Yapay zeka ajanlar\u0131, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojik geli\u015fmelerinden biri. Ak\u0131ll\u0131 asistanlardan otomasyon sistemlerine kadar geni\u015f bir yelpazede kar\u015f\u0131m\u0131za \u00e7\u0131k\u0131yorlar. Ancak bu ajanlarla etkile\u015fim kurarken s\u0131k\u00e7a kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan sinir bozucu bir sorun var: “Haf\u0131za kayb\u0131.” Birka\u00e7 etkile\u015fim sonra ajan, daha \u00f6nce konu\u015ftu\u011funuz her \u015feyi unutmu\u015f gibi davranabilir. Bu makalede, yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131n neden haf\u0131zas\u0131n\u0131 kaybetti\u011fini derinlemesine inceleyecek, bu sorunun temelindeki teknik nedenleri a\u00e7\u0131klayacak ve kendi geli\u015ftirdi\u011fimiz \u00e7\u00f6z\u00fcmlerle bu sorunu nas\u0131l a\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z\u0131 detayland\u0131raca\u011f\u0131z.<\/p>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131n haf\u0131za kayb\u0131, genellikle b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM’ler) do\u011fas\u0131ndan ve \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerinden kaynaklan\u0131r. Bu modeller, her yeni istekte “s\u0131f\u0131rdan” ba\u015flama e\u011filimindedir.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck dil modelleri, kendilerine verilen girdiyi (prompt) i\u015fleyerek \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretirler. Bu girdi, “ba\u011flam penceresi” olarak bilinen belirli bir karakter veya token limitine sahiptir. Model, bu pencerenin d\u0131\u015f\u0131ndaki hi\u00e7bir bilgiyi “hat\u0131rlayamaz” veya kullanamaz.<\/p>\n
Geleneksel web sunucular\u0131 gibi, LLM API’leri de genellikle durumsuzdur (stateless). Bu, her API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131n ba\u011f\u0131ms\u0131z oldu\u011fu ve \u00f6nceki \u00e7a\u011fr\u0131lardan herhangi bir bilgi ta\u015f\u0131mad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir.<\/p>\n
\n# Basit bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 \u00f6rne\u011fi (durumsuz)\ndef generate_response(prompt):\n # LLM API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131\n response = llm_api.send_request(prompt)\n return response\n\n# \u0130lk etkile\u015fim\nresponse1 = generate_response(\"Merhaba, nas\u0131ls\u0131n?\")\nprint(response1)\n\n# \u0130kinci etkile\u015fim (\u00f6nceki etkile\u015fim hakk\u0131nda bilgi yok)\nresponse2 = generate_response(\"Hava bug\u00fcn nas\u0131l?\")\nprint(response2)\n<\/pre>\n<\/code>
\nBu durum, ajan\u0131n her yeni etkile\u015fimde kullan\u0131c\u0131yla ilk kez konu\u015fuyormu\u015f gibi davranmas\u0131na neden olur.<\/p>\n
Bilgi Yo\u011funlu\u011funun Getirdi\u011fi Zorluklar<\/h4>\n
Ba\u011flam penceresi s\u0131n\u0131rl\u0131 olsa bile, i\u00e7ine \u00e7ok fazla bilgi doldurmak modelin performans\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. Model, \u00f6nemli bilgileri \"kaybedebilir\" veya dikkatini da\u011f\u0131tabilir.<\/p>\n
\n- \"Lost in the Middle\" Etkisi:<\/b> Ara\u015ft\u0131rmalar, LLM'lerin genellikle ba\u011flam\u0131n ba\u015flang\u0131c\u0131ndaki ve sonundaki bilgilere daha fazla dikkat etti\u011fini, ortadaki bilgileri g\u00f6zden ka\u00e7\u0131rma e\u011filiminde oldu\u011funu g\u00f6stermektedir.<\/li>\n
- Alakas\u0131z Bilgiler:<\/b> Ba\u011flama eklenen her bilgi par\u00e7as\u0131, modelin i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fc art\u0131r\u0131r ve yan\u0131t kalitesini d\u00fc\u015f\u00fcrebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Geleneksel \u00c7\u00f6z\u00fcm Yakla\u015f\u0131mlar\u0131 ve S\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131<\/h3>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131n haf\u0131za sorununu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli geleneksel y\u00f6ntemler denenmi\u015ftir, ancak bunlar\u0131n da kendi s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 vard\u0131r.<\/p>\n
Konu\u015fma Ge\u00e7mi\u015fini Prompt'a Ekleme<\/h4>\n
En basit ve yayg\u0131n yakla\u015f\u0131m, konu\u015fma ge\u00e7mi\u015fini (\u00f6nceki sorular ve yan\u0131tlar) her yeni prompt'a eklemektir.<\/p>\n
\n# Konu\u015fma ge\u00e7mi\u015fini prompt'a ekleme\nconversation_history = []\n\ndef chat_with_agent(user_message):\n global conversation_history\n conversation_history.append(f\"Kullan\u0131c\u0131: {user_message}\")\n\n full_prompt = \"\\n\".join(conversation_history) + \"\\nAI Ajan\u0131:\"\n \n # LLM API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131\n ai_response = llm_api.send_request(full_prompt)\n \n conversation_history.append(f\"AI Ajan\u0131: {ai_response}\")\n return ai_response\n<\/pre>\n<\/code>
\nBu y\u00f6ntem, k\u0131sa konu\u015fmalar i\u00e7in i\u015fe yarar, ancak konu\u015fma uzad\u0131k\u00e7a ba\u011flam penceresi limitine tak\u0131l\u0131r ve maliyeti art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
\u00d6zetleme (Summarization) Teknikleri<\/h4>\n
Konu\u015fma ge\u00e7mi\u015fi \u00e7ok uzad\u0131\u011f\u0131nda, ge\u00e7mi\u015fi \u00f6zetleyerek ba\u011flam penceresinde yer a\u00e7mak m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr.<\/p>\n
\n- Periyodik \u00d6zetleme:<\/b> Belirli aral\u0131klarla (\u00f6rne\u011fin her 5-10 mesajda bir) ge\u00e7mi\u015f konu\u015fmay\u0131 \u00f6zetleyip, eski detaylar\u0131 atarak \u00f6zeti prompt'a eklemek.<\/li>\n
- Anahtar Bilgi \u00c7\u0131karma:<\/b> Konu\u015fmadan sadece en \u00f6nemli varl\u0131klar\u0131, kararlar\u0131 veya bilgileri \u00e7\u0131karmak.<\/li>\n<\/ul>\n
Bu y\u00f6ntem, detay kayb\u0131na yol a\u00e7abilir ve \u00f6zetleme i\u015fleminin kendisi de ek bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 gerektirdi\u011fi i\u00e7in maliyet ve gecikme yarat\u0131r.<\/p>\n
K\u0131sa S\u00fcreli Bellek Y\u00f6netimi (In-Memory Solutions)<\/h4>\n
Baz\u0131 durumlarda, ajan\u0131n o anki etkile\u015fim i\u00e7in \u00f6nemli olan bilgileri ge\u00e7ici olarak bellekte tutmas\u0131 sa\u011flanabilir. Bu genellikle bir oturum (session) boyunca devam eden de\u011fi\u015fkenler veya basit anahtar-de\u011fer depolar\u0131 ile yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n
\n\n\nBellek T\u00fcr\u00fc<\/th>\n A\u00e7\u0131klama<\/th>\n Avantajlar\u0131<\/th>\n Dezavantajlar\u0131<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n\nKonu\u015fma Ge\u00e7mi\u015fi<\/td>\n T\u00fcm \u00f6nceki mesajlar\u0131 saklar.<\/td>\n Tam do\u011fruluk.<\/td>\n Ba\u011flam penceresi limitleri, maliyet.<\/td>\n<\/tr>\n \n\u00d6zetleme<\/td>\n Ge\u00e7mi\u015fin \u00f6zetini saklar.<\/td>\n Ba\u011flam penceresinde yer a\u00e7ar.<\/td>\n Detay kayb\u0131, ek LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n \nIn-Memory State<\/td>\n Ge\u00e7ici de\u011fi\u015fkenler, oturum bilgileri.<\/td>\n H\u0131zl\u0131 eri\u015fim.<\/td>\n Kal\u0131c\u0131 de\u011fil, karma\u015f\u0131k bilgiler i\u00e7in yetersiz.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nBu \u00e7\u00f6z\u00fcmler, ajan\u0131n daha uzun s\u00fcreli ve karma\u015f\u0131k etkile\u015fimlerde \"unutkan\" kalmas\u0131na engel olamaz.<\/p>\n
Uzun S\u00fcreli Bellek \u0130\u00e7in Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131n\u0131n G\u00fcc\u00fc<\/h3>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131na ger\u00e7ek anlamda \"uzun s\u00fcreli bellek\" kazand\u0131rman\u0131n en etkili yollar\u0131ndan biri, vekt\u00f6r veritabanlar\u0131n\u0131 kullanmakt\u0131r. Bu yakla\u015f\u0131m, LLM'lerin ba\u011flam penceresi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131 a\u015farak ajan\u0131n \u00e7ok daha geni\u015f bir bilgi havuzuna eri\u015fmesini sa\u011flar.<\/p>\n
Vekt\u00f6r G\u00f6mme (Embeddings) ve Anlamsal Benzerlik<\/h4>\n
Vekt\u00f6r g\u00f6mme (embeddings), metin gibi karma\u015f\u0131k verileri y\u00fcksek boyutlu vekt\u00f6r uzay\u0131nda say\u0131sal temsillerine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme i\u015flemidir. Bu sayede, anlamsal olarak benzer metinler, vekt\u00f6r uzay\u0131nda birbirine daha yak\u0131n konumlan\u0131r.<\/p>\n
\nfrom openai import OpenAI\nclient = OpenAI()\n\ndef get_embedding(text, model=\"text-embedding-3-small\"):\n text = text.replace(\"\\n\", \" \")\n return client.embeddings.create(input = [text], model=model).data[0].embedding\n\n# \u00d6rnek embedding'ler\nembedding1 = get_embedding(\"Yapay zeka nedir?\")\nembedding2 = get_embedding(\"Makine \u00f6\u011frenimi kavram\u0131\")\nembedding3 = get_embedding(\"En sevdi\u011fim yemek pizza\")\n\n# embedding1 ve embedding2 birbirine daha yak\u0131n olacakt\u0131r\n<\/pre>\n<\/code>
\nBu vekt\u00f6rler, metinlerin anlam\u0131n\u0131 yo\u011funla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir bi\u00e7imde temsil eder.<\/p>\n
Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131 Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h4>\n
Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 (vector databases), bu say\u0131sal vekt\u00f6rleri depolamak ve h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde benzer vekt\u00f6rleri bulmak i\u00e7in optimize edilmi\u015f \u00f6zel veritabanlar\u0131d\u0131r.<\/p>\n
\n- Veri Y\u00fckleme:<\/b> Belgeler, konu\u015fma par\u00e7alar\u0131 veya herhangi bir metin verisi al\u0131n\u0131r.<\/li>\n
- G\u00f6mme Olu\u015fturma:<\/b> Her bir veri par\u00e7as\u0131, bir embedding modeli kullan\u0131larak vekt\u00f6r g\u00f6mme haline getirilir.<\/li>\n
- Depolama:<\/b> Bu vekt\u00f6rler, meta verileriyle birlikte vekt\u00f6r veritaban\u0131na kaydedilir.<\/li>\n
- Benzerlik Arama:<\/b> Bir sorgu geldi\u011finde, sorgu da vekt\u00f6r g\u00f6mme haline getirilir ve veritaban\u0131nda en benzer vekt\u00f6rler aran\u0131r (genellikle kosin\u00fcs benzerli\u011fi gibi metriklerle).<\/li>\n<\/ol>\n
Pop\u00fcler vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 aras\u0131nda Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma ve Faiss (yerel) bulunur.<\/p>\n
Bilgi Geri \u00c7a\u011f\u0131rma (Retrieval) Mekanizmalar\u0131<\/h4>\n
Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, ajan\u0131n \"unutulmu\u015f\" bilgilere eri\u015fmesini sa\u011flayan bir geri \u00e7a\u011f\u0131rma mekanizmas\u0131 sunar.<\/p>\n
\n- Sorgu G\u00f6mme:<\/b> Kullan\u0131c\u0131n\u0131n mevcut sorusu veya konu\u015fman\u0131n mevcut ba\u011flam\u0131 bir vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr.<\/li>\n
- Benzerlik Arama:<\/b> Bu sorgu vekt\u00f6r\u00fc, vekt\u00f6r veritaban\u0131ndaki t\u00fcm depolanm\u0131\u015f vekt\u00f6rlerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r.<\/li>\n
- En \u00dcst N Sonu\u00e7:<\/b> En benzer (anlamsal olarak alakal\u0131) N adet belge veya konu\u015fma par\u00e7as\u0131 geri \u00e7a\u011fr\u0131l\u0131r.<\/li>\n
- Ba\u011flama Ekleme:<\/b> Geri \u00e7a\u011fr\u0131lan bu bilgiler, LLM'ye g\u00f6nderilen prompt'a eklenir.<\/li>\n<\/ul>\n
Bu sayede, LLM, ba\u011flam penceresi s\u0131n\u0131rlamas\u0131na tak\u0131lmadan, ajan\u0131n ge\u00e7mi\u015f etkile\u015fimlerinden veya geni\u015f bir bilgi taban\u0131ndan ilgili bilgilere eri\u015febilir.<\/p>\n
Geli\u015fmi\u015f Bellek Mimarisinin Tasar\u0131m\u0131: RAG ve \u00d6tesi<\/h3>\n
Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, yapay zeka ajanlar\u0131na uzun s\u00fcreli bellek kazand\u0131rmak i\u00e7in kritik bir bile\u015fendir. Bu bile\u015fen, Retrieval Augmented Generation (RAG) mimarisinin temelini olu\u015fturur.<\/p>\n
Retrieval Augmented Generation (RAG) Mimarisi<\/h4>\n
RAG, bir LLM'nin bilgi \u00fcretme yetene\u011fini, harici bir bilgi taban\u0131ndan ilgili bilgileri geri \u00e7a\u011f\u0131rma (retrieval) yetene\u011fiyle birle\u015ftiren bir mimaridir.<\/p>\n
\n- Kullan\u0131c\u0131 Sorgusu:<\/b> Kullan\u0131c\u0131 bir soru sorar veya bir istekte bulunur.<\/li>\n
- Geri \u00c7a\u011f\u0131rma (Retrieval):<\/b> Sorgu, vekt\u00f6rle\u015ftirilir ve bir vekt\u00f6r veritaban\u0131nda ilgili belgeler veya konu\u015fma par\u00e7alar\u0131 aran\u0131r.<\/li>\n
- Ba\u011flam Olu\u015fturma:<\/b> Geri \u00e7a\u011fr\u0131lan bilgiler, kullan\u0131c\u0131n\u0131n orijinal sorgusuyla birlikte birle\u015ftirilerek LLM i\u00e7in zenginle\u015ftirilmi\u015f bir prompt olu\u015fturulur.<\/li>\n
- \u00dcretim (Generation):<\/b> LLM, bu zenginle\u015ftirilmi\u015f prompt'u kullanarak daha do\u011fru, ilgili ve bilgilendirici bir yan\u0131t \u00fcretir.<\/li>\n<\/ol>\n
Bu mimari, ajan\u0131n sadece e\u011fitim verilerinde \u00f6\u011frendi\u011fi bilgilere de\u011fil, ayn\u0131 zamanda dinamik olarak eri\u015febildi\u011fi g\u00fcncel ve spesifik bilgilere de dayanarak yan\u0131t vermesini sa\u011flar.<\/p>\n
Bellek Mod\u00fcllerinin Entegrasyonu<\/h4>\n
Ajanlar i\u00e7in bellek mimarisi, sadece RAG'den ibaret de\u011fildir. Farkl\u0131 bellek t\u00fcrlerini y\u00f6neten mod\u00fcllerin entegrasyonu \u00f6nemlidir:<\/p>\n
\n- K\u0131sa S\u00fcreli Bellek Mod\u00fcl\u00fc:<\/b> Mevcut konu\u015fman\u0131n son N mesaj\u0131n\u0131 tutar (ba\u011flam penceresi i\u00e7inde).<\/li>\n
- Uzun S\u00fcreli Bellek Mod\u00fcl\u00fc:<\/b> T\u00fcm konu\u015fma ge\u00e7mi\u015fini, \u00f6nemli olaylar\u0131, kullan\u0131c\u0131 tercihlerini veya ajan\u0131n \u00f6\u011frendi\u011fi bilgileri vekt\u00f6r veritaban\u0131nda depolar.<\/li>\n
- \u00d6zetleme Mod\u00fcl\u00fc:<\/b> Uzun s\u00fcreli belle\u011fe g\u00f6nderilmeden \u00f6nce veya k\u0131sa s\u00fcreli bellekten at\u0131lmadan \u00f6nce konu\u015fma par\u00e7alar\u0131n\u0131 \u00f6zetler.<\/li>\n
- Kal\u0131c\u0131 Bellek Mod\u00fcl\u00fc:<\/b> Kullan\u0131c\u0131 profilleri, kal\u0131c\u0131 tercihler gibi bilgileri geleneksel veritabanlar\u0131nda (SQL, NoSQL) saklar.<\/li>\n<\/ul>\n
Bu mod\u00fcller, ajan\u0131n farkl\u0131 bilgi t\u00fcrlerini farkl\u0131 stratejilerle y\u00f6netmesini sa\u011flar.<\/p>\n
Dinamik Ba\u011flam Y\u00f6netimi<\/h4>\n
Geli\u015fmi\u015f bellek sistemleri, ba\u011flam\u0131 statik olarak de\u011fil, dinamik olarak y\u00f6netir. Bu, ajan\u0131n her ad\u0131mda en alakal\u0131 bilgiyi belirlemesini ve ba\u011flama eklemesini i\u00e7erir.<\/p>\n
\n- \u00d6nem Derecesi:<\/b> Konu\u015fmadaki her ifadenin veya bilginin \u00f6nem derecesini belirleyerek, sadece en kritik olanlar\u0131 geri \u00e7a\u011f\u0131rmak.<\/li>\n
- Zaman Duyarl\u0131l\u0131\u011f\u0131:<\/b> En yeni ve en alakal\u0131 bilgileri \u00f6nceliklendirmek.<\/li>\n
- Kullan\u0131c\u0131 Niyeti:<\/b> Kullan\u0131c\u0131n\u0131n mevcut niyetini anlayarak, bu niyete en uygun bilgileri getirmek.<\/li>\n<\/ul>\n
Bu dinamik yakla\u015f\u0131m, ajan\u0131n daha ak\u0131ll\u0131 ve ilgili yan\u0131tlar vermesini sa\u011flar.<\/p>\n
Uygulamal\u0131 \u00c7\u00f6z\u00fcmler ve En \u0130yi Pratikler<\/h3>\n
Teorik yakla\u015f\u0131mlar\u0131 prati\u011fe d\u00f6kmek, ajan\u0131n haf\u0131za sorununu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Konu\u015fma Ge\u00e7mi\u015fi ve \u00d6nemli Anlar\u0131 Depolama<\/h4>\n
Konu\u015fma ge\u00e7mi\u015finin tamam\u0131n\u0131 vekt\u00f6r veritaban\u0131nda depolamak, ajan\u0131n t\u00fcm ge\u00e7mi\u015fe eri\u015febilmesini sa\u011flar. Ancak her mesaj\u0131 ayr\u0131 ayr\u0131 depolamak yerine, mant\u0131ksal konu\u015fma par\u00e7alar\u0131n\u0131 veya \u00f6nemli anlar\u0131 gruplayarak depolamak daha verimlidir.<\/p>\n
\n- Par\u00e7alama (Chunking):<\/b> Uzun metinleri daha k\u00fc\u00e7\u00fck, anlaml\u0131 par\u00e7alara ay\u0131r\u0131p her par\u00e7ay\u0131 ayr\u0131 ayr\u0131 vekt\u00f6rle\u015ftirmek.<\/li>\n
- Meta Veri Ekleme:<\/b> Her vekt\u00f6rle birlikte zaman damgas\u0131, kullan\u0131c\u0131 kimli\u011fi, konu etiketi gibi meta verileri depolamak. Bu, daha hassas aramalar yapmay\u0131 sa\u011flar.<\/li>\n<\/ul>\n
Etkin Vekt\u00f6r Veritaban\u0131 Se\u00e7imi ve Optimizasyonu<\/h4>\n
Do\u011fru vekt\u00f6r veritaban\u0131n\u0131 se\u00e7mek ve onu etkin bir \u015fekilde kullanmak, sistem performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler.<\/p>\n
\n- \u00d6l\u00e7eklenebilirlik:<\/b> Ajan\u0131n\u0131z\u0131n kullan\u0131c\u0131 say\u0131s\u0131 ve veri hacmi artt\u0131k\u00e7a veritaban\u0131n\u0131n \u00f6l\u00e7eklenebilir oldu\u011fundan emin olun.<\/li>\n
- Maliyet:<\/b> Bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmlerin maliyetlerini de\u011ferlendirin.<\/li>\n
- Entegrasyon Kolayl\u0131\u011f\u0131:<\/b> Kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z framework'lerle (LangChain, LlamaIndex vb.) iyi entegre olan bir \u00e7\u00f6z\u00fcm se\u00e7in.<\/li>\n
- \u0130ndeksleme Stratejileri:<\/b> H\u0131zl\u0131 arama i\u00e7in HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds) gibi indeksleme algoritmalar\u0131n\u0131 kullan\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n
Prompt M\u00fchendisli\u011fi ile Belle\u011fi Y\u00f6nlendirme<\/h4>\n
LLM'ye g\u00f6nderilen prompt'u dikkatli bir \u015fekilde tasarlamak, ajan\u0131n geri \u00e7a\u011fr\u0131lan bilgileri en iyi \u015fekilde kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
\n# \u00d6rnek RAG prompt yap\u0131s\u0131\n\"A\u015fa\u011f\u0131daki konu\u015fma ge\u00e7mi\u015fi ve ilgili bilgiler \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda kullan\u0131c\u0131 sorusuna yan\u0131t verin.\n\nKonu\u015fma Ge\u00e7mi\u015fi:\n{conversation_history}\n\n\u0130lgili Bilgiler (Haf\u0131zadan Geri \u00c7a\u011fr\u0131ld\u0131):\n{retrieved_information}\n\nKullan\u0131c\u0131 Sorusu: {user_question}\n\nYan\u0131t\u0131n\u0131z:\"\n<\/pre>\n<\/code>
\nPrompt'ta geri \u00e7a\u011fr\u0131lan bilgilerin a\u00e7\u0131k\u00e7a belirtilmesi ve LLM'ye bu bilgileri kullanmas\u0131 talimat\u0131n\u0131n verilmesi \u00f6nemlidir.<\/p>\n
Fine-Tuning ve Transfer \u00d6\u011frenimi<\/h4>\n
Baz\u0131 durumlarda, ajan\u0131n belirli bir alan veya kullan\u0131c\u0131 kitlesi i\u00e7in daha iyi hat\u0131rlamas\u0131n\u0131 sa\u011flamak amac\u0131yla LLM'nin fine-tuning (ince ayar) yap\u0131lmas\u0131 gerekebilir.<\/p>\n
\n- Alan Spesifik Bellek:<\/b> Belirli bir sekt\u00f6rde \u00e7al\u0131\u015fan bir ajan i\u00e7in, o sekt\u00f6rdeki terminolojiyi ve bilgiyi daha iyi anlamas\u0131 i\u00e7in fine-tuning yap\u0131labilir.<\/li>\n
- Kullan\u0131c\u0131 Tercihleri:<\/b> Ajan\u0131n belirli kullan\u0131c\u0131lar\u0131n tercihlerini daha uzun s\u00fcre hat\u0131rlamas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in fine-tuning kullan\u0131labilir, ancak bu genellikle daha karma\u015f\u0131k ve maliyetli bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr.<\/li>\n<\/ul>\n
Fine-tuning, genellikle RAG'e ek olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclen daha ileri bir optimizasyon ad\u0131m\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Gelecekteki Y\u00f6nelimler ve Devam Eden Zorluklar<\/h3>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131n bellek y\u00f6netimi alan\u0131 h\u0131zla geli\u015fmeye devam ediyor.<\/p>\n
\u00c7ok Modlu Bellek Sistemleri<\/h4>\n
Gelecekteki ajanlar, sadece metin tabanl\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda g\u00f6rsel, i\u015fitsel ve di\u011fer duyu modalitelerinden gelen bilgileri de hat\u0131rlayabilen \u00e7ok modlu bellek sistemlerine sahip olacak. Bu, ajan\u0131n d\u00fcnyay\u0131 daha b\u00fct\u00fcnsel bir \u015fekilde anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak.<\/p>\n
Kendi Kendine \u00d6\u011frenen Bellek Mekanizmalar\u0131<\/h4>\n
Ajanlar, hangi bilgilerin \u00f6nemli oldu\u011funu ve ne zaman geri \u00e7a\u011fr\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fini kendi kendine \u00f6\u011frenebilen, adaptif bellek mekanizmalar\u0131 geli\u015ftirecek. Bu, daha az manuel m\u00fcdahale ve daha ak\u0131ll\u0131 bellek y\u00f6netimi anlam\u0131na geliyor.<\/p>\n
\u00d6l\u00e7eklenebilirlik ve Maliyet Optimizasyonu<\/h4>\n
B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli ajan sistemleri i\u00e7in bellek y\u00f6netimi, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve maliyet a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemli zorluklar sunmaya devam edecektir. Daha verimli vekt\u00f6r arama algoritmalar\u0131, daha uygun maliyetli g\u00f6mme modelleri ve ak\u0131ll\u0131 \u00f6nbellekleme stratejileri bu alandaki ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n odak noktas\u0131 olmaya devam edecektir.<\/p>\n
Sonu\u00e7<\/h3>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131n haf\u0131za kayb\u0131, LLM'lerin ba\u011flam penceresi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131ndan ve durumsuz do\u011fas\u0131ndan kaynaklanan temel bir sorundur. Ancak vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, Retrieval Augmented Generation (RAG) mimarisi ve dinamik bellek mod\u00fclleri gibi geli\u015fmi\u015f teknikler sayesinde bu sorunu b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde a\u015fmak m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Ajanlar\u0131m\u0131za uzun s\u00fcreli bellek kazand\u0131rarak, daha tutarl\u0131, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ve kullan\u0131\u015fl\u0131 deneyimler sunabiliriz. Bu alandaki s\u00fcrekli yenilikler, yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131n gelecekte \u00e7ok daha ak\u0131ll\u0131 ve insan benzeri etkile\u015fimler sunaca\u011f\u0131n\u0131n habercisidir.<\/p>\n
SSS (S\u0131k Sorulan Sorular)<\/h3>\nYapay zeka ajanlar\u0131 neden haf\u0131zaya ihtiya\u00e7 duyar?<\/h4>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131, kullan\u0131c\u0131larla tutarl\u0131 ve anlaml\u0131 etkile\u015fimler kurmak i\u00e7in haf\u0131zaya ihtiya\u00e7 duyar. Haf\u0131za olmadan, her etkile\u015fim s\u0131f\u0131rdan ba\u015flar, bu da ajan\u0131n \u00f6nceki konu\u015fmalar\u0131, kullan\u0131c\u0131 tercihlerini veya \u00f6\u011frenilen bilgileri hat\u0131rlayamamas\u0131na ve tekrarlayan, alakas\u0131z yan\u0131tlar vermesine neden olur.<\/p>\n
Ba\u011flam penceresi nedir ve neden s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r?<\/h4>\n
Ba\u011flam penceresi, bir b\u00fcy\u00fck dil modelinin (LLM) ayn\u0131 anda i\u015fleyebilece\u011fi maksimum girdi (prompt) uzunlu\u011funu ifade eden bir token veya karakter limitidir. Bu limit, modelin mimarisinden ve hesaplama kaynaklar\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131\u011f\u0131ndan kaynaklan\u0131r. Daha b\u00fcy\u00fck ba\u011flam pencereleri, daha fazla i\u015flem g\u00fcc\u00fc ve maliyet gerektirir.<\/p>\n
Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 haf\u0131za sorununu nas\u0131l \u00e7\u00f6zer?<\/h4>\n
Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, metinleri say\u0131sal vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek (embedding) ve bu vekt\u00f6rleri depolayarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bir kullan\u0131c\u0131 sorgusu geldi\u011finde, sorgu da vekt\u00f6rle\u015ftirilir ve veritaban\u0131nda anlamsal olarak en benzer bilgiler geri \u00e7a\u011fr\u0131l\u0131r. Bu bilgiler daha sonra LLM'ye prompt olarak eklenir, b\u00f6ylece model ba\u011flam penceresi limitlerine tak\u0131lmadan geni\u015f bir bilgi havuzuna eri\u015febilir.<\/p>\n
RAG ne anlama geliyor ve neden \u00f6nemlidir?<\/h4>\n
RAG, Retrieval Augmented Generation (Geri \u00c7a\u011f\u0131rma Destekli \u00dcretim) anlam\u0131na gelir. Bu mimari, bir LLM'nin harici bir bilgi taban\u0131ndan (genellikle vekt\u00f6r veritaban\u0131) ilgili bilgileri geri \u00e7a\u011f\u0131rmas\u0131n\u0131 ve bu bilgileri kullanarak daha do\u011fru ve g\u00fcncel yan\u0131tlar \u00fcretmesini sa\u011flar. RAG, LLM'lerin bilgi g\u00fcncelli\u011fi ve spesifik alanlardaki yetersizliklerini gidermede kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Bellek y\u00f6netimi i\u00e7in hangi ara\u00e7lar kullan\u0131labilir?<\/h4>\n
Bellek y\u00f6netimi i\u00e7in \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar ve k\u00fct\u00fcphaneler mevcuttur:<\/p>\n
\n- Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131:<\/b> Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, Qdrant.<\/li>\n
- G\u00f6mme Modelleri:<\/b> OpenAI Embeddings, Cohere Embeddings, Hugging Face Transformers.<\/li>\n
- LLM Orkestrasyon \u00c7er\u00e7eveleri:<\/b> LangChain, LlamaIndex, bu ara\u00e7lar\u0131 entegre ederek bellek mod\u00fclleri olu\u015fturmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"# Basit bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 \u00f6rne\u011fi (durumsuz) def generate_response(prompt): # LLM API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 response = llm_api.","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-40950","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)? - 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\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"# Basit bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 \u00f6rne\u011fi (durumsuz) def generate_response(prompt): # LLM API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 response = llm_api.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-03-02T10:00:38+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=\"14 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)?\",\"datePublished\":\"2026-03-02T10:00:38+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/\"},\"wordCount\":2620,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/\",\"name\":\"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-03-02T10:00:38+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)?\"}]},{\"@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":"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)? - 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\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)?","og_description":"# Basit bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 \u00f6rne\u011fi (durumsuz) def generate_response(prompt): # LLM API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 response = llm_api.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-03-02T10:00:38+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"14 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)?","datePublished":"2026-03-02T10:00:38+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/"},"wordCount":2620,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/","name":"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-03-02T10:00:38+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-ajaniniz-neden-surekli-hafizasini-kaybediyor-ve-biz-bunu-nasil-cozduk\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Yapay Zeka Ajan\u0131n\u0131z Neden S\u00fcrekli Haf\u0131zas\u0131n\u0131 Kaybediyor (ve Biz Bunu Nas\u0131l \u00c7\u00f6zd\u00fck)?"}]},{"@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\/40950","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=40950"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40950\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40950"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40950"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40950"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}