B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler) geli\u015ftik\u00e7e, \u00fcrettikleri yan\u0131tlar\u0131n kalitesini ve do\u011frulu\u011funu \u00f6l\u00e7mek giderek daha kritik hale geliyor. Peki, ayn\u0131 yapay zeka modeline verilen ayn\u0131 yan\u0131ta, farkl\u0131 de\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131 neden bu kadar farkl\u0131 puanlar verebilir? Bu makalede, bu ilgin\u00e7 senaryoyu mercek alt\u0131na alacak, RAGAS ve DeepEval gibi pop\u00fcler LLM de\u011ferlendirme \u00e7er\u00e7evelerinin \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerini inceleyecek ve bu t\u00fcr tutars\u0131zl\u0131klar\u0131n ard\u0131ndaki nedenleri derinlemesine analiz edece\u011fiz. Hedefimiz, LLM de\u011ferlendirme s\u00fcrecindeki n\u00fcanslar\u0131 anlamak ve modellerinizi daha etkili bir \u015fekilde nas\u0131l test edebilece\u011finize dair pratik bilgiler sunmak.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler), insan benzeri metinler \u00fcretebilme yetenekleriyle dikkat \u00e7ekiyor. Ancak bu yetenekleri, onlar\u0131 de\u011ferlendirmeyi karma\u015f\u0131k bir hale getiriyor. Geleneksel yaz\u0131l\u0131m testlerinde, bir \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n do\u011fru olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 net bir \u015fekilde belirleyebiliriz. \u00d6rne\u011fin, bir hesaplama program\u0131n\u0131n 5+5 i\u00e7in 10 sonucunu vermesi beklenir. E\u011fer 11 verirse, bu a\u00e7\u0131k bir hatad\u0131r. LLM’ler s\u00f6z konusu oldu\u011funda ise durum farkl\u0131d\u0131r. Bir soruya verilebilecek birden fazla do\u011fru yan\u0131t olabilir ve “do\u011fruluk” kavram\u0131, ba\u011flama, tonlamaya ve hatta yarat\u0131c\u0131l\u0131\u011fa g\u00f6re de\u011fi\u015febilir. Bu da, otomatik de\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131n\u0131n i\u015fini zorla\u015ft\u0131r\u0131r. LLM’lerin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 de\u011ferlendirirken sadece teknik do\u011frulu\u011fu de\u011fil, ayn\u0131 zamanda ak\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131, tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131, ba\u011flama uygunlu\u011fu ve hatta hal\u00fcsinasyon (uydurma bilgi \u00fcretme) riskini de g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmak gerekir. Bu \u00e7ok boyutlu de\u011ferlendirme ihtiyac\u0131, RAGAS ve DeepEval gibi \u00f6zel ara\u00e7lar\u0131n geli\u015ftirilmesine yol a\u00e7m\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
LLM’leri de\u011ferlendirirken kullan\u0131lan bir\u00e7ok metrik bulunmaktad\u0131r. Bu metrikler, modelin farkl\u0131 y\u00f6nlerini \u00f6l\u00e7meyi hedefler. En yayg\u0131n metriklerden baz\u0131lar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n
Bu metrikler, LLM’lerin performans\u0131n\u0131 nicel olarak ifade etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Ancak, bir LLM’nin “iyi” olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek sadece bu say\u0131lara bakarak m\u00fcmk\u00fcn de\u011fildir. De\u011ferlendirme arac\u0131, bu metrikleri nas\u0131l hesaplad\u0131\u011f\u0131 ve hangi fakt\u00f6rlere a\u011f\u0131rl\u0131k verdi\u011fi konusunda b\u00fcy\u00fck farkl\u0131l\u0131klar g\u00f6sterebilir. \u0130\u015fte bu noktada, RAGAS ve DeepEval gibi \u00f6zel ara\u00e7lar\u0131n devreye girmesi \u00f6nem kazan\u0131r.<\/p>\n
RAGAS (RAG Assessment) ve DeepEval, LLM’lerin performans\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lard\u0131r. Her ikisi de belirli g\u00f6revler i\u00e7in modellerin kalitesini \u00f6l\u00e7meyi hedefler, ancak bunu farkl\u0131 y\u00f6ntemlerle yaparlar.<\/p>\n
RAGAS, \u00f6zellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinin de\u011ferlendirilmesi i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015ftir. RAG sistemleri, harici bir bilgi taban\u0131ndan (\u00f6rne\u011fin, belgeler) bilgi al\u0131p bu bilgiyi kullanarak yan\u0131t \u00fcreten LLM’lerdir. RAGAS, bu t\u00fcr sistemlerin do\u011frulu\u011funu ve g\u00fcvenilirli\u011fini \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f metrikler sunar. Bu metrikler \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n
RAGAS, bu metrikleri hesaplamak i\u00e7in genellikle ba\u015fka bir LLM’yi veya \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f modelleri kullan\u0131r. Bu, de\u011ferlendirme s\u00fcrecini otomatikle\u015ftirirken, ayn\u0131 zamanda de\u011ferlendirme arac\u0131n\u0131n kendisinin de bir LLM olmas\u0131 nedeniyle baz\u0131 n\u00fcanslar i\u00e7erebilir. RAGAS’\u0131n temel amac\u0131, RAG sistemlerinin “hal\u00fcsinasyon” yapma e\u011filimini azaltmak ve \u00fcretilen bilgilerin g\u00fcvenilirli\u011fini art\u0131rmakt\u0131r.<\/p>\n
DeepEval ise daha genel ama\u00e7l\u0131 bir LLM de\u011ferlendirme \u00e7er\u00e7evesidir. RAGAS gibi belirli bir sisteme odaklanmak yerine, \u00e7e\u015fitli LLM g\u00f6revleri i\u00e7in geni\u015f bir metrik yelpazesi sunar. DeepEval, hem geleneksel metrikleri (BLEU, ROUGE gibi) hem de daha geli\u015fmi\u015f, anlamsal tabanl\u0131 metrikleri destekler. Ayr\u0131ca, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n kendi \u00f6zel de\u011ferlendirme metriklerini tan\u0131mlamalar\u0131na olanak tan\u0131yan bir esnekli\u011fe sahiptir.<\/p>\n
DeepEval’in sundu\u011fu baz\u0131 \u00f6nemli \u00f6zellikler \u015funlard\u0131r:<\/p>\n
DeepEval, modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 de\u011ferlendirirken genellikle referans yan\u0131tlarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma yapar. Ancak, referans yan\u0131tlar\u0131n olmad\u0131\u011f\u0131 durumlarda bile (\u00f6rne\u011fin, a\u00e7\u0131k u\u00e7lu sohbet botlar\u0131), anlamsal analiz ve di\u011fer y\u00f6ntemlerle bir de\u011ferlendirme sunabilir.<\/p>\n
\u015eimdi gelelim en can al\u0131c\u0131 noktaya: Neden ayn\u0131 yapay zeka modeline verilen ayn\u0131 yapay cevap, RAGAS ve DeepEval gibi iki farkl\u0131 de\u011ferlendirme arac\u0131 taraf\u0131ndan 0.0 ve 1.0 gibi tamamen z\u0131t puanlar alabilir? Bu durumun birka\u00e7 olas\u0131 nedeni vard\u0131r:<\/p>\n
En temel neden, iki arac\u0131n kulland\u0131\u011f\u0131 metriklerin ve bu metriklere atad\u0131klar\u0131 a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n farkl\u0131 olmas\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin:<\/p>\n
\u00d6zetle, RAGAS “Bu cevap, bilgi taban\u0131na ne kadar sad\u0131k ve do\u011fru?” sorusuna odaklan\u0131rken, DeepEval “Bu cevap, soruya ne kadar ilgili ve anlaml\u0131?” sorusuna daha fazla odaklanm\u0131\u015f olabilir. Ayn\u0131 cevab\u0131n bu farkl\u0131 sorulara verdi\u011fi yan\u0131tlar, farkl\u0131 puanlara yol a\u00e7ar.<\/p>\n
Bir\u00e7ok LLM de\u011ferlendirme arac\u0131, modelin \u00fcretti\u011fi cevab\u0131 bir veya daha fazla “referans cevap” ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131r. Bu referans cevaplar, insan taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f ideal yan\u0131tlar olabilir. E\u011fer bir ara\u00e7ta referans cevaplar yoksa veya kullan\u0131lan referans cevaplar, modelin cevab\u0131ndan farkl\u0131 bir mant\u0131kla veya odakla yaz\u0131lm\u0131\u015fsa, puanlama \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde etkilenebilir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, bir soruya verilebilecek birden fazla do\u011fru yan\u0131t olabilir. E\u011fer referans cevaplar sadece bir tanesini kaps\u0131yorsa ve LLM’nin \u00fcretti\u011fi cevap ba\u015fka bir do\u011fru yan\u0131tsa, referansla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma yapan bir ara\u00e7 (\u00f6zellikle BLEU veya ROUGE gibi n-gram tabanl\u0131 metrikler kullananlar) d\u00fc\u015f\u00fck puan verebilir. DeepEval, referans cevaplar\u0131n kalitesini ve \u00e7e\u015fitlili\u011fini dikkate alarak daha esnek kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar yapabilirken, RAGAS gibi ara\u00e7lar, \u00f6zellikle RAG sistemlerinde, referans olarak kullan\u0131lan bilgi taban\u0131na odaklanabilir.<\/p>\n
Hem RAGAS hem de DeepEval, metrikleri hesaplamak i\u00e7in arka planda ba\u015fka LLM’ler kullanabilir. Bu, de\u011ferlendirme s\u00fcrecine bir miktar “subjektiflik” katabilir. Farkl\u0131 LLM’ler, ayn\u0131 metni farkl\u0131 \u015fekillerde yorumlayabilir. Bu nedenle, de\u011ferlendirme arac\u0131n\u0131n kendisinin kulland\u0131\u011f\u0131 LLM’nin yetenekleri ve \u00f6nyarg\u0131lar\u0131, nihai puan\u0131 etkileyebilir.<\/p>\n
E\u011fer RAGAS ve DeepEval, de\u011ferlendirme i\u00e7in farkl\u0131 temel LLM’ler kullan\u0131yorsa, bu LLM’lerin metni anlama ve yorumlama bi\u00e7imlerindeki farkl\u0131l\u0131klar, \u00fcretilen puanlarda tutars\u0131zl\u0131klara yol a\u00e7abilir. Bir LLM, bir cevab\u0131 daha “yarat\u0131c\u0131” veya “anlaml\u0131” bulurken, di\u011feri daha “do\u011frudan” veya “olgusal” bulabilir ve bu yorumlar puanlamaya yans\u0131r.<\/p>\n
LLM’ler, verilen ba\u011flam\u0131 (prompt, \u00f6nceki konu\u015fma, belgeler vb.) yorumlayarak yan\u0131t \u00fcretirler. De\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131 da bu ba\u011flam\u0131 anlamak zorundad\u0131r. E\u011fer de\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131, ayn\u0131 ba\u011flam\u0131 farkl\u0131 \u015fekillerde yorumlarsa, bu durum modelin cevab\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmelerini ve dolay\u0131s\u0131yla puanlar\u0131n\u0131 etkiler.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, bir prompt’ta \u00f6rt\u00fck bir talep varsa ve LLM bu talebi yerine getirmi\u015fse, bir de\u011ferlendirme arac\u0131 bu talebi fark etmeyip cevab\u0131 alakas\u0131z bulabilirken, di\u011feri talebi anlay\u0131p cevab\u0131 uygun g\u00f6rebilir. Bu, \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k veya \u00e7ok katmanl\u0131 prompt’larda s\u0131k\u00e7a kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan bir durumdur.<\/p>\n
LLM’lerin en b\u00fcy\u00fck sorunlar\u0131ndan biri hal\u00fcsinasyonlard\u0131r (ger\u00e7ek olmayan bilgi \u00fcretme). RAGAS gibi ara\u00e7lar, RAG sistemlerinin olgusal tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131na odakland\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in hal\u00fcsinasyonlar\u0131 tespit etmeye daha duyarl\u0131 olabilir. E\u011fer LLM’nin cevab\u0131nda, bilgi taban\u0131nda olmayan veya \u00e7eli\u015fen k\u00fc\u00e7\u00fck bir bilgi varsa, RAGAS bunu bir hata olarak g\u00f6r\u00fcp puan\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir.<\/p>\n
DeepEval ise, genel bir de\u011ferlendirme arac\u0131 olarak, hal\u00fcsinasyonlar\u0131 tespit etmek i\u00e7in farkl\u0131 yakla\u015f\u0131mlar kullanabilir. Belki de cevab\u0131n genel anlam\u0131 do\u011fruysa ve hal\u00fcsinasyonlar \u00e7ok bariz de\u011filse, puan\u0131 \u00e7ok fazla etkilenmeyebilir. Bu durum, ayn\u0131 cevab\u0131n birinde 0.0 (hal\u00fcsinasyon nedeniyle) di\u011ferinde 1.0 (genel olarak anlaml\u0131 kabul edildi\u011fi i\u00e7in) puan almas\u0131na neden olabilir.<\/p>\n
Bir e-ticaret platformu i\u00e7in m\u00fc\u015fteri hizmetleri botu geli\u015ftirdi\u011fimizi varsayal\u0131m. Botun g\u00f6revi, m\u00fc\u015fterilerin \u00fcr\u00fcnler hakk\u0131nda sordu\u011fu sorular\u0131 yan\u0131tlamak ve bu yan\u0131tlar\u0131 platformun \u00fcr\u00fcn katalo\u011fundan al\u0131nan bilgilere dayand\u0131rmak. Bu, tipik bir RAG (Retrieval-Augmented Generation) senaryosudur.<\/p>\n
Test etti\u011fimiz LLM’nin \u00fcretti\u011fi bir cevap \u015f\u00f6yle olsun:<\/p>\n
Soru:<\/strong> “Bu telefonun pil \u00f6mr\u00fc ne kadar ve su ge\u00e7irmez mi?”<\/p>\n LLM Cevab\u0131:<\/strong> “Bu telefonun pil \u00f6mr\u00fc, ortalama kullan\u0131mda 2 g\u00fcn civar\u0131ndad\u0131r. Ayr\u0131ca, IP68 sertifikas\u0131na sahip oldu\u011fu i\u00e7in suya ve toza kar\u015f\u0131 dayan\u0131kl\u0131d\u0131r.”<\/p>\n \u015eimdi bu cevab\u0131 RAGAS ve DeepEval ile de\u011ferlendirelim:<\/p>\n Bu nedenlerle, RAGAS bu cevaba muhtemelen d\u00fc\u015f\u00fck bir puan verecektir, \u00f6rne\u011fin 0.0.<\/p>\n Bu nedenlerle, DeepEval bu cevaba muhtemelen y\u00fcksek bir puan verecektir, \u00f6rne\u011fin 1.0.<\/p>\n<\/ul>\n G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi, ayn\u0131 cevap, farkl\u0131 de\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131n\u0131n odak noktalar\u0131 ve metrikleri nedeniyle tamamen farkl\u0131 sonu\u00e7lar alm\u0131\u015ft\u0131r. RAGAS, RAG sistemlerinin g\u00fcvenilirli\u011fi i\u00e7in kritik olan olgusal do\u011frulu\u011fa odaklan\u0131rken, DeepEval, cevab\u0131n genel anla\u015f\u0131l\u0131rl\u0131\u011f\u0131na ve alakal\u0131l\u0131\u011f\u0131na daha fazla a\u011f\u0131rl\u0131k vermi\u015f olabilir.<\/p>\n Bu t\u00fcr tutars\u0131zl\u0131klarla kar\u015f\u0131la\u015fmamak veya bu tutars\u0131zl\u0131klar\u0131 daha iyi y\u00f6netmek i\u00e7in baz\u0131 stratejiler izlenebilir:<\/p>\n Kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z LLM’nin t\u00fcr\u00fcne ve amac\u0131na en uygun de\u011ferlendirme arac\u0131n\u0131 se\u00e7mek \u00f6nemlidir. E\u011fer bir RAG sistemi geli\u015ftiriyorsan\u0131z, RAGAS gibi bu t\u00fcr sistemler i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f ara\u00e7lar daha faydal\u0131 olacakt\u0131r. Genel ama\u00e7l\u0131 sohbet botlar\u0131 veya metin \u00fcretme g\u00f6revleri i\u00e7in ise DeepEval gibi daha esnek \u00e7er\u00e7eveler tercih edilebilir.<\/p>\n Tek bir de\u011ferlendirme arac\u0131na g\u00fcvenmek yerine, farkl\u0131 ara\u00e7lar\u0131 bir arada kullanmak daha kapsaml\u0131 bir resim sunar. RAGAS’\u0131n verdi\u011fi d\u00fc\u015f\u00fck puan, olgusal tutarl\u0131l\u0131k sorununu i\u015faret ederken, DeepEval’in verdi\u011fi y\u00fcksek puan, cevab\u0131n genel olarak anla\u015f\u0131l\u0131r oldu\u011funu g\u00f6sterebilir. Bu iki bilgi bir araya geldi\u011finde, modelin hangi alanlarda geli\u015ftirilmesi gerekti\u011fi daha net anla\u015f\u0131l\u0131r.<\/p>\n E\u011fer de\u011ferlendirme arac\u0131n\u0131z referans cevaplar kullan\u0131yorsa, bu cevaplar\u0131n m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca kapsaml\u0131, do\u011fru ve \u00e7e\u015fitli oldu\u011fundan emin olun. Farkl\u0131 senaryolar\u0131 ve olas\u0131 do\u011fru yan\u0131tlar\u0131 kapsayan referanslar, de\u011ferlendirme sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n daha g\u00fcvenilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n Her arac\u0131n hangi metrikleri kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve bu metriklere ne kadar a\u011f\u0131rl\u0131k verdi\u011fini anlamak \u00f6nemlidir. DeepEval gibi ara\u00e7larda, belirli bir g\u00f6rev i\u00e7in en \u00f6nemli olan metriklere odaklanmak veya kendi \u00f6zel metriklerinizi tan\u0131mlamak, daha anlaml\u0131 sonu\u00e7lar elde etmenizi sa\u011flar.<\/p>\n Otomatik de\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131 \u00e7ok faydal\u0131d\u0131r, ancak insan sezgisinin ve ba\u011flam\u0131 anlama yetene\u011finin yerini tam olarak tutamazlar. \u00d6zellikle kritik uygulamalarda, otomatik de\u011ferlendirme sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 insan uzmanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irmek, en do\u011fru karar\u0131 vermenizi sa\u011flar.<\/p>\n LLM de\u011ferlendirme ara\u00e7lar\u0131, yapay zeka modellerinin performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Ancak, RAGAS ve DeepEval \u00f6rne\u011finde g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi, ayn\u0131 cevaba farkl\u0131 puanlar verebilirler. Bu durum, ara\u00e7lar\u0131n farkl\u0131 metrikler kullanmas\u0131ndan, referans cevaplar\u0131n varl\u0131\u011f\u0131ndan veya kalitesinden, de\u011ferlendirme arac\u0131n\u0131n kendi yorumlama yetene\u011finden ve hatta kullan\u0131lan temel LLM’nin \u00f6zelliklerinden kaynaklanabilir. LLM geli\u015ftiricileri olarak, bu ara\u00e7lar\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc y\u00f6nlerini ve s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 anlamak, do\u011fru arac\u0131 se\u00e7mek, birden fazla arac\u0131 birlikte kullanmak ve insan de\u011ferlendirmesini ihmal etmemek, modellerimizin kalitesini en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karmak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. LLM’lerin d\u00fcnyas\u0131 geli\u015ftik\u00e7e, de\u011ferlendirme y\u00f6ntemlerinin de bu geli\u015fime ayak uydurmas\u0131 gerekecektir.<\/p>\n Cevap:<\/strong> RAGAS, \u00f6zellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinin olgusal tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 ve g\u00fcvenilirli\u011fi \u00fczerine odaklanm\u0131\u015f bir de\u011ferlendirme arac\u0131d\u0131r. DeepEval ise daha genel ama\u00e7l\u0131, geni\u015f bir metrik yelpazesi sunan ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir bir LLM de\u011ferlendirme \u00e7er\u00e7evesidir.<\/p>\n Cevap:<\/strong> Bu durum, ara\u00e7lar\u0131n farkl\u0131 metrikler kullanmas\u0131ndan, farkl\u0131 a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131rmalar yapmas\u0131ndan, referans cevaplar\u0131n varl\u0131\u011f\u0131ndan veya kalitesinden, ba\u011flam\u0131 yorumlama bi\u00e7imlerinden ve de\u011ferlendirme arac\u0131n\u0131n kendisinin LLM tabanl\u0131 olmas\u0131ndan kaynaklanabilir.<\/p>\n Cevap:<\/strong> Otomatik ara\u00e7lar nicel veriler sunsa da, insan de\u011ferlendirmesi ba\u011flam\u0131 anlama, n\u00fcanslar\u0131 fark etme ve yarat\u0131c\u0131l\u0131k gibi konularda \u00fcst\u00fcnd\u00fcr. \u00d6zellikle kritik uygulamalarda insan g\u00f6zden ge\u00e7irmesi, en do\u011fru sonu\u00e7lar\u0131 verir.<\/p>\n Cevap:<\/strong> Bu, geli\u015ftirdi\u011finiz LLM uygulamas\u0131n\u0131n t\u00fcr\u00fcne ve amac\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. RAG sistemleri i\u00e7in RAGAS, genel ama\u00e7l\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in DeepEval veya ba\u015fka bir ara\u00e7 uygun olabilir. En iyi yakla\u015f\u0131m, birden fazla arac\u0131 denemek ve projenizin gereksinimlerine en uygun olan\u0131 belirlemektir.<\/p>\n<\/ul>\n #LLM #YapayZeka #Do\u011falDil\u0130\u015fleme #De\u011ferlendirmeAra\u00e7lar\u0131 #RAGAS #DeepEval #Makine\u00d6\u011frenmesi<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler) geli\u015ftik\u00e7e, \u00fcrettikleri yan\u0131tlar\u0131n kalitesini ve do\u011frulu\u011funu \u00f6l\u00e7mek giderek daha kritik hale geliyor.","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-43717","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n\n
\n
\n
LLM De\u011ferlendirme Ara\u00e7lar\u0131n\u0131 Etkin Kullanma Stratejileri<\/h2>\n
1. Do\u011fru De\u011ferlendirme Arac\u0131n\u0131 Se\u00e7mek<\/h3>\n
2. Birden Fazla De\u011ferlendirme Arac\u0131n\u0131 Kullanmak<\/h3>\n
3. Referans Cevaplar\u0131 Dikkatle Haz\u0131rlamak<\/h3>\n
4. De\u011ferlendirme Metriklerini Anlamak ve \u00d6zelle\u015ftirmek<\/h3>\n
5. \u0130nsan De\u011ferlendirmesini G\u00f6z Ard\u0131 Etmemek<\/h3>\n
Sonu\u00e7<\/h2>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h2>\n
\n