Merhaba. Son dönemde yapay zeka araçları geliştikçe, açık kaynakları birleştirip hızlıca MVP oluşturmaya yönelik denemeler çok arttı.
Ancak tek tek kütüphanelerin (ör. LangChain, Qdrant, n8n vb.) dokümantasyonu iyi olsa da, bunları birbirine bağlayan "glue code"u ya da sürümlere göre başarılı entegrasyon örneklerini bulmak her zaman epey uğraştırıcı oluyor.
Gerçekte birden fazla açık kaynağı birleştirip mimari tasarlarken ve kablolarken, siz bu deneme-yanılma sürecini azaltmak için hangi yöntemleri kullanıyorsunuz, merak ediyorum.
- Genelde ChatGPT/Claude'dan entegrasyon amaçlı Docker Compose ya da kod üretmesini mi istiyorsunuz? (Sürüm hataları yüzünden çok zorlandığınız oldu mu?)
- Başka geliştiricilerin başarılı entegrasyon stack'lerinin (boilerplate) ya da gerçek hayatta kullanılan mimari diyagramlarının bir arada bulunduğu bir alana ihtiyaç duyduğunuzu hiç hissettiniz mi?
- Diyelim ki "bu kombinasyon, kütüphane A'nın v1.2'si ile B'nin v2.0'ında çalıştığı doğrulandı" gibi geliştiricilerin doğrulama geri bildirimleri (başarılı/başarısız oyları) olsa, bunu pratikte referans alır mıydınız?
Sahada gerçekten ürün geliştiren kişilerin canlı deneme-yanılma deneyimlerini ve görüşlerini duymak istiyorum.
Henüz yorum yok.