Geri \u00c7a\u011f\u0131rma Art\u0131r\u0131lm\u0131\u015f \u00dcretim) neden ba\u011flam verimlili\u011fi i\u00e7in \u00f6nemlidir?<\/h3>\n
RAG, LLM'ye yaln\u0131zca kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusuyla en alakal\u0131 bilgileri harici bir bilgi taban\u0131ndan \u00e7ekerek sunar. Bu, t\u00fcm b\u00fcy\u00fck bir belgeyi veya veri setini ba\u011flam penceresine g\u00f6ndermek yerine, sadece kritik par\u00e7alar\u0131n g\u00f6nderilmesini sa\u011flayarak token kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize eder ve maliyeti d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr.<\/p>\n
Tokenizasyon stratejisi nas\u0131l se\u00e7ilmeli?<\/h3>\n
Tokenizasyon stratejisi, kullan\u0131lan LLM'nin gereksinimlerine ve i\u015flenen dilin \u00f6zelliklerine g\u00f6re se\u00e7ilmelidir. Genellikle, modelin kendi tokenizasyon arac\u0131 (\u00f6rne\u011fin, OpenAI i\u00e7in tiktoken, Hugging Face modelleri i\u00e7in AutoTokenizer) en uygunudur. T\u00fcrk\u00e7e gibi diller i\u00e7in, kelimeleri daha verimli b\u00f6len tokenizer'lar tercih edilebilir.<\/p>\n
K\u00fc\u00e7\u00fck modeller her zaman daha m\u0131 verimlidir?<\/h3>\n
K\u00fc\u00e7\u00fck modeller genellikle daha h\u0131zl\u0131d\u0131r ve daha az maliyetlidir \u00e7\u00fcnk\u00fc daha az parametreye sahiptirler. Ancak, karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde veya geni\u015f bilgi gerektiren durumlarda daha b\u00fcy\u00fck modeller kadar ba\u015far\u0131l\u0131 olamayabilirler. Verimlilik, modelin g\u00f6reve uygunlu\u011fu, ba\u011flam y\u00f6netimi teknikleri ve donan\u0131m kaynaklar\u0131n\u0131n dengesiyle belirlenir.<\/p>\n
Ba\u011flam penceresi doldu\u011funda ne olur?<\/h3>\n
Ba\u011flam penceresi doldu\u011funda, modele daha fazla token g\u00f6nderilemez. API'ler genellikle bir hata d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr veya en eski token'lar\u0131 otomatik olarak k\u0131rpar. Bu nedenle, ba\u011flam\u0131 aktif olarak y\u00f6netmek ve token limitlerini a\u015fmamak \u00f6nemlidir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) modern yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n temel ta\u015flar\u0131ndan biri haline geldi. Bu modellerin g\u00fcc\u00fc, kendilerine sunulan “ba\u011flam…","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-36806","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi - 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\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) modern yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n temel ta\u015flar\u0131ndan biri haline geldi. Bu modellerin g\u00fcc\u00fc, kendilerine sunulan "ba\u011flam...\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-12-23T08:30:44+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=\"15 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi\",\"datePublished\":\"2025-12-23T08:30:44+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/\"},\"wordCount\":2708,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/\",\"name\":\"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-12-23T08:30:44+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi\"}]},{\"@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":"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi - 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\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) modern yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n temel ta\u015flar\u0131ndan biri haline geldi. Bu modellerin g\u00fcc\u00fc, kendilerine sunulan \"ba\u011flam...","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-12-23T08:30:44+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"15 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi","datePublished":"2025-12-23T08:30:44+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/"},"wordCount":2708,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/","name":"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-12-23T08:30:44+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/muhendisler-icin-baglam-penceresi-verimliligi-rehberi\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"M\u00fchendisler \u0130\u00e7in Ba\u011flam Penceresi Verimlili\u011fi Rehberi"}]},{"@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\/36806","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=36806"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36806\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36806"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36806"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36806"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}