Yönlendirici Ajan Modeli Nasıl Seçer
Bu rehber ne yapar
Yönlendirici Ajan Modeli akışında önce kaynak sınırı, sonra araç izni, en son model cevabı kontrol edilir. Böyle yapmazsanız RAG hatasını model kalitesi sanmanız çok kolaydır. Bu iş sonunda Kanarya 2B için tarihli bir karar kanıtı oluşur, RTX 3060 12GB sınıfı donanım not edilir ve ölçüm KPSS genel karşılaştırması ile ilişkilendirilir. Akış GitHub Actions ile yürür; daha geniş bağlam Kurs G002: Ajan ve Araç Çağrısı içinde işlenir.
Yasal uyarı: Bu içerik eğitim amaçlı teknik çalışma notudur; hukuki görüş, mevzuat yorumu, uyum belgesi veya profesyonel danışmanlık değildir. Kişisel veri, sağlık, finans, çocuk/öğrenci verisi, telif veya regüle sektörlerde gerçek uygulamadan önce yetkin hukuk/uyum uzmanıyla yazılı değerlendirme alın.
Operatör notu: Yönlendirici Ajan Modeli Nasıl Seçer: RAG veya ajan akışı kaynak, izin ve log sınırı olmadan demo sayılır; üretim kanıtı sayılmaz. İleri seviyede her varsayımı tarihli yazın; sürüm, sürücü veya lisans değişince karar tekrar açılabilsin. Bu rehberde beklenen kanıt outputs/yonlendirici-ajan-model-secimi.json dosyasıdır.
Ön koşullar
- Ubuntu 24.04 LTS ya da eşdeğer geliştirme ortamı.
- Yerel çalışma zamanı kontrolü:
python -V. - Yönlendirici Ajan Modeli: Sentetik veya izinli küçük bir belge örneği; gerçek müşteri, hasta, öğrenci ya da dava verisiyle deneme yapmayın.
- Terminal çıktısı UTF-8 olmalı; Windows tarafında şüphede kalırsanız
chcpçıktısını kaydedin.
Adımlar
- Kanıt klasörünü aç. Yönlendirici Ajan Modeli için çıktıyı
yonlendirici ajan model secimiadıyla ayır; aynı klasöre log ve kısa rapor da girecek.
mkdir -p outputs logs reports
- Küçük kanıtı üret. Yönlendirici Ajan Modeli için Ajan ve RAG denemelerinde kaynak dosyası, izin listesi ve model cevabı ayrı iz bırakmalıdır. Bu komut gerçek veriyi çağırmadan Kanarya 2B etiketini karar dosyasına işler.
mkdir -p outputs
python - <<'PY'
from pathlib import Path
Path("outputs/yonlendirici-ajan-model-secimi.json").write_text('{"model":"kanarya-2b","status":"kontrol-tamam"}\n', encoding="utf-8")
print("outputs/yonlendirici-ajan-model-secimi.json yazıldı")
PY
- Özeti kilitle. Yönlendirici Ajan Modeli özetini daha sonra değişiklik yakalamak için kullanacaksınız; KPSS genel karşılaştırması notunu bu hash ile birlikte saklayın.
python - <<'PY'
from hashlib import sha256
from pathlib import Path
p = Path("outputs/yonlendirici-ajan-model-secimi.json")
print(sha256(p.read_bytes()).hexdigest(), p)
PY
- Türkçe kırılmayı ara. Yönlendirici Ajan Modeli Nasıl Seçer denemesinde kaynak Türkçe, cevap İngilizce ise sistem istemine tek dil sınırı ekleyin ve kaynak başlığını çıktıda gösterin. Çıktı temizse GitHub Actions tarafındaki sıradaki adıma geçebilirsiniz.
Doğrulama
Tek komutla son durumu doğrula:
python - <<'PY'
import json
from pathlib import Path
p = Path("outputs/yonlendirici-ajan-model-secimi.json")
data = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
print(p.exists(), data["status"])
print("kanıt:", p)
print("model:", data["model"])
PY
Beklenen çıktı:
True kontrol-tamam
kanıt: outputs/yonlendirici-ajan-model-secimi.json
model: kanarya-2b
Yaygın Hatalar
- `ModuleNotFoundError` — Python ortamı rehber için beklenen paketi görmüyor. Çözüm:
python -Vçıktısını kaydedin, sanal ortamı etkinleştirin ve komutu aynı kabukta tekrar çalıştırın. - `kaynak bulunamadı` — RAG/ajan denemesi kaynak belgesini ya da araç izinini görmüyor. Çözüm: belge yolunu mutlak yazın, izin listesini daraltın ve sentetik örnekle yeniden koşun.
- `Türkçe karakterler bozuk` — Yönlendirici Ajan Modeli Nasıl Seçer çıktısında Türkçe harfler okunmuyorsa kodlama katmanı karışmıştır. Çözüm:
localeçıktısını kontrol edin ve dosyayı UTF-8 olarak tekrar üretin. - `outputs/yonlendirici-ajan-model-secimi.json yok` — Rehberin sonunda beklenen kanıt dosyası oluşmamış. Çözüm: önce çalışma klasörünü oluşturun, sonra karar kanıtı adımını tek başına tekrar çalıştırın.
Veri koruma uyarısı: Bu rehber KVKK uyum kararı vermez. Kişisel veri içeren örnekleri üretimde kullanmadan önce amaç, saklama süresi, erişim yetkisi ve yurtdışı aktarım ihtimalini yetkin hukuk/uyum uzmanıyla doğrulayın. Başlangıç noktası: KVKK ve AI.
İlgili rehberler
- Kademeli Ajan Yedekleme Nasıl Kurulur — kardeş iş
- Ajan Belleği SQLite ile Nasıl Tutulur — sıradaki kontrol
- Kurs G002: Ajan ve Araç Çağrısı — kurs bağlamı
İlgili katalog girişleri
- Kanarya 2B — bu rehberde kullanılan model
- RTX 3060 12GB — test edilen donanım sınıfı
- KPSS genel karşılaştırması — karşılaştırma metriği
- GitHub Actions — kullanılan çalışma aracı
- KVKK ve AI — veri işleme notu