Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Üretken (generative) yapay zeka modeli tamamlanmış bir metin yanıtını akıtırken (streams) veya döndürürken, Çıktı Korkuluğu (Output Guardrail) yükü (payload) engeller. Yüksek hızlı regex filtreleri, toksisite sınıflandırıcıları, PII maskeleme algoritmaları ve kaynak belgelere karşı olgusal (factual) temellendirme kontrolleri uygular; hassas belirteçleri (kredi kartı numaraları gibi) düzeltir (redacting) veya politikayı ihlal eden metni istemciye teslim etmeden önce standart feragatnamelerle değiştirir.
ScalabilityFault toleranceLatencyOOM (Out of Memory)Timeout+1 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Milyarlarca parametreli (parameter) temel model ağırlıklarını (base model weights) salt okunur bellekte dondurur, düşük seviyeli ayrıştırma matrislerini (low-rank decomposition matrices - adaptör katmanları) kilit dikkat projeksiyon katmanlarına (key attention projection layers) enjekte eder, yalnızca düşük seviyeli adaptör tensörleri için geri yayılım (backpropagation) gradyanlarını hesaplar, minimum GPU VRAM'i kullanarak adaptör ağırlıklarını günceller ve çıkarım zamanında (inference time) dinamik olarak yüklenebilen hafif adaptör kontrol noktalarını (adapter checkpoints - genellikle sadece birkaç megabayt) dışa aktarır.
ScalabilityFault toleranceLatencyOOM (Out of Memory)Timeout+1 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Karmaşık, belirsiz bir kullanıcı hedefi (objective) alındığında, planlama modeli hedefi açık girdiler ve çıktılarla ayrık, doğrulanabilir alt görevlere (subtasks) ayırır (decomposes). Yürütme motoru, bağımsız alt görevleri işçi iş parçacıkları (worker threads) veya alt temsilciler (subagents) genelinde eşzamanlı olarak (concurrently) zamanlar, beklenen şemalara karşı araç yanıt yüklerini değerlendirir, çalışan bellekte (working memory) yapılandırılmış ara durumu (intermediate state) korur ve sentezlenmiş (synthesized) sonal yanıtları döndürür.
Agentic PlannerPlan-and-Solve AgentTask Decomposition EngineTask DecompositionExecution DAG+7 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Gelen bir YZ (LLM) isteği ulaştığında, önbellek (cache) istem (prompt) belirteçlerini (tokens) analiz eder. Tam önek (prefix) eşleşmeleri için (örneğin, uzun sistem talimatları veya statik RAG bağlamı), istem değerlendirme (prompt evaluation) aşamasını atlayarak GPU'da veya ana bilgisayar belleğinde depolanan önceden hesaplanmış KV dikkat durumlarını (KV attention states) yeniden kullanır. Anlamsal (semantic) eşleşmeler için bir vektör deposuna (vector store) karşı kosinüs benzerliğini (cosine similarity) değerlendirir ve önceden doğrulanmış tamamlama yanıtlarını milisaniyeler içinde sunar.
LLM Semantic CacheKV-Cache StorePrompt Response CacheKV-Cache OffloadingPrefix Caching+7 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Uygulama hizmetleri, benzersiz anlamsal (semantic) tanımlayıcı ve sürüm etiketiyle (version tag) yüksek erişilebilirlik API'si aracılığıyla sabitlenmiş (pinned) istem (prompt) sürümlerini getirir. Kayıt defteri (registry), çalışma zamanı (runtime) bağlam (context) değişkenlerini doğrular ve şablona (template) güvenli bir şekilde ekler (interpolates), biçimlendirme (formatting) kısıtlamalarını uygular, denetlenebilirlik (auditability) için meta verileri kaydeder ve A/B testi ve değerlendirme (eval) kıyaslamaları (benchmarks) sırasında istem varyantları (variants) arasında sorunsuz trafik bölmeyi (traffic splitting) destekler.
Prompt StorePrompt CatalogAI Template RegistrySemantic Versioning (SemVer)Template Parameterization+7 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Belge alımı (document ingestion) sırasında, bilgi kaynakları ayrıştırılır, parçalara (chunked) ayrılır ve seyrek (sparse) anahtar kelime indekslerinin yanında bir vektör indeksinde (vector index) saklanan yoğun (dense) vektör yerleştirmelerine (vector embeddings) dönüştürülür. Bir kullanıcı sorgu gönderdiğinde, RAG işlem hattı hibrit anlamsal ve sözcüksel (semantic and lexical) arama yürütür, bir çapraz kodlayıcı (cross-encoder) kullanarak aday pasajları yeniden sıralar (reranks), doğrulanmış bağlam içeren zenginleştirilmiş bir istem (augmented prompt) oluşturur ve Yüksek Dil Modeline (LLM) doğru, alıntılanmış (cited) bir yanıt sentezlemesi (synthesize) talimatını verir.
Retrieval-Augmented GenerationVector SearchSemantic SearchContext Retrievalvector database+14 more
2 Karakter4 Konu
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Çerçeve (framework), mutasyon bulanıklaştırma (mutation fuzzing), çok dilli yorumlama (multilingual paraphrasing), persona rol yapma (persona roleplay) çerçevelemesi ve otomatik saldırı ağaçları (attack trees) kullanarak sistematik düşmanca saldırı (adversarial attack) vektörleri oluşturur. Bu yükleri hedef Yüksek Dil Modellerine (LLMs) ve aracı çalışma zamanlarına (agent runtimes) karşı yürütür, katı değerlendirme kriterlerine (rubrics) göre kalibre edilmiş otomatik güvenlik yargıçlarını (LLM-as-a-Judge) kullanarak yanıtları değerlendirir ve nicelleştirilmiş sağlamlık puanları (robustness scores) ile güvenlik açığı (vulnerability) defterleri verir.
Adversarial AI TesterJailbreak FuzzerAI Safety Evaluation SuiteAdversarial Prompt InjectionJailbreak Mutation+7 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Veri hattı (pipeline) üç farklı aşamada çalışır: önce komut (prompt) tamamlamaları genelinde ikili insan karşılaştırma (human comparison) verilerini toplar, ikinci olarak insan tercih puanlarını tahmin etmek için skaler bir ödül modeli (reward model) eğitir ve üçüncü olarak Proksimal Politika Optimizasyonu (Proximal Policy Optimization - PPO) veya Doğrudan Tercih Optimizasyonu (Direct Preference Optimization - DPO) gibi algoritmalar aracılığıyla hedef dil modeli politikasını (language model policy) optimize eder. Politikanın okunamayan veya bozuk çıktı rejimlerine kaymasını (drifting) önlemek için temel modele karşı Kullback-Leibler (KL) ıraksama cezaları (divergence penalties) uygular.
ScalabilityFault toleranceLatencyOOM (Out of Memory)Timeout+1 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Hafif (lightweight), düşük gecikmeli (low-latency) bir kodlayıcı model (encoder model) kullanarak gelen kullanıcı istemlerini (user prompts) vektör yerleştirmelerine (vector embeddings) dönüştürür. Daha sonra, tanımlanmış uygulama yönlendirmelerini (application routes) temsil eden önceden hesaplanmış merkez vektörlerine (centroid vectors) karşı ultra hızlı bir kosinüs benzerliği (cosine similarity) veya Öklid uzaklığı (Euclidean distance) hesaplaması yapar. Benzerlik puanı belirli bir eşiği aşarsa, sorgu anında tek haneli milisaniyeler içinde ilgili uzmanlaşmış YZ (LLM), ajansal iş akışına (agentic workflow) veya önceden hesaplanmış cevap önbelleğine (answer cache) yönlendirilir.
ScalabilityFault toleranceLatencyOOM (Out of Memory)Timeout+1 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Her çıkarım döngüsü (inference cycle) sırasında hafif taslak modeli, ardışık bağımlı olarak (autoregressively) hızla K aday jeton (candidate tokens) dizisi üretir. Daha büyük, hesaplama açısından ağır olan hedef modeli (target model), olasılık dağılımlarını hesaplayarak tek bir ileri geçişte (forward pass) tüm K jetonlarını aynı anda değerlendirir. Hedef modelin kabul kriterlerini (acceptance criteria) karşılayan jetonlar tutulurken, sapan ilk jeton düzeltilerek sistemin her hedef ileri geçişte birden çok geçerli jeton üretmesi sağlanır.
ScalabilityFault toleranceLatencyOOM (Out of Memory)Timeout+1 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Üretken (generative) modeller (GAN'lar, VAE'ler veya difüzyon modelleri gibi) veya olasılıksal (probabilistic) algoritmalar kullanarak yapısal şemaları (structural schemas), istatistiksel marjinalleri (statistical marginals), koşullu dağılımları (conditional distributions) ve zamansal korelasyonları (temporal correlations) çıkarmak (extract) için kaynak veri kümelerini (source datasets) analiz eder. Resmi diferansiyel gizlilik (differential privacy) kısıtlamalarını (constraints - örneğin DP-SGD) uygular ve yazılım testi (software testing), model eğitimi ve dışarıda paylaşım için uygun milyonlarca gerçekçi, sentetik (synthetic) kayıt (records) üretir.
ScalabilityFault toleranceLatencyOOM (Out of Memory)Timeout+1 more
Yapay Zeka ve Ajan Sistemleri Bir yapay zeka aracısı (AI agent) bir araç çağırdığında (invokes a tool) veya kod oluşturduğunda (generates code), orkestratör 50 milisaniye içinde geçici (ephemeral) bir mikro-sanal makine (Firecracker kullanarak Micro-VM) veya çekirdek düzeyinde izolasyona (kernel-level isolation) sahip bir kapsayıcı (gVisor runsc / seccomp / AppArmor) sağlar (provisions). Korumalı alan (sandbox) temiz, geçici bellek içi dosya sistemi (tmpfs) bağlar, katı cgroup bellek (ör. 256MB) ve CPU (ör. 0.5 vCPU) kotaları uygular (enforces), Linux (Linux) yetenekleri alınmış root (root) olmayan bir kullanıcı (kullanıcı ayrıcalıkları düşürülmüş) uygular (enforces) ve harici (outbound) ağ trafiğini tamamen bloke eder veya sıkı bir şekilde (tightly) yönlendirir (proxies). Korumalı alan (sandbox) betiği çalıştırır (executes), standart çıktıyı (stdout) ve standart hatayı (stderr) yakalar (captures), sıkı bir yürütme (execution) zaman aşımı uygular (örneğin 5 ila 10 saniye), yapılandırılmış yürütme sonuçlarını (structured execution results) döner ve yeni kurulumlara zemin hazırlamak (guarantee a clean state) için anında (immediately) silinir.
ScalabilityFault toleranceLatencyOOM (Out of Memory)Timeout+1 more
