# Context Reduction nedir?

**Kategori:** Yapay Zekâ  
**Son güncelleme:** 2026-07-18

Yapay zekaya verilen devasa bilgiyi, modelin daha hızlı ve doğru çalışması için gereksiz detaylardan arındırıp özetleme işlemidir.

## Tanım
Yapay zeka modellerinin tek seferde işleyebileceği bilgi miktarı sınırlıdır. Context Reduction, önemli olan bilgiyi koruyup, modelin dikkatini dağıtacak gereksiz kısımları temizleyerek modelin performansını artırır. Bu işlem, hem maliyeti düşürür hem de cevapların daha odaklı olmasını sağlar.

## Bir benzetmeyle
Bir kitabın tamamını okumak yerine, sadece önemli noktaların altının çizildiği bir özet notuyla çalışmak gibidir.

## Nasıl çalışır?
Gelen veriler önce bir filtreleme veya özetleme algoritmasından geçer. Ardından sadece modelin karar vermesi için gerekli olan öz bilgi sisteme sunulur.

## Nerede kullanılır?
RAG sistemlerinde, büyük belgelerin analizinde ve uzun süreli sohbetlerde kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
Sadece veriyi kısaltmak değil, veriyi akıllıca seçip modelin anlayacağı formata getirmektir.

## Sıkça sorulanlar

**Bilgi kaybı yaşanır mı?**  
Doğru yapıldığında sadece gürültü dediğimiz gereksiz kısımlar atılır, ancak yanlış ayarlanırsa önemli detaylar kaybolabilir.

## İlgili terimler
- [RAG](/dictionary/rag/)
- [Context Window](/dictionary/context-window/)
- [Token Compression](/dictionary/token-compression/)

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/context-reduction/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.