# Bağlam Sıkıştırma (Context Compaction)

## 🎯 TL;DR
Bağlam sıkıştırma, büyük dil modellerine (LLM) verilen bağlamın uzunluğunu, ilgili bilgileri feda etmeden azaltmaya yönelik bir tekniktir. Bu işlem, bağlam penceresinden gereksiz, alakasız veya menos önemli bilgileri kaldırarak daha fazla veri için yer açmayı veya LLM'nin işleme verimliliğini ve etkinliğini artırmayı hedefler.

## 📚 Anahtar Kavramlar
- **Context Compaction** → Bağlam Sıkıştırma (bağlamın uzunluğunu azaltma tekniği)
- **Large Language Model (LLM)** → Büyük Dil Modeli (geniş veri setleriyle çalışan dil modeli)
- **Summarization** → Özetleme (verilerin önemli noktalarını vurgulama)
- **Filtering** → Filtreleme (gereksiz bilgileri ayıklama)
- **Re-ranking** → Yeniden Sıralama (verilerin önem derecesine göre sıralama)

## 🔍 Detay (Orijinal İngilizce)
Context compaction is a technique used to reduce the length of the context provided to a large language model (LLM) without sacrificing relevant information. This process aims to remove redundant, irrelevant, or less important information from the context window to make room for more data or improve the efficiency and effectiveness of the LLM's processing. Compaction can involve techniques like summarization, filtering, or re-ranking of context information.

## 🔗 Daha Detay İstersen
roadmap.sh ekibinin seçtiği kaynaklar:
- 📖 [Bağlam Mühendisliği](https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/) — bağlam mühendisliği hakkında bilgi veren bir makale
- 📜 [Bağlam Sıkıştırma](https://gist.github.com/badlogic/cd2ef65b0697c4dbe2d13fbecb0a0a5f) — bağlam sıkıştırma tekniklerini açıklayan bir GitHub gisti