Claude AI veya Gemini'ye erişiminiz olmadığında, yeni geliştirdiğiniz Nova gibi bir Golang kütüphanesi için kod yazma desteği almak neredeyse imkansız görünüyor. Büyük dil modelleri bu projeden haberdar değil, internet erişimi kısıtlı veya gizlilik endişeleri mevcut. Ancak sadece 3 milyar parametreli Qwen2.5-Coder-3B gibi küçük bir yerel modelle, RAG (Retrieval Augmented Generation) tekniğini kullanarak etkili bir kodlama asistanı oluşturmak mümkün.
Nedir?
RAG, dil modellerine özel bilgi sağlamak için kullanılan bir teknik. Temel prensip, tüm dokümantasyonu modele yüklemek yerine, vektör veritabanında saklanan bilgilerden kullanıcı sorgusuna en uygun olanları seçerek modele sunmak. Bu yaklaşım, küçük dil modellerinin sınırlı bağlam penceresinde maksimum verimlilik sağlıyor. Özellikle Docker Model Runner gibi araçlarla yerel ortamda çalıştırılan modeller için kritik önem taşıyor.
Nasıl Çalışır?
Süreç üç temel adımdan oluşuyor. İlk olarak, markdown formatındaki kod snippet'leri bölümlere ayrılıyor ve her bölüm için embedding modeli (ai/embeddinggemma:latest gibi) kullanılarak vektör temsilleri oluşturuluyor. Bu vektörler, metnin semantik anlamının matematiksel ifadesi olarak düşünülebilir. İkinci adımda, bu vektörler ve ilişkili metinler bellek içi vektör veritabanında saklanıyor. Son adımda ise kullanıcı sorgusu benzer şekilde vektöre dönüştürülüyor ve veritabanında benzerlik araması yapılarak en ilgili snippet'ler bulunuyor. Bu snippet'ler, sistem talimatlarıyla birlikte modele sunuluyor.
Avantajlar ve Dezavantajlar
Avantajlar:
- Gizlilik: Veriler yerelde kalır, bulut servislerine gönderilmez
- Maliyet: Büyük bulut API'lerine ödeme yapmaya gerek kalmaz
- Özelleştirme: Belirli projelere özgü bilgiyle beslenebilir
- Çevrimdışı çalışma: İnternet bağlantısı gerektirmez
Dezavantajlar:
- Performans: Büyük modeller kadar yetenekli değildir
- Kurulum karmaşıklığı: Teknik altyapı gerektirir
- Bakım: Model ve vektör veritabanı güncellemeleri manuel yapılmalı
- Donanım sınırları: Düşük kaynaklı makinelerde zorlanabilir
Kullanım Alanları / Örnekler
Özel kod kütüphaneleri için asistan geliştirme en belirgin kullanım alanı. Philippe'nin Nova projesinde olduğu gibi, markdown dosyasındaki snippet'ler vektör veritabanına kaydediliyor. Kullanıcı "Nova ile stream completion kullanan bir chat agent nasıl oluşturulur?" diye sorduğunda, sistem önce bu sorgunun vektörünü oluşturuyor, ardından veritabanında en benzer snippet'leri buluyor. Sadece bu ilgili bilgiler modele sunulduğunda, Qwen2.5-Coder-3B gibi küçük bir model bile doğru ve kullanılabilir kod önerileri üretebiliyor. Bu teknik, iç dokümantasyon sorgulama, teknik destek botları veya şirket içi araçlar için asistanlar geliştirmede de kullanılabilir.
Gelecek Perspektifi
İyimser senaryoda, yerel dil modellerinin boyutları küçülürken yetenekleri artacak. RAG gibi tekniklerin standartlaşmasıyla, her geliştirici kendi özel asistanını dakikalar içinde oluşturabilecek. Docker Model Runner gibi araçların olgunlaşması, kurulum süreçlerini basitleştirecek. Temkinli senaryoda ise, küçük modellerin sınırlı bağlam penceresi ve düşük akıl yürütme kapasitesi, karmaşık görevlerde yetersiz kalmalarına neden olabilir. Vektör veritabanı yönetimi ve embedding kalitesindeki tutarsızlıklar, teknik bariyer oluşturmaya devam edebilir.
Yerel dil modelleri, doğru tekniklerle sınırlı kaynaklarda bile şaşırtıcı derecede kullanışlı olabilir. RAG, küçük modellerin büyük görevleri üstlenmesini sağlayan kritik bir köprü görevi görüyor.
Kaynak: Making (Very) Small LLMs Smarter
📌 Not: Bu yazı yapay zeka tarafından oluşturulmuştur. Lütfen kaynaktaki orijinal bilgileri doğrulayın.