ai-agents-for-beginners

AI Agent Frameworklerini Keşfetmek

(Bu dersin videosunu izlemek için yukarıdaki görsele tıklayın)

AI Agent Frameworklerini Keşfetmek

AI agent frameworkleri, AI ajanlarının oluşturulmasını, dağıtımını ve yönetimini kolaylaştırmak için tasarlanmış yazılım platformlarıdır. Bu frameworkler, geliştiricilere karmaşık AI sistemlerinin geliştirilmesini kolaylaştıran önceden oluşturulmuş bileşenler, soyutlamalar ve araçlar sunar.

Bu frameworkler, AI ajanlarının geliştirilmesindeki yaygın zorluklara standart yaklaşımlar sağlayarak geliştiricilerin uygulamalarının benzersiz yönlerine odaklanmasına yardımcı olur. AI sistemleri oluştururken ölçeklenebilirlik, erişilebilirlik ve verimliliği artırırlar.

Giriş

Bu derste şunlar ele alınacak:

Öğrenme hedefleri

Bu dersin hedefleri şunları anlamanıza yardımcı olmaktır:

AI Agent Frameworkleri nedir ve geliştiricilerin neler yapmasını sağlar?

Geleneksel AI Frameworkleri, AI’yi uygulamalarınıza entegre etmenize ve bu uygulamaları aşağıdaki şekillerde geliştirmenize yardımcı olabilir:

Bunlar harika görünüyor, peki neden AI Agent Frameworklerine ihtiyacımız var?

AI Agent frameworkleri, yalnızca AI frameworklerinden daha fazlasını temsil eder. Kullanıcılarla, diğer ajanlarla ve çevreyle etkileşim kurarak belirli hedeflere ulaşabilen akıllı ajanların oluşturulmasını sağlarlar. Bu ajanlar, otonom davranış sergileyebilir, kararlar alabilir ve değişen koşullara uyum sağlayabilir. AI Agent Frameworklerinin sağladığı bazı temel yeteneklere bakalım:

Özetle, ajanlar daha fazlasını yapmanıza, otomasyonu bir üst seviyeye taşımanıza ve çevresinden öğrenip uyum sağlayabilen daha akıllı sistemler oluşturmanıza olanak tanır.

Ajanın yeteneklerini hızlı bir şekilde prototiplemek, iterasyon yapmak ve geliştirmek nasıl mümkün olur?

Bu hızla değişen bir alan, ancak çoğu AI Agent Frameworkünde ortak olan bazı unsurlar var: modüler bileşenler, işbirlikçi araçlar ve gerçek zamanlı öğrenme. Bunlara daha yakından bakalım:

Modüler Bileşenleri Kullanın

Microsoft Semantic Kernel ve LangChain gibi SDK’lar, AI bağlayıcıları, istem şablonları ve bellek yönetimi gibi önceden oluşturulmuş bileşenler sunar.

Takımlar bunları nasıl kullanabilir: Takımlar, sıfırdan başlamadan işlevsel bir prototip oluşturmak için bu bileşenleri hızla bir araya getirebilir, böylece hızlı deney ve iterasyon yapabilir.

Pratikte nasıl çalışır: Kullanıcı girdisinden bilgi çıkarmak için önceden oluşturulmuş bir ayrıştırıcı, veri depolamak ve geri almak için bir bellek modülü ve kullanıcılarla etkileşim kurmak için bir istem oluşturucu kullanabilirsiniz; bunların hiçbirini sıfırdan oluşturmanıza gerek kalmaz.

Kod örneği. Semantic Kernel Python ve .Net ile önceden oluşturulmuş bir AI Bağlayıcıyı kullanarak modelin kullanıcı girdisine yanıt vermesini sağlayan otomatik işlev çağrısını nasıl kullanabileceğinize dair örneklere bakalım:

# Semantic Kernel Python Example

import asyncio
from typing import Annotated

from semantic_kernel.connectors.ai import FunctionChoiceBehavior
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import AzureChatCompletion, AzureChatPromptExecutionSettings
from semantic_kernel.contents import ChatHistory
from semantic_kernel.functions import kernel_function
from semantic_kernel.kernel import Kernel

# Define a ChatHistory object to hold the conversation's context
chat_history = ChatHistory()
chat_history.add_user_message("I'd like to go to New York on January 1, 2025")


# Define a sample plugin that contains the function to book travel
class BookTravelPlugin:
    """A Sample Book Travel Plugin"""

    @kernel_function(name="book_flight", description="Book travel given location and date")
    async def book_flight(
        self, date: Annotated[str, "The date of travel"], location: Annotated[str, "The location to travel to"]
    ) -> str:
        return f"Travel was booked to {location} on {date}"

# Create the Kernel
kernel = Kernel()

# Add the sample plugin to the Kernel object
kernel.add_plugin(BookTravelPlugin(), plugin_name="book_travel")

# Define the Azure OpenAI AI Connector
chat_service = AzureChatCompletion(
    deployment_name="YOUR_DEPLOYMENT_NAME", 
    api_key="YOUR_API_KEY", 
    endpoint="https://<your-resource>.azure.openai.com/",
)

# Define the request settings to configure the model with auto-function calling
request_settings = AzureChatPromptExecutionSettings(function_choice_behavior=FunctionChoiceBehavior.Auto())


async def main():
    # Make the request to the model for the given chat history and request settings
    # The Kernel contains the sample that the model will request to invoke
    response = await chat_service.get_chat_message_content(
        chat_history=chat_history, settings=request_settings, kernel=kernel
    )
    assert response is not None

    """
    Note: In the auto function calling process, the model determines it can invoke the 
    `BookTravelPlugin` using the `book_flight` function, supplying the necessary arguments. 
    
    For example:

    "tool_calls": [
        {
            "id": "call_abc123",
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "BookTravelPlugin-book_flight",
                "arguments": "{'location': 'New York', 'date': '2025-01-01'}"
            }
        }
    ]

    Since the location and date arguments are required (as defined by the kernel function), if the 
    model lacks either, it will prompt the user to provide them. For instance:

    User: Book me a flight to New York.
    Model: Sure, I'd love to help you book a flight. Could you please specify the date?
    User: I want to travel on January 1, 2025.
    Model: Your flight to New York on January 1, 2025, has been successfully booked. Safe travels!
    """

    print(f"`{response}`")
    # Example AI Model Response: `Your flight to New York on January 1, 2025, has been successfully booked. Safe travels! ✈️🗽`

    # Add the model's response to our chat history context
    chat_history.add_assistant_message(response.content)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

// Semantic Kernel C# example

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using System.ComponentModel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AzureOpenAI;

ChatHistory chatHistory = [];
chatHistory.AddUserMessage("I'd like to go to New York on January 1, 2025");

var kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
kernelBuilder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
    deploymentName: "NAME_OF_YOUR_DEPLOYMENT",
    apiKey: "YOUR_API_KEY",
    endpoint: "YOUR_AZURE_ENDPOINT"
);
kernelBuilder.Plugins.AddFromType<BookTravelPlugin>("BookTravel"); 
var kernel = kernelBuilder.Build();

var settings = new AzureOpenAIPromptExecutionSettings()
{
    FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
};

var chatCompletion = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();

var response = await chatCompletion.GetChatMessageContentAsync(chatHistory, settings, kernel);

/*
Behind the scenes, the model recognizes the tool to call, what arguments it already has (location) and (date)
{

"tool_calls": [
    {
        "id": "call_abc123",
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "BookTravelPlugin-book_flight",
            "arguments": "{'location': 'New York', 'date': '2025-01-01'}"
        }
    }
]
*/

Console.WriteLine(response.Content);
chatHistory.AddMessage(response!.Role, response!.Content!);

// Example AI Model Response: Your flight to New York on January 1, 2025, has been successfully booked. Safe travels! ✈️🗽

// Define a plugin that contains the function to book travel
public class BookTravelPlugin
{
    [KernelFunction("book_flight")]
    [Description("Book travel given location and date")]
    public async Task<string> BookFlight(DateTime date, string location)
    {
        return await Task.FromResult( $"Travel was booked to {location} on {date}");
    }
}

Bu örnekten görebileceğiniz şey, kullanıcı girdisinden uçuş rezervasyon talebinin çıkış noktası, varış noktası ve tarihi gibi önemli bilgileri çıkarmak için önceden oluşturulmuş bir ayrıştırıcıyı nasıl kullanabileceğinizdir. Bu modüler yaklaşım, yüksek seviyeli mantığa odaklanmanıza olanak tanır.

İşbirlikçi Araçlardan Yararlanın

CrewAI, Microsoft AutoGen ve Semantic Kernel gibi frameworkler, birden fazla ajan oluşturmayı kolaylaştırır.

Takımlar bunları nasıl kullanabilir: Takımlar, belirli rollere ve görevlere sahip ajanlar tasarlayarak işbirlikçi iş akışlarını test etmeyi ve iyileştirmeyi, genel sistem verimliliğini artırmayı mümkün kılar.

Pratikte nasıl çalışır: Her bir ajanın veri alma, analiz veya karar verme gibi özel bir işlevi olduğu bir ajan ekibi oluşturabilirsiniz. Bu ajanlar, kullanıcı sorgusuna yanıt vermek veya bir görevi tamamlamak gibi ortak bir hedefe ulaşmak için iletişim kurabilir ve bilgi paylaşabilir.

Kod örneği (AutoGen):

# creating agents, then create a round robin schedule where they can work together, in this case in order

# Data Retrieval Agent
# Data Analysis Agent
# Decision Making Agent

agent_retrieve = AssistantAgent(
    name="dataretrieval",
    model_client=model_client,
    tools=[retrieve_tool],
    system_message="Use tools to solve tasks."
)

agent_analyze = AssistantAgent(
    name="dataanalysis",
    model_client=model_client,
    tools=[analyze_tool],
    system_message="Use tools to solve tasks."
)

# conversation ends when user says "APPROVE"
termination = TextMentionTermination("APPROVE")

user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", input_func=input)

team = RoundRobinGroupChat([agent_retrieve, agent_analyze, user_proxy], termination_condition=termination)

stream = team.run_stream(task="Analyze data", max_turns=10)
# Use asyncio.run(...) when running in a script.
await Console(stream)

Önceki kodda, birden fazla ajanın veri analizine yönelik bir görevde birlikte çalışmasını içeren bir görev oluşturmayı görebilirsiniz. Her bir ajan belirli bir işlevi yerine getirir ve görev, istenen sonuca ulaşmak için ajanların koordinasyonu ile yürütülür. Özel rollere sahip ajanlar oluşturarak görev verimliliğini ve performansını artırabilirsiniz.

Gerçek Zamanlı Öğrenin

Gelişmiş frameworkler, gerçek zamanlı bağlam anlama ve uyarlama yetenekleri sağlar.

Takımlar bunları nasıl kullanabilir: Takımlar, ajanların etkileşimlerden öğrenip davranışlarını dinamik olarak ayarladığı geri bildirim döngüleri uygulayabilir, bu da yeteneklerin sürekli iyileştirilmesine ve geliştirilmesine yol açar.

Pratikte nasıl çalışır: Ajanlar, kullanıcı geri bildirimlerini, çevresel verileri ve görev sonuçlarını analiz ederek bilgi tabanlarını güncelleyebilir, karar verme algoritmalarını ayarlayabilir ve zamanla performanslarını artırabilir. Bu yinelemeli öğrenme süreci, ajanların değişen koşullara ve kullanıcı tercihlerine uyum sağlamasını mümkün kılar, genel sistem etkinliğini artırır.

AutoGen, Semantic Kernel ve Azure AI Agent Service frameworkleri arasındaki farklar nelerdir?

Bu frameworkleri karşılaştırmanın birçok yolu vardır, ancak tasarım, yetenekler ve hedef kullanım durumları açısından bazı temel farklara bakalım:

AutoGen

AutoGen, Microsoft Research’ün AI Frontiers Lab tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir frameworkdür. Olay odaklı, dağıtılmış agentic uygulamalara odaklanır ve birden fazla LLM ve SLM, araçlar ve gelişmiş çok ajanlı tasarım desenlerini mümkün kılar.

AutoGen, çevresini algılayabilen, kararlar alabilen ve belirli hedeflere ulaşmak için eylemler gerçekleştirebilen otonom varlıklar olan ajanlar temelinde oluşturulmuştur. Ajanlar, asenkron mesajlar aracılığıyla iletişim kurar, bu da bağımsız ve paralel çalışarak sistem ölçeklenebilirliğini ve duyarlılığını artırmalarını sağlar.

Ajanlar aktör modeli temelinde oluşturulmuştur. Wikipedia’ya göre, bir aktör eşzamanlı hesaplamanın temel yapı taşıdır. Aldığı bir mesaja yanıt olarak, bir aktör şunları yapabilir: yerel kararlar almak, daha fazla aktör oluşturmak, daha fazla mesaj göndermek ve aldığı bir sonraki mesaja nasıl yanıt vereceğini belirlemek.

Kullanım Durumları: Kod üretimini otomatikleştirme, veri analizi görevleri ve planlama ve araştırma işlevleri için özel ajanlar oluşturma.

AutoGen’in bazı önemli temel kavramları şunlardır:

Önceki kodda, MyAgent oluşturulmuş ve RoutedAgent sınıfından türetilmiştir. Mesaj içeriğini yazdıran ve ardından AssistantAgent delegesi kullanarak bir yanıt gönderen bir mesaj işleyicisine sahiptir. Özellikle self._delegate‘e AssistantAgent örneği atadığımıza dikkat edin; bu, sohbet tamamlama işlemlerini yönetebilen önceden oluşturulmuş bir ajandır.

Şimdi AutoGen’e bu ajan türü hakkında bilgi verelim ve programı başlatalım:

```python

# main.py
runtime = SingleThreadedAgentRuntime()
await MyAgent.register(runtime, "my_agent", lambda: MyAgent())

runtime.start()  # Start processing messages in the background.
await runtime.send_message(MyMessageType("Hello, World!"), AgentId("my_agent", "default"))
```

Önceki kodda ajanlar çalışma zamanı ile kaydedilir ve ardından ajana bir mesaj gönderilir, bu da aşağıdaki çıktıyı üretir:

```text
# Output from the console:
my_agent received message: Hello, World!
my_assistant received message: Hello, World!
my_assistant responded: Hello! How can I assist you today?
```

Önceki kodda, farklı türdeki ajanların (yazarlar, illüstratörler, editörler ve kullanıcılar gibi) etkileşimlerini koordine etmekten sorumlu bir GroupChatManager çalışma zamanı ile kaydedilmiştir.

Semantic Kernel + Agent Framework

Semantic Kernel, kurumsal düzeyde bir AI Orkestrasyon SDK’sıdır. AI ve bellek bağlayıcıları ile bir Agent Framework içerir.

Öncelikle bazı temel bileşenleri ele alalım:

Burada, bir çekirdek oluşturup bir sohbet tamamlama hizmeti eklediğiniz basit bir örnek var. Semantic Kernel, harici bir AI hizmetine bağlantı oluşturur, bu durumda Azure OpenAI Chat Completion.

Burada, önce $userInput için kullanıcı girdisi bırakılan bir şablon istem skPrompt oluşturuyorsunuz. Ardından SummarizeText çekirdek işlevini oluşturup bunu SemanticFunctions eklenti adıyla çekirdeğe aktarıyorsunuz. İşlevin adı, Semantic Kernel’in işlevin ne yaptığını ve ne zaman çağrılması gerektiğini anlamasına yardımcı olur.

Bu bilgiler daha sonra SummarizedAzureDocs adlı bellek koleksiyonunda saklanır. Bu oldukça basit bir örnek, ancak LLM’nin kullanması için bilgiyi bellekte nasıl saklayabileceğinizi görebilirsiniz.

İşte Semantic Kernel çerçevesinin temelleri, peki ya Agent Framework?

Azure AI Agent Hizmeti

Azure AI Agent Hizmeti, Microsoft Ignite 2024’te tanıtılan daha yeni bir eklemedir. Llama 3, Mistral ve Cohere gibi açık kaynaklı LLM’leri doğrudan çağırmak gibi daha esnek modellerle AI ajanları geliştirme ve dağıtma imkanı sunar.

Azure AI Agent Hizmeti, güçlü kurumsal güvenlik mekanizmaları ve veri depolama yöntemleri sağlar, bu da onu kurumsal uygulamalar için uygun hale getirir.

AutoGen ve Semantic Kernel gibi çoklu ajan orkestrasyon çerçeveleriyle kutudan çıktığı gibi çalışır.

Bu hizmet şu anda Genel Önizleme aşamasındadır ve Python ve C# dillerini kullanarak ajanlar oluşturmayı destekler.

Semantic Kernel Python kullanarak, kullanıcı tanımlı bir eklenti ile bir Azure AI Agent oluşturabiliriz:

import asyncio
from typing import Annotated

from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

from semantic_kernel.agents import AzureAIAgent, AzureAIAgentSettings, AzureAIAgentThread
from semantic_kernel.contents import ChatMessageContent
from semantic_kernel.contents import AuthorRole
from semantic_kernel.functions import kernel_function


# Define a sample plugin for the sample
class MenuPlugin:
    """A sample Menu Plugin used for the concept sample."""

    @kernel_function(description="Provides a list of specials from the menu.")
    def get_specials(self) -> Annotated[str, "Returns the specials from the menu."]:
        return """
        Special Soup: Clam Chowder
        Special Salad: Cobb Salad
        Special Drink: Chai Tea
        """

    @kernel_function(description="Provides the price of the requested menu item.")
    def get_item_price(
        self, menu_item: Annotated[str, "The name of the menu item."]
    ) -> Annotated[str, "Returns the price of the menu item."]:
        return "$9.99"


async def main() -> None:
    ai_agent_settings = AzureAIAgentSettings.create()

    async with (
        DefaultAzureCredential() as creds,
        AzureAIAgent.create_client(
            credential=creds,
            conn_str=ai_agent_settings.project_connection_string.get_secret_value(),
        ) as client,
    ):
        # Create agent definition
        agent_definition = await client.agents.create_agent(
            model=ai_agent_settings.model_deployment_name,
            name="Host",
            instructions="Answer questions about the menu.",
        )

        # Create the AzureAI Agent using the defined client and agent definition
        agent = AzureAIAgent(
            client=client,
            definition=agent_definition,
            plugins=[MenuPlugin()],
        )

        # Create a thread to hold the conversation
        # If no thread is provided, a new thread will be
        # created and returned with the initial response
        thread: AzureAIAgentThread | None = None

        user_inputs = [
            "Hello",
            "What is the special soup?",
            "How much does that cost?",
            "Thank you",
        ]

        try:
            for user_input in user_inputs:
                print(f"# User: '{user_input}'")
                # Invoke the agent for the specified thread
                response = await agent.get_response(
                    messages=user_input,
                    thread_id=thread,
                )
                print(f"# {response.name}: {response.content}")
                thread = response.thread
        finally:
            await thread.delete() if thread else None
            await client.agents.delete_agent(agent.id)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Temel Kavramlar

Azure AI Agent Hizmeti aşağıdaki temel kavramlara sahiptir:

Kullanım Alanları: Azure AI Agent Hizmeti, güvenli, ölçeklenebilir ve esnek AI ajan dağıtımı gerektiren kurumsal uygulamalar için tasarlanmıştır.

Bu çerçeveler arasındaki fark nedir?

Bu çerçeveler arasında çok fazla örtüşme var gibi görünüyor, ancak tasarım, yetenekler ve hedef kullanım alanları açısından bazı önemli farklılıklar var:

Hala hangisini seçeceğinizden emin değil misiniz?

Kullanım Alanları

Bazı yaygın kullanım alanlarını inceleyerek size yardımcı olmaya çalışalım:

S: Deney yapıyorum, öğreniyorum ve kavram kanıtı ajan uygulamaları oluşturuyorum ve hızlı bir şekilde oluşturup denemek istiyorum

C: Bu senaryo için AutoGen iyi bir seçim olacaktır, çünkü olay odaklı, dağıtılmış ajan uygulamalarına odaklanır ve gelişmiş çoklu ajan tasarım desenlerini destekler.

S: Bu kullanım alanı için AutoGen’i Semantic Kernel ve Azure AI Agent Hizmeti’nden daha iyi yapan nedir?

C: AutoGen, olay odaklı, dağıtılmış ajan uygulamaları için özel olarak tasarlanmıştır, bu da onu kod üretimi ve veri analizi görevlerini otomatikleştirmek için uygun hale getirir. Karmaşık çoklu ajan sistemlerini verimli bir şekilde oluşturmak için gerekli araçları ve yetenekleri sağlar.

S: Burada Azure AI Agent Hizmeti de işe yarayabilir gibi görünüyor, kod üretimi ve daha fazlası için araçlara sahip değil mi?

C: Evet, Azure AI Agent Hizmeti bir ajan platform hizmetidir ve birden fazla model, Azure AI Search, Bing Search ve Azure Functions için yerleşik yetenekler ekler. Ajanlarınızı Foundry Portal’da kolayca oluşturup ölçekli bir şekilde dağıtmanızı sağlar.

S: Hala kafam karıştı, bana tek bir seçenek verin

C: Uygulamanızı önce Semantic Kernel’de oluşturmak ve ardından ajanınızı dağıtmak için Azure AI Agent Hizmeti’ni kullanmak harika bir seçimdir. Bu yaklaşım, ajanlarınızı kolayca kalıcı hale getirmenizi sağlarken, Semantic Kernel’de çoklu ajan sistemleri oluşturma gücünden yararlanmanızı sağlar. Ayrıca, Semantic Kernel’in AutoGen’de bir bağlayıcısı vardır, bu da her iki çerçeveyi birlikte kullanmayı kolaylaştırır.

Anahtar farkları bir tabloda özetleyelim:

Çerçeve Odak Temel Kavramlar Kullanım Alanları
AutoGen Olay odaklı, dağıtılmış ajan uygulamaları Ajanlar, Kişilikler, Fonksiyonlar, Veri Kod üretimi, veri analizi görevleri
Semantic Kernel İnsan benzeri metin içeriğini anlama ve üretme Ajanlar, Modüler Bileşenler, İşbirliği Doğal dil anlama, içerik üretimi
Azure AI Agent Hizmeti Esnek modeller, kurumsal güvenlik, Kod üretimi, Araç çağırma Modülerlik, İşbirliği, Süreç Orkestrasyonu Güvenli, ölçeklenebilir ve esnek AI ajan dağıtımı

Bu çerçevelerin ideal kullanım alanları nelerdir?

Mevcut Azure ekosistem araçlarımı doğrudan entegre edebilir miyim, yoksa bağımsız çözümler mi kullanmam gerekiyor?

Cevap evet, mevcut Azure ekosistem araçlarınızı özellikle Azure AI Agent Hizmeti ile doğrudan entegre edebilirsiniz, çünkü bu hizmet diğer Azure hizmetleriyle sorunsuz çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Örneğin Bing, Azure AI Search ve Azure Functions’ı entegre edebilirsiniz. Ayrıca Azure AI Foundry ile derin bir entegrasyon vardır.

AutoGen ve Semantic Kernel için de Azure hizmetleriyle entegrasyon yapabilirsiniz, ancak bu, Azure hizmetlerini kodunuzdan çağırmanızı gerektirebilir. Bir başka entegrasyon yöntemi, ajanlarınızdan Azure hizmetleriyle etkileşim kurmak için Azure SDK’larını kullanmaktır. Ayrıca, daha önce belirtildiği gibi, AutoGen veya Semantic Kernel’de oluşturulan ajanlarınız için bir orkestratör olarak Azure AI Agent Hizmeti’ni kullanabilirsiniz, bu da Azure ekosistemine kolay erişim sağlar.

AI Ajan Çerçeveleri hakkında daha fazla sorunuz mu var?

Azure AI Foundry Discord kanalına katılarak diğer öğrenicilerle tanışabilir, ofis saatlerine katılabilir ve AI Ajanlar hakkındaki sorularınızı yanıtlayabilirsiniz.

Referanslar

Önceki Ders

AI Ajanlarına Giriş ve Ajan Kullanım Alanları

Sonraki Ders

Ajan Tasarım Desenlerini Anlamak

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul etmiyoruz.

This site is open source. Improve this page.