Bu rehberde PostgreSQL'in maliyet tabanlı optimizatörünün neden yetersiz kaldığını, cardinality estimation ve join order optimizasyonunda makine öğrenmesi tabanlı çözümlerin nasıl uygulandığını ve 4B parametreli transformer modelini Triton ve planner_hook ile production'a almanın pratik yollarını anlatıyoruz.

Bu makalede, AI projelerinin başarısız olmasının dört ana nedenini öğreneceksiniz: veri kalitesi, belirsiz hedefler, yanlış model seçimi ve stakeholder yönetimi. Her hatayı derinlemesine inceleyip, mühendislik pratiklerini uygulayarak projelerinizi başarıya taşıyabilecek pratik adımlar keşfedin.

Bu makalede, bir modeli üretim ortamına taşımak için gereken 5 kritik mühendislik katmanını inceliyoruz: model değerlendirmesi, gözlemlenebilirlik, maliyet gecikme yönetimi, veri sapması algılama ve güvenlik kural setleri. Kontrol listemizi uygulayarak güvenle dağıtabilir, kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve sürpriz maliyetleri önleyebilirsiniz.

Yazılım geliştirme süreçlerinde yapay zeka kullanırken sık rastlanan mitleri ve bunların projeleriniz üzerindeki gerçek etkisini keşfedin. Bu makalede, yanlış anlaşılmalardan korunmanız ve AI araçlarını bilinçli bir şekilde kullanmanız için pratik bilgiler sunuyoruz.

Bu yazıda, uzun ömürlü AI ajanlarında yaşanan oturum hileleri ve bellek sızıntısı sorunlarına Stateless MCP mimarisi ile kalıcı bir çözüm sunuyoruz. Adım adım uygulama kılavuzumuzla kurulumu öğrenin ve ajanlarınızı daha güvenilir, ölçeklenebilir ve bakımı kolay hale getirin.

SAP BTP, eski ERP sistemlerini modern bulut uygulamalarıyla sorunsuz bir şekilde birleştirerek hızlı ve güvenli dönüşüm sağlar. Modüler mimarisi sayesinde genişletme ve entegrasyon yaparken SAP'nin çekirdek koduna dokunmadan, sürekli gelişimi koruyabilirsiniz.