LLM Uygulama Mimarisi

İLERİ

Ölçeklenebilir LLM uygulamaları için sistem tasarımı, orchestration ve mimari pattern’ler.

📋 Konu Listesi

01 LLM uygulaması katmanları → 02 LangChain framework → 03 LlamaIndex framework → 04 Haystack framework → 05 Semantic Kernel (Microsoft) → 06 DSPy framework → 07 API gateway pattern → 08 LLM proxy (LiteLLM) → 09 Fallback stratejileri (model failover) → 10 Load balancing (birden fazla API key) → 11 Observability nedir → 12 LangSmith tracing → 13 Helicone monitoring → 14 Langfuse → 15 Structured output (Pydantic, instructor) → 16 Output parsing → 17 Guard rails (Guardrails AI, NeMo) → 18 Content filtering → 19 PII detection ve maskeleme → 20 Async LLM çağrıları →

Konu Listesi

LLM uygulaması katmanları
LangChain framework
LlamaIndex framework
Haystack framework
Semantic Kernel (Microsoft)
DSPy framework
API gateway pattern
LLM proxy (LiteLLM)
Fallback stratejileri (model failover)
Load balancing (birden fazla API key)
Observability nedir
LangSmith tracing
Helicone monitoring
Langfuse
Structured output (Pydantic, instructor)
Output parsing
Guard rails (Guardrails AI, NeMo)
Content filtering
PII detection ve maskeleme
Async LLM çağrıları

LLM Temelleri Prompt Mühendisliği RAG Sistemleri AI Agents MCP Protocol Token Optimizasyonu Fine-Tuning LLM Mimarisi Değerlendirme Güvenlik & Etik MLOps Multimodal AI Özel Araçlar Knowledge Bases İleri Seviye LLM Temelleri Prompt Mühendisliği RAG Sistemleri AI Agents MCP Protocol Token Optimizasyonu Fine-Tuning LLM Mimarisi Değerlendirme Güvenlik & Etik MLOps Multimodal AI Özel Araçlar Knowledge Bases İleri Seviye

LLM Uygulama Mimarisi

📋 Konu Listesi

Konu Listesi

AI Kariyerine Bugün Başla