[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-lost-in-the-middle::tr":3,"gloss-cluster-lost-in-the-middle::tr":23,"gloss-next-lost-in-the-middle::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"lost-in-the-middle","core-ai","Ortada Kaybolma (Lost in the Middle)","Ortada kaybolma, dil modellerinin bilgiyi en iyi bağlamın (context) başında veya sonunda yer aldığında, en kötü ise ortasına gömüldüğünde kullandığı bulgusudur. Devasa bağlam pencereleri reklamı yapan modeller bile bu U-biçimli örüntüyü gösterir: anahtar pasajı uzun bir prompt'un ortasına koyun; model onu gözden kaçırmaya ölçülebilir biçimde daha yatkın olur. Bu davranış 2023'teki bir araştırmada belgelenmiştir ve bir prompt'a bol miktarda metin dolduran herkes için gerçek sonuçları vardır. Geliştiriciler için — özellikle RAG'de — bu, doğru belgeyi getirmenin (retrieval) tek başına yetmediği anlamına gelir; onu nereye yerleştirdiğiniz önemlidir. Pratik not: en önemli getirilen parçaları ortaya değil, bağlamın başına ve sonuna sıralayın; sırf yapabildiğiniz için bağlamı en üst düzeye çıkarmak yerine prompt'ları görevin izin verdiği kadar sıkı tutun ve getirme doğruluğunu gerçekçi bağlam uzunluklarında test edin. En iyi kanıtı kenarlara taşıyan bir yeniden sıralama (reranking) adımı, cevapları anlamlı ölçüde iyileştirebilir.","Ortada kaybolma, modellerin bağlamı en iyi başında ve sonunda, en kötü ise anahtar pasaj ortaya gömüldüğünde kullandığı U-biçimli bulgudur.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":15,"name":16},"reranking","Reranking (Yeniden Sıralama)",{"slug":18,"name":19},"retrieval","Retrieval (Bilgi Erişimi)",{"slug":21,"name":22},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,55,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":27},{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]