Günümüzde verinin değeri petrol ya da altın gibi kıymetli bir kaynakla eş tutuluyor. Şirketler kararlarını veriyle besliyor, algoritmalar büyük veri kümelerini analiz ederek yapay zekayı eğitiyor, finans kurumları milisaniyeler içinde milyarlarca işlemi değerlendiriyor. Bu devasa hacimlerdeki verinin işlenebilmesi için kullanılan en önemli araçlardan biri veritabanlarıdır. Ancak klasik veritabanı modelleri, özellikle analitik iş yüklerinde her zaman yeterli performansı gösteremeyebiliyor. İşte burada Columnar Database yani kolon bazlı veritabanı kavramı devreye giriyor.
Yazılım geliştirme dünyasında köklü bir dönüşüm yaşanıyor. Bugüne kadar yazılımcılar, çözüm üretmenin temel yolu olarak satır satır kod yazmayı benimsemişti. Ancak son birkaç yılda yapay zekâ destekli araçların yükselişiyle birlikte yepyeni bir kavram gündemimize girdi: prompting. Artık birçok geliştirici, karmaşık algoritmalar, API entegrasyonları ya da otomasyon script’leri için saatlerce kod yazmak yerine, bir LLM (Large Language Model) aracına doğal dilde bir komut vererek aynı çıktıya saniyeler içinde ulaşabiliyor. Bu durum, sadece verimlilik açısından değil, geliştirici rolünün tanımı açısından da devrim niteliğinde.
Yazılım projeleri, özellikle zaman baskısı ve sürekli değişen gereksinimler altında geliştirildiğinde, çoğu zaman "şimdilik çalışsın yeter" mantığıyla ilerler. Bu yaklaşım kısa vadede işleri hızlandırıyor gibi görünse de, uzun vadede kod tabanında ciddi yapısal sorunlara yol açar. İşte bu sorunlardan biri de God Class olarak bilinen anti-pattern’dir. God Class, nesne yönelimli programlamada bir sınıfın aşırı fazla sorumluluk üstlenmesi durumudur. Yani bu sınıf, sistemin farklı katmanlarına ait işleri kendi içinde toplamış, adeta "her şeyi bilen ve yapan" bir yapıya bürünmüştür. İsmindeki “God” (Tanrı) ifadesi de buradan gelir: bu sınıf sistemdeki neredeyse her şeye dokunur, kontrol eder ve yönetir.
Yapay zeka (AI) modellerini local bir makinede çalıştırmak, hem gizlilik hem de maliyet açısından pek çok avantaj sunar. Son zamanlarda, Ollama adlı araç sayesinde büyük dil modellerini (LLM) local olarak çalıştırmak oldukça kolaylaştı. Peki, C# geliştiricileri olarak bu gücü nasıl kullanabiliriz? Bu yazıda, Ollama'nın ne olduğunu, nasıl kurulduğunu ve C# ile nasıl entegre edileceğini detaylı bir şekilde ele alacağız. Ayrıca, bir örnek proje üzerinden, C# ile Ollama API’sini nasıl kullanabileceğinizi göstereceğiz.
Sorry, no posts matched your criteria