LangSmith ile LLM Ajanlar\u0131n\u0131 Hata Ay\u0131klama ve De\u011ferlendirme Rehberi<\/title><br \/>\n<body><\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar, dijital d\u00fcnyay\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor ancak bu karma\u015f\u0131k sistemleri anlamak, hata ay\u0131klamak ve optimize etmek \u00e7o\u011fu zaman zorlu bir s\u00fcre\u00e7 haline gelebiliyor. Peki, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden beklenmedik sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini veya performans\u0131n\u0131n neden dalgaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 hi\u00e7 merak ettiniz mi? LangSmith, bu t\u00fcr sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek ve ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u015feffaf bir \u015fekilde izlemek, hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platformdur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, LangSmith’in temel \u00f6zelliklerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz, b\u00f6ylece LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karabileceksiniz.<\/p>\n<h2>LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?<\/h2>\n<p>G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn yapay zeka ekosisteminde, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) metin olu\u015fturma, \u00f6zetleme, \u00e7eviri gibi bir\u00e7ok alanda inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor. Ancak ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda, bu modelleri tek ba\u015f\u0131na kullanmak yerine, onlar\u0131 belirli g\u00f6revleri yerine getirebilen “ajanlar” olarak tasarlamak giderek daha yayg\u0131n hale geliyor. Bir LLM ajan\u0131, bir LLM’i bir veya daha fazla ara\u00e7 (API’ler, veritabanlar\u0131, arama motorlar\u0131 vb.) ile birle\u015ftirerek karma\u015f\u0131k problemleri \u00e7\u00f6zebilen, \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnme yetene\u011fine sahip bir sistemdir. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fteri hizmetleri ajan\u0131, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorusunu anlay\u0131p, bir bilgi taban\u0131nda arama yapabilir, gerekirse bir CRM sisteminden bilgi \u00e7ekebilir ve ard\u0131ndan uygun bir yan\u0131t olu\u015fturabilir.<\/p>\n<p>Ancak, bu ajanlar\u0131n geli\u015ftirilmesi ve bak\u0131m\u0131 sand\u0131\u011f\u0131n\u0131zdan \u00e7ok daha karma\u015f\u0131kt\u0131r. LLM’lerin do\u011fas\u0131 gere\u011fi nondeterministik (her zaman ayn\u0131 girdiye ayn\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 vermeyen) olmas\u0131, zincirdeki her ad\u0131m\u0131n (prompt, ara\u00e7 \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131, LLM \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131, parser) bir sonraki ad\u0131m\u0131 etkilemesi ve bu ad\u0131mlar\u0131n genellikle birden fazla LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 i\u00e7ermesi, hata ay\u0131klamay\u0131 ve performans\u0131 anlamay\u0131 olduk\u00e7a zorla\u015ft\u0131r\u0131r. Geleneksel yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme metodolojileri, bu t\u00fcr dinamik ve geni\u015f \u00f6l\u00e7ekli sistemler i\u00e7in yetersiz kal\u0131r. Bir ajan beklenmedik bir sonu\u00e7 \u00fcretti\u011finde, sorunun hangi ad\u0131mdan kaynakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 tespit etmek, kullan\u0131lan prompt’un mu, se\u00e7ilen arac\u0131n m\u0131, yoksa LLM’in kendisinin mi hatal\u0131 oldu\u011funu anlamak adeta i\u011fneyle kuyu kazmak gibidir. \u0130\u015fte tam bu noktada LangSmith devreye giriyor.<\/p>\n<p>LangSmith, LangChain ekosisteminin bir par\u00e7as\u0131 olarak geli\u015ftirilmi\u015f, LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n ve ajanlar\u0131n ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc y\u00f6netmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f kapsaml\u0131 bir geli\u015ftirici platformudur. Temel amac\u0131, LLM \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131, zincirleri ve ajan etkile\u015fimlerini izlemek, hata ay\u0131klamak, test etmek ve de\u011ferlendirmektir. LangSmith sayesinde, ajan\u0131n\u0131z\u0131n her bir ad\u0131m\u0131n\u0131 bir “izleme (trace)” olarak g\u00f6rselle\u015ftirebilir, prompt’lar\u0131, girdi ve \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131, gecikmeleri ve token kullan\u0131mlar\u0131n\u0131 detayl\u0131 bir \u015fekilde inceleyebilirsiniz. Bu derinlemesine g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck, karma\u015f\u0131k ajan davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 anlamak, performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 tespit etmek ve hatalar\u0131 h\u0131zl\u0131ca gidermek i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Ayr\u0131ca, ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n zaman i\u00e7indeki performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek ve iyile\u015ftirmeler yapmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc de\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131 sunar, b\u00f6ylece geli\u015ftirme s\u00fcrecinizi \u00e7ok daha verimli hale getirirsiniz.<\/p>\n<h2>LangSmith ile Hata Ay\u0131klamaya Nas\u0131l Ba\u015flan\u0131r?<\/h2>\n<p>LangSmith’i kullanarak LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131 izlemeye ve hata ay\u0131klamaya ba\u015flamak olduk\u00e7a basittir. \u0130lk ad\u0131m, geli\u015ftirme ortam\u0131n\u0131z\u0131 kurmak ve LangSmith ile entegrasyonu sa\u011flamakt\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcm, s\u0131f\u0131rdan ba\u015flayarak ilk izlemenizi nas\u0131l olu\u015fturaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve LangSmith aray\u00fcz\u00fcnde nas\u0131l inceleyece\u011finizi detayland\u0131racakt\u0131r.<\/p>\n<h3>Ortam Kurulumu ve \u0130lk \u0130zleme Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h3>\n<p>LangSmith’i kullanmaya ba\u015flamak i\u00e7in \u00f6ncelikle Python ortam\u0131n\u0131zda gerekli k\u00fct\u00fcphaneleri y\u00fcklemeniz gerekmektedir. Genellikle LangChain ile birlikte kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in <code>langchain<\/code> ve <code>langsmith<\/code> k\u00fct\u00fcphanelerini kurman\u0131z yeterlidir. Ayr\u0131ca, LangSmith platformuna eri\u015fim i\u00e7in bir API anahtar\u0131na ihtiyac\u0131n\u0131z olacak. Bu anahtar\u0131 LangSmith web sitesinden (beta.langsmith.com) edinebilirsiniz.<\/p>\n<pre><code>\n pip install langchain langsmith openai\n <\/code><\/pre>\n<p>Kurulum tamamland\u0131ktan sonra, ortam de\u011fi\u015fkenlerinizi ayarlaman\u0131z gerekir. Bu, LangChain’in LangSmith ile otomatik olarak ileti\u015fim kurmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. G\u00fcvenlik nedeniyle API anahtar\u0131n\u0131z\u0131 do\u011frudan kodda tutmak yerine ortam de\u011fi\u015fkenleri kullanman\u0131z \u00f6nerilir.<\/p>\n<pre><code>\n import os\n os.environ[\"LANGCHAIN_TRACING_V2\"] = \"true\"\n os.environ[\"LANGCHAIN_API_KEY\"] = \"sk-...\" # LangSmith API anahtar\u0131n\u0131z\n os.environ[\"LANGCHAIN_PROJECT\"] = \"\u0130lk LLM Projem\" # Projenize bir isim verin\n os.environ[\"OPENAI_API_KEY\"] = \"sk-...\" # OpenAI API anahtar\u0131n\u0131z (kullan\u0131yorsan\u0131z)\n <\/code><\/pre>\n<p>Bu ad\u0131mlar\u0131 tamamlad\u0131ktan sonra, LangChain ile olu\u015fturdu\u011funuz herhangi bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131, zincir veya ajan otomatik olarak LangSmith’e g\u00f6nderilecek ve izlenecektir. Basit bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 ile ilk izlemenizi olu\u015ftural\u0131m:<\/p>\n<pre><code>\n from langchain_openai import ChatOpenAI\n from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate\n from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser\n\n # Bir LLM \u00f6rne\u011fi olu\u015fturun\n llm = ChatOpenAI(model=\"gpt-3.5-turbo\", temperature=0)\n\n # Basit bir prompt \u015fablonu olu\u015fturun\n prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([\n (\"system\", \"Sen yarat\u0131c\u0131 bir asistans\u0131n. Her zaman nazik ve yard\u0131mc\u0131 ol.\"),\n (\"user\", \"{question}\")\n ])\n\n # Bir zincir olu\u015fturun\n chain = prompt | llm | StrOutputParser()\n\n # Zinciri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131n\n response = chain.invoke({\"question\": \"Bana yapay zeka hakk\u0131nda ilgin\u00e7 bir bilgi ver.\"})\n print(response)\n <\/code><\/pre>\n<p>Bu kodu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, konsolda LLM’den gelen yan\u0131t\u0131 g\u00f6receksiniz. Ayn\u0131 zamanda, LangSmith platformuna gidip “\u0130lk LLM Projem” ad\u0131n\u0131 verdi\u011finiz projenizi se\u00e7ti\u011finizde, bu \u00e7a\u011fr\u0131ya ait bir “trace” kayd\u0131 g\u00f6receksiniz. Her bir trace, LLM ajan\u0131n\u0131z\u0131n veya zincirinizin tek bir \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 temsil eder. Trace detaylar\u0131na t\u0131klad\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, prompt’u, LLM’in girdisini, \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131, harcanan token say\u0131s\u0131n\u0131 ve ge\u00e7en s\u00fcreyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyebilirsiniz. Bu g\u00f6rselle\u015ftirme, ajan\u0131n\u0131z\u0131n i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini anlamak i\u00e7in paha bi\u00e7ilmez bir kaynakt\u0131r.<\/p>\n<div class=\"interactive-tip\">\n Uzman \u0130pucu: Ortam de\u011fi\u015fkenlerini ayarlarken, <code>.env<\/code> dosyalar\u0131n\u0131 kullanmak ve <code>python-dotenv<\/code> k\u00fct\u00fcphanesi ile y\u00fcklemek daha temiz ve g\u00fcvenli bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. B\u00f6ylece API anahtarlar\u0131n\u0131z kod taban\u0131n\u0131zdan ayr\u0131 tutulur.\n <\/div>\n<h2>Ajan Davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 Derinlemesine Anlamak: G\u00f6rselle\u015ftirme ve Analiz<\/h2>\n<p>LangSmith’in en g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6zelliklerinden biri, karma\u015f\u0131k LLM ajanlar\u0131n\u0131n ve zincirlerinin davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirebilmesidir. Bir ajan birden fazla LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 yapabilir, \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar\u0131 kullanabilir ve hatta kendi i\u00e7inde d\u00f6ng\u00fcler olu\u015fturabilir. Bu karma\u015f\u0131k ak\u0131\u015f\u0131 manuel olarak takip etmek neredeyse imkans\u0131zd\u0131r. LangSmith, bu ak\u0131\u015f\u0131 anla\u015f\u0131l\u0131r bir grafik aray\u00fcz\u00fc ile sunarak, ajan\u0131n\u0131z\u0131n “d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini” g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne serer.<\/p>\n<h3>Karma\u015f\u0131k Zincirleri ve Ajanlar\u0131 LangSmith ile Nas\u0131l G\u00f6rselle\u015ftiririz?<\/h3>\n<p>Bir LLM ajan\u0131 genellikle bir “agent_executor” i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve bir LLM’i, bir veya daha fazla arac\u0131 ve bir prompt \u015fablonunu birle\u015ftirir. Bu t\u00fcr bir ajan\u0131 LangSmith ile izledi\u011finizde, her bir ad\u0131m ayr\u0131 bir “span” olarak g\u00f6sterilir. Bir span, bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131, bir ara\u00e7 kullan\u0131m\u0131n\u0131 veya bir zincir i\u00e7indeki belirli bir i\u015flemi temsil edebilir. LangSmith aray\u00fcz\u00fcnde, bu span’ler hiyerar\u015fik bir yap\u0131da ve kronolojik s\u0131raya g\u00f6re d\u00fczenlenir, b\u00f6ylece ajan\u0131n\u0131z\u0131n hangi arac\u0131 ne zaman \u00e7a\u011f\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131, hangi prompt’u kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve LLM’den hangi \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 kolayca g\u00f6rebilirsiniz.<\/p>\n<p><strong>Vaka Analizi: M\u00fc\u015fteri Hizmetleri Chatbotu<\/strong><\/p>\n<p>Diyelim ki, bir e-ticaret sitesi i\u00e7in sipari\u015f durumu sorgulayan bir m\u00fc\u015fteri hizmetleri chatbotu geli\u015ftiriyorsunuz. Bu chatbot, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sipari\u015f numaras\u0131n\u0131 al\u0131p, bir “sipari\u015f_sorgulama_api” arac\u0131n\u0131 kullanarak sipari\u015f durumunu kontrol edecek ve kullan\u0131c\u0131ya yan\u0131t verecektir. Ancak bazen chatbot, ge\u00e7ersiz sipari\u015f numaralar\u0131 i\u00e7in bile “Sipari\u015finiz yolda” gibi yanl\u0131\u015f bir yan\u0131t veriyor.<\/p>\n<p>LangSmith olmadan bu hatay\u0131 ay\u0131klamak olduk\u00e7a zor olurdu. Hangi prompt’un yanl\u0131\u015f yorumland\u0131\u011f\u0131, API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131n do\u011fru yap\u0131l\u0131p yap\u0131lmad\u0131\u011f\u0131 veya LLM’in API’den gelen yan\u0131t\u0131 do\u011fru i\u015fleyip i\u015flemedi\u011fi belirsizdir. LangSmith ile bu senaryoyu izledi\u011fimizde, \u015fu ad\u0131mlar\u0131 g\u00f6r\u00fcr\u00fcz:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Kullan\u0131c\u0131 Girdisi:<\/strong> “Sipari\u015fimin durumu nedir? Numara: XYZ123”<\/li>\n<li><strong>Agent Executor Ba\u015flang\u0131c\u0131:<\/strong> Ajan, kullan\u0131c\u0131 girdisini al\u0131r.<\/li>\n<li><strong>LLM D\u00fc\u015f\u00fcnme Ad\u0131m\u0131:<\/strong> Ajan, hangi arac\u0131 kullanaca\u011f\u0131na karar vermek i\u00e7in LLM’e dan\u0131\u015f\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Ara\u00e7 Se\u00e7imi:<\/strong> LLM, “sipari\u015f_sorgulama_api” arac\u0131n\u0131 se\u00e7er.<\/li>\n<li><strong>Ara\u00e7 \u00c7a\u011fr\u0131s\u0131:<\/strong> Ajan, <code>sipari\u015f_sorgulama_api(order_id=\"XYZ123\")<\/code> \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131 yapar.<\/li>\n<li><strong>API Yan\u0131t\u0131:<\/strong> API’den “Ge\u00e7ersiz sipari\u015f numaras\u0131” gibi bir hata d\u00f6ner.<\/li>\n<li><strong>LLM Nihai Yan\u0131t Olu\u015fturma:<\/strong> Ajan, API yan\u0131t\u0131n\u0131 ve orijinal kullan\u0131c\u0131 girdisini kullanarak nihai yan\u0131t\u0131 olu\u015fturur.<\/li>\n<\/ol>\n<p>LangSmith aray\u00fcz\u00fcnde, bu ad\u0131mlar\u0131n her biri ayr\u0131 bir kutucuk olarak g\u00f6rselle\u015ftirilir. Her kutucu\u011fa t\u0131klayarak ilgili prompt’u, LLM’in \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131, arac\u0131n girdisini ve \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 detayl\u0131ca inceleyebilirsiniz. Bu vaka analizinde, “API Yan\u0131t\u0131” span’ine bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda “Ge\u00e7ersiz sipari\u015f numaras\u0131” hatas\u0131n\u0131 g\u00f6rebiliriz. Ancak “LLM Nihai Yan\u0131t Olu\u015fturma” span’ine bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda, LLM’in bu hatay\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde yorumlay\u0131p kullan\u0131c\u0131ya uygun bir mesaj vermedi\u011fini (\u00f6rne\u011fin, “\u00dczg\u00fcn\u00fcm, bu sipari\u015f numaras\u0131 ge\u00e7ersiz g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor.”) ve bunun yerine yanl\u0131\u015f bir pozitif yan\u0131t verdi\u011fini fark edebiliriz. Bu durum, LLM’e verilen nihai yan\u0131t olu\u015fturma prompt’unun veya modelin bu t\u00fcr hata senaryolar\u0131n\u0131 ele alma yetene\u011finin yetersiz oldu\u011funu g\u00f6sterir. Bu sayede, prompt m\u00fchendisli\u011fine odaklanarak veya LLM’e hata durumlar\u0131n\u0131 nas\u0131l y\u00f6netece\u011fine dair daha spesifik talimatlar vererek sorunu \u00e7\u00f6zebiliriz.<\/p>\n<p>Ayr\u0131ca, LangSmith, her span i\u00e7in gecikme s\u00fcrelerini ve token kullan\u0131mlar\u0131n\u0131 da g\u00f6sterir. Bu metrikler, performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 tespit etmek ve maliyetleri optimize etmek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Hangi ad\u0131m\u0131n en \u00e7ok zaman ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya en \u00e7ok token t\u00fcketti\u011fini g\u00f6rerek, optimizasyon \u00e7abalar\u0131n\u0131z\u0131 do\u011fru noktalara odaklayabilirsiniz.<\/p>\n<h2>LLM Ajanlar\u0131n\u0131 G\u00fcvenilir \u015eekilde Nas\u0131l De\u011ferlendiririz?<\/h2>\n<p>Hata ay\u0131klama, bir ajan\u0131n neden ba\u015far\u0131s\u0131z oldu\u011funu anlamak i\u00e7in kritik olsa da, ajan\u0131n genel performans\u0131n\u0131 ve g\u00fcvenilirli\u011fini sistematik olarak \u00f6l\u00e7mek ve iyile\u015ftirmek i\u00e7in de\u011ferlendirme (evaluation) s\u00fcre\u00e7leri vazge\u00e7ilmezdir. LangSmith, bu de\u011ferlendirme s\u00fcre\u00e7lerini otomatikle\u015ftirmek ve standartla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar sunar.<\/p>\n<h3>Veri Setleri ve Metrikler ile Ajan Performans\u0131n\u0131 Nas\u0131l \u00d6l\u00e7eriz?<\/h3>\n<p>LLM ajanlar\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmenin ilk ad\u0131m\u0131, temsili bir veri seti olu\u015fturmakt\u0131r. Bu veri seti, ajan\u0131n\u0131z\u0131n kar\u015f\u0131la\u015faca\u011f\u0131 ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131n\u0131 ve kullan\u0131c\u0131 sorgular\u0131n\u0131 i\u00e7ermelidir. LangSmith, bu t\u00fcr veri setlerini olu\u015fturman\u0131za, y\u00f6netmenize ve farkl\u0131 ajan versiyonlar\u0131n\u0131 bu veri setleri \u00fczerinde test etmenize olanak tan\u0131r. Bir veri seti, genellikle bir girdi (input) ve beklenen bir \u00e7\u0131kt\u0131 (reference output) \u00e7iftinden olu\u015fur. \u00d6rne\u011fin, bir soru-cevap ajan\u0131 i\u00e7in, bir soru ve bu soruya verilmesi beklenen do\u011fru cevap bir veri setindeki bir \u00f6rne\u011fi olu\u015fturur.<\/p>\n<p>De\u011ferlendirme metrikleri, ajan\u0131n performans\u0131n\u0131 nicel olarak \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. LangSmith, yerle\u015fik de\u011ferlendiriciler (evaluators) sunar ve ayn\u0131 zamanda kendi \u00f6zel de\u011ferlendiricilerinizi yazman\u0131za olanak tan\u0131r. Yayg\u0131n de\u011ferlendirme metrikleri \u015funlar\u0131 i\u00e7erebilir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Do\u011fruluk (Accuracy):<\/strong> Ajan\u0131n beklenen \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 ne kadar do\u011fru \u00fcretti\u011fi.<\/li>\n<li><strong>Alaka D\u00fczeyi (Relevance):<\/strong> Ajan\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131n, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusuyla ne kadar alakal\u0131 oldu\u011fu.<\/li>\n<li><strong>Zarars\u0131zl\u0131k (Harmfulness):<\/strong> Ajan\u0131n potansiyel olarak zararl\u0131, yanl\u0131 veya uygunsuz i\u00e7erik \u00fcretip \u00fcretmedi\u011fi.<\/li>\n<li><strong>Gecikme (Latency):<\/strong> Ajan\u0131n bir yan\u0131t \u00fcretmek i\u00e7in ne kadar s\u00fcre harcad\u0131\u011f\u0131.<\/li>\n<li><strong>Maliyet (Cost):<\/strong> Ajan\u0131n bir yan\u0131t \u00fcretmek i\u00e7in harcad\u0131\u011f\u0131 token miktar\u0131 ve buna ba\u011fl\u0131 maliyet.<\/li>\n<li><strong>LLM-as-a-Judge:<\/strong> Ba\u015fka bir LLM’in, ajan\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 belirli kriterlere g\u00f6re de\u011ferlendirmesi. Bu, karma\u015f\u0131k ve s\u00fcbjektif de\u011ferlendirmeler i\u00e7in olduk\u00e7a kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bir veri seti ve de\u011ferlendiricilerle bir “run” (\u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma) ba\u015flatt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, LangSmith her bir veri seti \u00f6rne\u011fi i\u00e7in ajan\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r, \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 kaydeder ve ard\u0131ndan belirlenen de\u011ferlendiricileri kullanarak bu \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 de\u011ferlendirir. Sonu\u00e7lar, LangSmith aray\u00fcz\u00fcnde \u00f6zetlenir, b\u00f6ylece farkl\u0131 ajan versiyonlar\u0131n\u0131n performans\u0131n\u0131 kolayca kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilirsiniz.<\/p>\n<div class=\"interactive-tip\">\n Uzman \u0130pucu: De\u011ferlendirme veri setlerinizi \u00e7e\u015fitlendirin. Sadece “mutlu yol” senaryolar\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda kenar durumlar\u0131, hata durumlar\u0131 ve zorlu sorgular\u0131 da dahil edin. Bu, ajan\u0131n\u0131z\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnya dayan\u0131kl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 test etmenizi sa\u011flar.\n <\/div>\n<h3>A\/B Testleri ve Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 De\u011ferlendirme Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h3>\n<p>LangSmith, farkl\u0131 ajan versiyonlar\u0131n\u0131 veya farkl\u0131 prompt stratejilerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak i\u00e7in A\/B testleri yapman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu, \u00f6zellikle yeni bir \u00f6zellik ekledi\u011finizde veya mevcut bir ajan\u0131 optimize etti\u011finizde \u00e7ok de\u011ferlidir. \u0130ki farkl\u0131 ajan versiyonunu (\u00f6rne\u011fin, farkl\u0131 prompt’lara sahip iki versiyon) ayn\u0131 veri seti \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilir ve LangSmith’in de\u011ferlendirme sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 kullanarak hangisinin daha iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini belirleyebilirsiniz.<\/p>\n<p>\u00d6rne\u011fin, bir ajan\u0131n iki farkl\u0131 prompt versiyonunu test edelim:<\/p>\n<pre><code>\n from langchain_openai import ChatOpenAI\n from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate\n from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser\n from langsmith import Client\n\n client = Client()\n\n # De\u011ferlendirme i\u00e7in kullan\u0131lacak bir veri seti olu\u015ftural\u0131m (basit bir \u00f6rnek)\n # Ger\u00e7ek uygulamada, bu veri setini LangSmith UI \u00fczerinden y\u00fckleyebilirsiniz.\n dataset_name = \"AI Bilgi Sorular\u0131\"\n try:\n dataset = client.read_dataset(dataset_name=dataset_name)\n except:\n dataset = client.create_dataset(\n dataset_name=dataset_name,\n description=\"Yapay zeka hakk\u0131nda genel bilgi sorular\u0131.\"\n )\n client.create_examples(\n dataset_id=dataset.id,\n inputs=[\n {\"question\": \"Yapay zeka nedir?\"},\n {\"question\": \"Makine \u00f6\u011frenimi ile derin \u00f6\u011frenme aras\u0131ndaki fark nedir?\"},\n {\"question\": \"ChatGPT hangi teknolojiye dayan\u0131yor?\"}\n ],\n outputs=[\n {\"answer\": \"Yapay zeka, makinelerin insan zekas\u0131n\u0131 taklit etmesini sa\u011flayan bir aland\u0131r.\"},\n {\"answer\": \"Makine \u00f6\u011frenimi, sistemlerin verilerden \u00f6\u011frenmesini sa\u011flayan bir yapay zeka alt k\u00fcmesidir; derin \u00f6\u011frenme ise makine \u00f6\u011freniminin sinir a\u011flar\u0131n\u0131 kullanan \u00f6zel bir t\u00fcr\u00fcd\u00fcr.\"},\n {\"answer\": \"ChatGPT, OpenAI taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi b\u00fcy\u00fck dil modellerine dayan\u0131r.\"}\n ]\n )\n\n llm = ChatOpenAI(model=\"gpt-3.5-turbo\", temperature=0)\n\n # Versiyon A: Basit prompt\n prompt_a = ChatPromptTemplate.from_messages([\n (\"system\", \"Sen bir bilgi asistan\u0131s\u0131n.\"),\n (\"user\", \"{question}\")\n ])\n chain_a = prompt_a | llm | StrOutputParser()\n\n # Versiyon B: Daha detayl\u0131 prompt\n prompt_b = ChatPromptTemplate.from_messages([\n (\"system\", \"Sen uzman bir yapay zeka profes\u00f6r\u00fcs\u00fcn. Detayl\u0131 ve a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 cevaplar ver.\"),\n (\"user\", \"{question}\")\n ])\n chain_b = prompt_b | llm | StrOutputParser()\n\n # LangSmith ile de\u011ferlendirme \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131\n print(\"Versiyon A i\u00e7in de\u011ferlendirme ba\u015flat\u0131l\u0131yor...\")\n run_a = client.run_on_dataset(\n dataset_name=dataset_name,\n llm_or_chain=chain_a,\n project_name=\"Prompt Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma A\",\n evaluation_config={\n \"evaluators\": [\n {\"evaluator_type\": \"labeled_score_string\"}, # Do\u011fruluk i\u00e7in basit bir de\u011ferlendirici\n {\"evaluator_type\": \"cot_qa\"}, # Ayr\u0131nt\u0131l\u0131 cevaplar i\u00e7in CoT de\u011ferlendirici\n ]\n }\n )\n\n print(\"Versiyon B i\u00e7in de\u011ferlendirme ba\u015flat\u0131l\u0131yor...\")\n run_b = client.run_on_dataset(\n dataset_name=dataset_name,\n llm_or_chain=chain_b,\n project_name=\"Prompt Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma B\",\n evaluation_config={\n \"evaluators\": [\n {\"evaluator_type\": \"labeled_score_string\"},\n {\"evaluator_type\": \"cot_qa\"},\n ]\n }\n )\n\n print(\"De\u011ferlendirmeler tamamland\u0131. Sonu\u00e7lar\u0131 LangSmith UI'da inceleyebilirsiniz.\")\n <\/code><\/pre>\n<p>Yukar\u0131daki kod, ayn\u0131 veri seti \u00fczerinde iki farkl\u0131 prompt’a sahip zinciri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r ve her biri i\u00e7in LangSmith’e de\u011ferlendirme sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 g\u00f6nderir. LangSmith aray\u00fcz\u00fcnde, bu iki projenin (Prompt Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma A ve B) de\u011ferlendirme metriklerini yan yana kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilir, hangi prompt’un daha y\u00fcksek do\u011fruluk veya daha iyi CoT (Chain-of-Thought) puan\u0131 ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rebilirsiniz. Bu sayede, hangi prompt m\u00fchendisli\u011fi yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131n daha etkili oldu\u011funu objektif verilere dayanarak belirleyebilirsiniz. Bu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 analiz, ajan geli\u015ftirme s\u00fcrecinde s\u00fcrekli iyile\u015ftirme d\u00f6ng\u00fcleri olu\u015fturmak i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n<h2>\u00dcretim Ortam\u0131nda LangSmith: Geli\u015fmi\u015f \u0130zleme ve Optimizasyon<\/h2>\n<p>Bir LLM ajan\u0131 geli\u015ftirme a\u015famas\u0131nda hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek ne kadar \u00f6nemliyse, \u00fcretim ortam\u0131nda da performans\u0131n\u0131 izlemek ve s\u00fcrekli optimize etmek o kadar kritiktir. LangSmith, sadece geli\u015ftirme s\u00fcrecinde de\u011fil, ayn\u0131 zamanda canl\u0131 sistemlerinizde de ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve verimlili\u011fini koruman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olan geli\u015fmi\u015f \u00f6zellikler sunar.<\/p>\n<h3>Geribildirim Entegrasyonu ve S\u00fcrekli \u0130yile\u015ftirme D\u00f6ng\u00fcleri Nas\u0131l Kurulur?<\/h3>\n<p>\u00dcretimdeki bir ajan\u0131n ger\u00e7ek performans\u0131n\u0131 anlaman\u0131n en iyi yollar\u0131ndan biri, son kullan\u0131c\u0131 geribildirimlerini toplamakt\u0131r. LangSmith, bu geribildirimleri do\u011frudan izlemelerinize entegre etmenize olanak tan\u0131r. Kullan\u0131c\u0131lar, ajan\u0131n yan\u0131tlar\u0131n\u0131 “be\u011fen” veya “be\u011fenme” d\u00fc\u011fmeleriyle derecelendirebilir veya daha detayl\u0131 yorumlar b\u0131rakabilirler. Bu geribildirimler, LangSmith UI’da ilgili trace’lerle ili\u015fkilendirilir, bu da size hangi etkile\u015fimlerin ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011funu ve hangilerinin iyile\u015ftirme gerektirdi\u011fini an\u0131nda g\u00f6sterir.<\/p>\n<p>Bu geribildirimler, modelinizi veya prompt’lar\u0131n\u0131z\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in de\u011ferli bir “insan d\u00f6ng\u00fcs\u00fcnde (human-in-the-loop)” \u00f6\u011frenme mekanizmas\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, s\u0131k\u00e7a “be\u011fenilmeyen” yan\u0131tlar\u0131n oldu\u011fu trace’leri inceleyerek, bu ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131klar\u0131n ortak nedenlerini (yanl\u0131\u015f ara\u00e7 kullan\u0131m\u0131, hatal\u0131 prompt yorumlama, yetersiz bilgi vb.) tespit edebilirsiniz. Ard\u0131ndan, bu sorunlar\u0131 gidermek i\u00e7in prompt’lar\u0131n\u0131z\u0131 g\u00fcncelleyebilir, yeni ara\u00e7lar ekleyebilir veya model parametrelerini ayarlayabilirsiniz. G\u00fcncellenmi\u015f ajan\u0131n\u0131z\u0131 yeni geribildirimlerle tekrar de\u011ferlendirerek, s\u00fcrekli bir iyile\u015ftirme d\u00f6ng\u00fcs\u00fc olu\u015fturursunuz.<\/p>\n<p>LangSmith, bu geribildirimleri kullanarak yeni de\u011ferlendirme veri setleri olu\u015fturman\u0131za da yard\u0131mc\u0131 olabilir. \u00d6zellikle, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n “hatal\u0131” olarak i\u015faretledi\u011fi etkile\u015fimleri otomatik olarak bir veri setine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek, bu t\u00fcr hatalar\u0131 gelecekte \u00f6nlemek i\u00e7in modelinizi e\u011fitmenize veya test etmenize olanak tan\u0131r. Bu sayede, ajan\u0131n\u0131z zamanla daha ak\u0131ll\u0131 ve daha g\u00fcvenilir hale gelir.<\/p>\n<h3>Maliyet ve Performans Optimizasyonu \u0130pu\u00e7lar\u0131 Nelerdir?<\/h3>\n<p>LLM ajanlar\u0131n\u0131n \u00fcretimde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131, \u00f6zellikle yo\u011fun kullan\u0131mla birlikte \u00f6nemli maliyetler ve performans zorluklar\u0131 yaratabilir. LangSmith, bu alanlarda da size yard\u0131mc\u0131 olacak de\u011ferli bilgiler sunar:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Token Kullan\u0131m\u0131 \u0130zleme:<\/strong> Her bir trace ve span i\u00e7in harcanan token say\u0131s\u0131n\u0131 LangSmith \u00fczerinden detayl\u0131ca g\u00f6rebilirsiniz. Bu, hangi prompt’lar\u0131n veya LLM \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131n en \u00e7ok maliyete neden oldu\u011funu anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. Daha k\u0131sa ve \u00f6z prompt’lar yazarak veya daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha uygun maliyetli modelleri kullanarak token kullan\u0131m\u0131n\u0131 azaltabilirsiniz.<\/li>\n<li><strong>Gecikme Analizi:<\/strong> LangSmith, her bir ad\u0131m\u0131n ne kadar s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc (gecikme) g\u00f6sterir. Y\u00fcksek gecikmeye sahip ad\u0131mlar\u0131 belirleyerek, bu ad\u0131mlar\u0131 optimize etmeye odaklanabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, bir API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 \u00e7ok uzun s\u00fcr\u00fcyorsa, \u00f6nbellekleme (caching) stratejileri uygulayabilir veya daha h\u0131zl\u0131 bir API alternatifi arayabilirsiniz.<\/li>\n<li><strong>Model Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131:<\/strong> Farkl\u0131 LLM’leri (\u00f6rne\u011fin, GPT-3.5 Turbo vs. GPT-4, veya a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 modeller) ayn\u0131 veri seti \u00fczerinde de\u011ferlendirerek, maliyet-performans dengesi a\u00e7\u0131s\u0131ndan en uygun olan\u0131 se\u00e7ebilirsiniz. Daha ucuz bir modelin, belirli g\u00f6revler i\u00e7in pahal\u0131 bir model kadar iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini LangSmith metrikleri ile kan\u0131tlayabilirsiniz.<\/li>\n<li><strong>Prompt Optimizasyonu:<\/strong> LangSmith’in A\/B test yeteneklerini kullanarak, ayn\u0131 g\u00f6revi daha az token ile veya daha h\u0131zl\u0131 tamamlayan prompt versiyonlar\u0131n\u0131 belirleyebilirsiniz. Bazen k\u00fc\u00e7\u00fck bir prompt de\u011fi\u015fikli\u011fi bile b\u00fcy\u00fck maliyet ve performans kazan\u00e7lar\u0131 sa\u011flayabilir.<\/li>\n<li><strong>Ara\u00e7 Kullan\u0131m\u0131 ve Se\u00e7imi:<\/strong> Ajan\u0131n\u0131z\u0131n hangi ara\u00e7lar\u0131 ne s\u0131kl\u0131kla kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve bu ara\u00e7 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131n maliyetini veya gecikmesini izleyebilirsiniz. Gereksiz ara\u00e7 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 azaltmak veya daha verimli ara\u00e7lar kullanmak, genel performans\u0131 art\u0131rabilir.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu detayl\u0131 izleme ve analiz yetenekleri sayesinde, \u00fcretimdeki LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n sadece do\u011fru \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131ndan de\u011fil, ayn\u0131 zamanda verimli ve uygun maliyetli oldu\u011fundan da emin olabilirsiniz. LangSmith, LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n uzun vadeli ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in kritik bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7<\/h2>\n<p>LangSmith, B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar\u0131n geli\u015ftirme ve \u00fcretim s\u00fcre\u00e7lerindeki karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 basitle\u015ftiren, olmazsa olmaz bir platformdur. Bu makalede, LangSmith’in temel kurulumundan ba\u015flayarak, LLM ajanlar\u0131n\u0131n i\u00e7 i\u015fleyi\u015fini izleme, hata ay\u0131klama, sistematik olarak de\u011ferlendirme ve \u00fcretim ortam\u0131nda optimize etme yeteneklerini derinlemesine inceledik. Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla desteklenen \u00f6rnekler ve kod bloklar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, LangSmith’in LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n \u015feffafl\u0131\u011f\u0131n\u0131, g\u00fcvenilirli\u011fini ve verimlili\u011fini nas\u0131l art\u0131rabilece\u011fini g\u00f6sterdik. Art\u0131k LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden belirli bir \u015fekilde davrand\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlayabilir, performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 tespit edebilir ve s\u00fcrekli iyile\u015ftirme d\u00f6ng\u00fcleri olu\u015fturarak onlar\u0131 daha ak\u0131ll\u0131 ve daha yetenekli hale getirebilirsiniz. LangSmith’i kullanarak, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n t\u00fcm potansiyelini ke\u015ffedin ve yapay zeka projelerinizde ba\u015far\u0131ya ula\u015f\u0131n.<\/p>\n<h2>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<h3>LangSmith sadece LangChain ile mi \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h3>\n<p>Hay\u0131r, LangSmith \u00f6ncelikli olarak LangChain ekosistemiyle entegre olsa da, di\u011fer LLM k\u00fct\u00fcphaneleri ve \u00e7er\u00e7eveleriyle de uyumludur. LangSmith SDK’s\u0131n\u0131 kullanarak herhangi bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131 veya uygulamas\u0131n\u0131 manuel olarak izleyebilirsiniz. Bu, LangChain kullanmayan geli\u015ftiricilerin de platformdan faydalanabilece\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h3>LangSmith’in maliyeti nedir?<\/h3>\n<p>LangSmith’in fiyatland\u0131rma modeli genellikle kullan\u0131m tabanl\u0131d\u0131r (\u00f6rne\u011fin, izlenen trace say\u0131s\u0131, depolanan veri miktar\u0131). K\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekli projeler veya bireysel geli\u015ftiriciler i\u00e7in genellikle \u00fccretsiz bir katman sunulurken, daha b\u00fcy\u00fck ekipler ve \u00fcretim ortamlar\u0131 i\u00e7in farkl\u0131 abonelik planlar\u0131 mevcuttur. En g\u00fcncel fiyatland\u0131rma bilgileri i\u00e7in LangSmith’in resmi web sitesini kontrol etmeniz \u00f6nerilir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h3>LangSmith verilerimi nas\u0131l g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131yor?<\/h3>\n<p>LangSmith, kullan\u0131c\u0131 verilerinin g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flamak i\u00e7in end\u00fcstri standard\u0131 g\u00fcvenlik protokollerini ve \u015fifreleme y\u00f6ntemlerini kullan\u0131r. API anahtarlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla eri\u015fim kontrol\u00fc sa\u011flan\u0131r ve veriler genellikle bulut ortam\u0131nda g\u00fcvenli bir \u015fekilde depolan\u0131r. Hassas verilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, platformun veri gizlili\u011fi ve g\u00fcvenlik politikalar\u0131n\u0131 dikkatlice incelemeniz \u00f6nemlidir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Kendi \u00f6zel de\u011ferlendiricilerimi LangSmith’e nas\u0131l ekleyebilirim?<\/h3>\n<p>LangSmith, \u00f6zel de\u011ferlendiriciler (custom evaluators) olu\u015fturman\u0131za olanak tan\u0131yan bir API ve SDK sunar. Kendi Python kodunuzla bir de\u011ferlendirme mant\u0131\u011f\u0131 yazabilir ve bu de\u011ferlendiriciyi LangSmith’e kaydederek de\u011ferlendirme \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131zda kullanabilirsiniz. Bu, uygulaman\u0131z\u0131n \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re metrikler tan\u0131mlaman\u0131za olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h3>LangSmith’i ekip olarak kullanabilir miyiz?<\/h3>\n<p>Evet, LangSmith ekipler i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f \u00f6zelliklere sahiptir. Projeleri payla\u015fabilir, farkl\u0131 kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in eri\u015fim seviyeleri tan\u0131mlayabilir ve ortak \u00e7al\u0131\u015fma alanlar\u0131 olu\u015fturabilirsiniz. Bu, birden fazla geli\u015ftiricinin ayn\u0131 LLM ajanlar\u0131 \u00fczerinde i\u015fbirli\u011fi yapmas\u0131n\u0131 ve izleme\/de\u011ferlendirme sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 payla\u015fmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<style>\n \/* Basit Mobil Uyumlu Stil \u00d6rne\u011fi *\/\n body {\n font-family: Arial, sans-serif;\n line-height: 1.6;\n color: #333;\n margin: 0 auto;\n padding: 20px;\n max-width: 1000px;\n }\n h2, h3 {\n color: #2c3e50;\n margin-top: 30px;\n margin-bottom: 15px;\n }\n p {\n margin-bottom: 1em;\n }\n ul, ol {\n margin-bottom: 1em;\n padding-left: 20px;\n }\n pre {\n background-color: #f4f4f4;\n border: 1px solid #ddd;\n border-left: 3px solid #f36f21;\n color: #666;\n page-break-inside: avoid;\n font-family: monospace;\n font-size: 15px;\n line-height: 1.6;\n margin-bottom: 1.6em;\n max-width: 100%;\n overflow: auto;\n padding: 1em 1.5em;\n display: block;\n word-wrap: break-word;\n }\n code {\n font-family: monospace;\n background-color: #eef;\n padding: 2px 4px;\n border-radius: 3px;\n }\n .interactive-tip {\n background-color: #e6f7ff;\n border-left: 5px solid #2196f3;\n padding: 15px;\n margin: 20px 0;\n font-style: italic;\n color: #333;\n }\n table {\n width: 100%;\n border-collapse: collapse;\n margin-bottom: 1em;\n }\n th, td {\n border: 1px solid #ddd;\n padding: 8px;\n text-align: left;\n }\n th {\n background-color: #f2f2f2;\n }<\/p>\n<p> \/* Mobil uyumluluk i\u00e7in medya sorgusu *\/\n @media (max-width: 768px) {\n body {\n padding: 10px;\n }\n h2 {\n font-size: 1.8em;\n }\n h3 {\n font-size: 1.4em;\n }\n pre {\n font-size: 14px;\n padding: 0.8em 1em;\n }\n .interactive-tip {\n padding: 10px;\n }\n }<\/p>\n<p> @media (max-width: 480px) {\n body {\n padding: 5px;\n }\n h2 {\n font-size: 1.5em;\n }\n h3 {\n font-size: 1.2em;\n }\n pre {\n font-size: 13px;\n padding: 0.5em 0.8em;\n }\n ul, ol {\n padding-left: 15px;\n }\n }\n <\/style>\n<p><\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"LangSmith ile LLM Ajanlar\u0131n\u0131 Hata Ay\u0131klama ve De\u011ferlendirme Rehberi B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar,…","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-37838","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n<title>LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar, dijital d\u00fcnyay\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor ancak bu karma\u015f\u0131k sistemleri anlamak, hata ay\u0131klamak ve optimize etmek \u00e7o\u011fu zaman zorlu bir s\u00fcre\u00e7 haline gelebiliyor. Peki, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden beklenmedik sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini veya performans\u0131n\u0131n neden dalgaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 hi\u00e7 merak ettiniz mi? LangSmith, bu t\u00fcr sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek ve ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u015feffaf bir \u015fekilde izlemek, hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platformdur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, LangSmith'in temel \u00f6zelliklerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz, b\u00f6ylece LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karabileceksiniz.\" \/>\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\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar, dijital d\u00fcnyay\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor ancak bu karma\u015f\u0131k sistemleri anlamak, hata ay\u0131klamak ve optimize etmek \u00e7o\u011fu zaman zorlu bir s\u00fcre\u00e7 haline gelebiliyor. Peki, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden beklenmedik sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini veya performans\u0131n\u0131n neden dalgaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 hi\u00e7 merak ettiniz mi? LangSmith, bu t\u00fcr sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek ve ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u015feffaf bir \u015fekilde izlemek, hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platformdur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, LangSmith'in temel \u00f6zelliklerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz, b\u00f6ylece LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karabileceksiniz.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-01-16T13:20:54+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=\"20 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?\",\"datePublished\":\"2026-01-16T13:20:54+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/\"},\"wordCount\":3503,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/\",\"name\":\"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-01-16T13:20:54+00:00\",\"description\":\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar, dijital d\u00fcnyay\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor ancak bu karma\u015f\u0131k sistemleri anlamak, hata ay\u0131klamak ve optimize etmek \u00e7o\u011fu zaman zorlu bir s\u00fcre\u00e7 haline gelebiliyor. Peki, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden beklenmedik sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini veya performans\u0131n\u0131n neden dalgaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 hi\u00e7 merak ettiniz mi? LangSmith, bu t\u00fcr sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek ve ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u015feffaf bir \u015fekilde izlemek, hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platformdur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, LangSmith'in temel \u00f6zelliklerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz, b\u00f6ylece LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karabileceksiniz.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?\"}]},{\"@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_head_json":{"title":"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar, dijital d\u00fcnyay\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor ancak bu karma\u015f\u0131k sistemleri anlamak, hata ay\u0131klamak ve optimize etmek \u00e7o\u011fu zaman zorlu bir s\u00fcre\u00e7 haline gelebiliyor. Peki, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden beklenmedik sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini veya performans\u0131n\u0131n neden dalgaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 hi\u00e7 merak ettiniz mi? LangSmith, bu t\u00fcr sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek ve ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u015feffaf bir \u015fekilde izlemek, hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platformdur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, LangSmith'in temel \u00f6zelliklerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz, b\u00f6ylece LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karabileceksiniz.","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\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar, dijital d\u00fcnyay\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor ancak bu karma\u015f\u0131k sistemleri anlamak, hata ay\u0131klamak ve optimize etmek \u00e7o\u011fu zaman zorlu bir s\u00fcre\u00e7 haline gelebiliyor. Peki, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden beklenmedik sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini veya performans\u0131n\u0131n neden dalgaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 hi\u00e7 merak ettiniz mi? LangSmith, bu t\u00fcr sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek ve ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u015feffaf bir \u015fekilde izlemek, hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platformdur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, LangSmith'in temel \u00f6zelliklerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz, b\u00f6ylece LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karabileceksiniz.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-01-16T13:20:54+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"20 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?","datePublished":"2026-01-16T13:20:54+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/"},"wordCount":3503,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/","name":"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-01-16T13:20:54+00:00","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) ve onlardan g\u00fc\u00e7 alan ajanlar, dijital d\u00fcnyay\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor ancak bu karma\u015f\u0131k sistemleri anlamak, hata ay\u0131klamak ve optimize etmek \u00e7o\u011fu zaman zorlu bir s\u00fcre\u00e7 haline gelebiliyor. Peki, LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n neden beklenmedik sonu\u00e7lar \u00fcretti\u011fini veya performans\u0131n\u0131n neden dalgaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 hi\u00e7 merak ettiniz mi? LangSmith, bu t\u00fcr sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek ve ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u015feffaf bir \u015fekilde izlemek, hata ay\u0131klamak ve de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platformdur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, LangSmith'in temel \u00f6zelliklerinden ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131na kadar her \u015feyi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz, b\u00f6ylece LLM ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karabileceksiniz.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?"}]},{"@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\/37838","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=37838"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/37838\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=37838"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=37838"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=37838"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

{"id":37838,"date":"2026-01-16T16:20:54","date_gmt":"2026-01-16T13:20:54","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/"},"modified":"2026-01-16T16:20:54","modified_gmt":"2026-01-16T13:20:54","slug":"langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/langsmith-nedir-ve-llm-ajanlari-neden-zorludur\/","title":{"rendered":"LangSmith Nedir ve LLM Ajanlar\u0131 Neden Zorludur?"},"content":{"rendered":"