[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-knowledge-cutoff::tr":3,"gloss-cluster-knowledge-cutoff::tr":26,"gloss-next-knowledge-cutoff::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"knowledge-cutoff","core-ai","Bilgi Kesim Tarihi (Knowledge Cutoff)","Bilgi kesim tarihi, bir modelin eğitim verisinin bittiği tarihtir; bu tarihten sonra gerçekleşen olaylar, ürün lansmanları, API değişiklikleri ya da fiyatlar hakkında model hiçbir şey bilmez. 2024 başı kesimine sahip bir modele 2025'te çıkan bir çatıyı sorarsanız, ya bilmediğini söyler ya da daha kötüsü, kendinden emin bir şekilde uydurur. Kesim tarihi, modelin yayınlanma tarihinin değil, ön eğitim verisinin bir özelliğidir ve ikisi aylarca farklı olabilir. SaaS geliştiricileri için bu sürekli önem taşır: güncel gerçeklere dokunan her özellik — haberler, canlı fiyatlar, sürekli değişen kendi dokümanlarınız, bugünkü stok — modelin parametrik hafızasına güvenemez. Çözüm, istek anında prompt'a taze ve güvenilir veri enjekte eden RAG ya da araç\u002Fweb arama çağrılarıdır. Bir cevabın bayat olabileceği durumlarda kullanıcıları her zaman uyarın ve modelin \"bildiği\" konusunda asla sabit varsayımlar kodlamayın — kesim tarihleri her model kuşağında ileri kayar; yani geçen yıl etrafında tasarım yaptığınız bir kısıt artık geçerli olmayabilir.","Bilgi kesim tarihi, bir modelin eğitim verisinin bittiği tarihtir; sonrasında çıkan sürümleri, API'leri ve fiyatları bilmez, hatta kendinden uydurabilir.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"function-calling","Function Calling (Araç Kullanımı)",{"slug":15,"name":16},"grounding","Temellendirme (Grounding)",{"slug":18,"name":19},"hallucination","Halüsinasyon",{"slug":21,"name":22},"llm","Büyük Dil Modeli (LLM)",{"slug":24,"name":25},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]