Feat: TrustGraph i18n & Documentation Translation Updates (#781)

Native CLI i18n: The TrustGraph CLI has built-in translation support that dynamically loads language strings. You can test and use different languages by simply passing the --lang flag (e.g., --lang es for Spanish, --lang ru for Russian) or by configuring your environment's LANG variable. Automated Docs Translations: This PR introduces autonomously translated Markdown documentation into several target languages, including Spanish, Swahili, Portuguese, Turkish, Hindi, Hebrew, Arabic, Simplified Chinese, and Russian.
2026-04-26 00:46:22 +02:00 · 2026-04-14 07:07:58 -04:00 · 2026-04-14 07:07:58 -04:00 · f95fd4f052
commit f95fd4f052
parent 19f73e4cdc
560 changed files with 236300 additions and 99 deletions
--- a/docs/tech-specs/streaming-llm-responses.tr.md
+++ b/docs/tech-specs/streaming-llm-responses.tr.md
@ -0,0 +1,578 @@
+---
+layout: default
+title: "Akışlı LLM Yanıtları Teknik Özellikleri"
+parent: "Turkish (Beta)"
+---
+
+# Akışlı LLM Yanıtları Teknik Özellikleri
+
+> **Beta Translation:** This document was translated via Machine Learning and as such may not be 100% accurate. All non-English languages are currently classified as Beta.
+
+## Genel Bakış
+
+Bu özellik, TrustGraph'ta LLM yanıtları için akış desteğinin uygulanmasını tanımlar. Akış, üretilen token'ların LLM tarafından üretildikleri anda gerçek zamanlı olarak iletilmesini sağlar, böylece tamamlanmış bir yanıtın oluşturulmasını beklemez.
+
+Bu uygulama aşağıdaki kullanım senaryolarını destekler:
+
+
+1. **Gerçek Zamanlı Kullanıcı Arayüzleri**: Token'ları, oluşturuldukları anda kullanıcı arayüzüne aktarın ve böylece anında görsel geri bildirim sağlayın.
+
+2. **İlk Token'a Ulaşma Süresinin Azaltılması**: Kullanıcılar, tam oluşturma beklemeden çıktıyı hemen görmeye başlar.
+   
+3. **Uzun Yanıtların İşlenmesi**: Aksi takdirde zaman aşımına uğrayabilecek veya bellek sınırlarını aşabilecek çok uzun çıktıları işleyin.
+   
+4. **Etkileşimli Uygulamalar**: Duyarlı sohbet ve ajan arayüzlerini etkinleştirin.
+   
+## Hedefler
+
+
+**Geriye Dönük Uyumluluk**: Mevcut, akış kullanmayan istemciler, herhangi bir değişiklik yapılmadan çalışmaya devam etmelidir.
+
+  **Tutarlı API Tasarımı**: Akışlı ve akışsız kullanım, minimum farklılıklarla aynı şema kalıplarını kullanır.
+
+  **Sağlayıcı Esnekliği**: Akış mevcut olduğunda akışı destekleyin, aksi takdirde zarif bir şekilde geri dönün.
+
+  **Aşamalı Dağıtım**: Riski azaltmak için kademeli uygulama.
+
+**Uçtan Uca Destek**: LLM sağlayıcısından Pulsar, Gateway API ve Python API aracılığıyla istemci uygulamalarına kadar akış desteği.
+  
+## Arka Plan
+
+### Mevcut Mimari
+
+
+Mevcut LLM metin tamamlama akışı aşağıdaki gibi çalışır:
+
+1. İstemci, `TextCompletionRequest` ile `system` ve `prompt` alanlarını gönderir.
+2. LLM hizmeti, isteği işler ve tamamlanmış bir oluşturmayı bekler.
+3. Tamamlanmış `response` dizesiyle tek bir `TextCompletionResponse` döndürülür.
+
+Mevcut şema (`trustgraph-base/trustgraph/schema/services/llm.py`):
+
+```python
+class TextCompletionRequest(Record):
+    system = String()
+    prompt = String()
+
+class TextCompletionResponse(Record):
+    error = Error()
+    response = String()
+    in_token = Integer()
+    out_token = Integer()
+    model = String()
+```
+
+### Mevcut Sınırlamalar
+
+**Gecikme**: Kullanıcılar, herhangi bir çıktı görmeden önce, tamamlanmış bir üretimi beklemelidir.
+**Zaman Aşımı Riski**: Uzun üretmeler, istemci zaman aşımı eşiklerini aşabilir.
+**Kötü Kullanıcı Deneyimi**: Üretim sırasında geri bildirim olmaması, yavaşlık algısı yaratır.
+**Kaynak Kullanımı**: Tam yanıtlar bellekte tamponlanmalıdır.
+
+Bu özellik, art arda yanıt verme özelliğini etkinleştirerek bu sınırlamalara çözüm getirir ve aynı zamanda tam geriye dönük uyumluluğu korur.
+
+
+## Teknik Tasarım
+
+### Aşama 1: Altyapı
+
+Aşama 1, şemaları, API'leri ve komut satırı araçlarını değiştirerek akış için temel altyapıyı oluşturur.
+
+
+#### Şema Değişiklikleri
+
+##### LLM Şeması (`trustgraph-base/trustgraph/schema/services/llm.py`)
+
+**İstek Değişiklikleri:**
+
+```python
+class TextCompletionRequest(Record):
+    system = String()
+    prompt = String()
+    streaming = Boolean()  # NEW: Default false for backward compatibility
+```
+
+`streaming`: `true` olduğunda, akışlı yanıt gönderimi talep eder.
+Varsayılan: `false` (mevcut davranış korunmuştur).
+
+**Yanıt Değişiklikleri:**
+
+```python
+class TextCompletionResponse(Record):
+    error = Error()
+    response = String()
+    in_token = Integer()
+    out_token = Integer()
+    model = String()
+    end_of_stream = Boolean()  # NEW: Indicates final message
+```
+
+`end_of_stream`: `true` olduğunda, bunun son (veya tek) yanıt olduğunu gösterir.
+Akış olmayan istekler için: `end_of_stream=true` ile tek bir yanıt.
+Akış istekleri için: `end_of_stream=false` ile birden fazla yanıt (son yanıt hariç).
+  hariç.
+
+##### İstek Şeması (`trustgraph-base/trustgraph/schema/services/prompt.py`)
+
+İstek hizmeti, metin tamamlama işlemini kapsar, bu nedenle aynı kalıbı yansıtır:
+
+**İstek Değişiklikleri:**
+
+```python
+class PromptRequest(Record):
+    id = String()
+    terms = Map(String())
+    streaming = Boolean()  # NEW: Default false
+```
+
+**Değişiklikler:**
+
+```python
+class PromptResponse(Record):
+    error = Error()
+    text = String()
+    object = String()
+    end_of_stream = Boolean()  # NEW: Indicates final message
+```
+
+#### Ağ Geçidi API Değişiklikleri
+
+Ağ Geçidi API'sinin, HTTP/WebSocket istemcilerine akış yeteneklerini sunması gerekir.
+
+**REST API Güncellemeleri:**
+
+`POST /api/v1/text-completion`: İstek gövdesinde `streaming` parametresini kabul et
+Yanıt davranışı, akış bayrağına bağlıdır:
+  `streaming=false`: Tek JSON yanıtı (mevcut davranış)
+  `streaming=true`: Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE) akışı veya WebSocket mesajları
+
+**Yanıt Formatı (Akış):**
+
+Her akış parçası, aynı şema yapısını izler:
+```json
+{
+  "response": "partial text...",
+  "end_of_stream": false,
+  "model": "model-name"
+}
+```
+
+Son bölüm:
+```json
+{
+  "response": "final text chunk",
+  "end_of_stream": true,
+  "in_token": 150,
+  "out_token": 500,
+  "model": "model-name"
+}
+```
+
+#### Python API Değişiklikleri
+
+Python istemci API'si, geriye dönük uyumluluğu korurken hem akışlı hem de akışsız modları desteklemelidir.
+
+
+**LlmClient Güncellemeleri** (`trustgraph-base/trustgraph/clients/llm_client.py`):
+
+```python
+class LlmClient(BaseClient):
+    def request(self, system, prompt, timeout=300, streaming=False):
+        """
+        Non-streaming request (backward compatible).
+        Returns complete response string.
+        """
+        # Existing behavior when streaming=False
+
+    async def request_stream(self, system, prompt, timeout=300):
+        """
+        Streaming request.
+        Yields response chunks as they arrive.
+        """
+        # New async generator method
+```
+
+**PromptClient Güncellemeleri** (`trustgraph-base/trustgraph/base/prompt_client.py`):
+
+`streaming` parametresi ve asenkron üreteç varyantıyla benzer yapı.
+
+#### CLI Aracı Değişiklikleri
+
+**tg-invoke-llm** (`trustgraph-cli/trustgraph/cli/invoke_llm.py`):
+
+```
+tg-invoke-llm [system] [prompt] [--no-streaming] [-u URL] [-f flow-id]
+```
+
+Daha iyi etkileşimli kullanıcı deneyimi için, akış varsayılan olarak etkindir.
+`--no-streaming` bayrağı, akışı devre dışı bırakır.
+Akış açıkken: Token'ları geldikleri gibi standart çıktıya yazdırın.
+Akış kapalıyken: Tam yanıtı bekleyin, ardından çıktı verin.
+
+**tg-invoke-prompt** (`trustgraph-cli/trustgraph/cli/invoke_prompt.py`):
+
+```
+tg-invoke-prompt [template-id] [var=value...] [--no-streaming] [-u URL] [-f flow-id]
+```
+
+`tg-invoke-llm` ile aynı kalıp.
+
+#### LLM Hizmeti Temel Sınıfındaki Değişiklikler
+
+**LlmService** (`trustgraph-base/trustgraph/base/llm_service.py`):
+
+```python
+class LlmService(FlowProcessor):
+    async def on_request(self, msg, consumer, flow):
+        request = msg.value()
+        streaming = getattr(request, 'streaming', False)
+
+        if streaming and self.supports_streaming():
+            async for chunk in self.generate_content_stream(...):
+                await self.send_response(chunk, end_of_stream=False)
+            await self.send_response(final_chunk, end_of_stream=True)
+        else:
+            response = await self.generate_content(...)
+            await self.send_response(response, end_of_stream=True)
+
+    def supports_streaming(self):
+        """Override in subclass to indicate streaming support."""
+        return False
+
+    async def generate_content_stream(self, system, prompt, model, temperature):
+        """Override in subclass to implement streaming."""
+        raise NotImplementedError()
+```
+
+--
+
+### 2. Aşama: VertexAI Prova Çalışması
+
+2. Aşama, altyapıyı doğrulamak ve uçtan uca testleri sağlamak için tek bir sağlayıcıda (VertexAI) akışı uygulamaktadır.
+
+
+#### VertexAI Uygulaması
+
+**Modül:** `trustgraph-vertexai/trustgraph/model/text_completion/vertexai/llm.py`
+
+**Değişiklikler:**
+
+1. `supports_streaming()`'ı `True` değerini döndürecek şekilde geçersiz kılın.
+2. `generate_content_stream()` asenkron oluşturucusunu uygulayın.
+3. Hem Gemini hem de Claude modellerini (VertexAI Anthropic API aracılığıyla) işleyin.
+
+**Gemini Akışı:**
+
+```python
+async def generate_content_stream(self, system, prompt, model, temperature):
+    model_instance = self.get_model(model, temperature)
+    response = model_instance.generate_content(
+        [system, prompt],
+        stream=True  # Enable streaming
+    )
+    for chunk in response:
+        yield LlmChunk(
+            text=chunk.text,
+            in_token=None,  # Available only in final chunk
+            out_token=None,
+        )
+    # Final chunk includes token counts from response.usage_metadata
+```
+
+**Claude (VertexAI Anthropic) Akışı:**
+
+```python
+async def generate_content_stream(self, system, prompt, model, temperature):
+    with self.anthropic_client.messages.stream(...) as stream:
+        for text in stream.text_stream:
+            yield LlmChunk(text=text)
+    # Token counts from stream.get_final_message()
+```
+
+#### Test Etme
+
+Akış yanıtı birleştirme için birim testleri
+VertexAI (Gemini ve Claude) ile entegrasyon testleri
+Uçtan uca testler: CLI -> Ağ Geçidi -> Pulsar -> VertexAI -> geri
+Geriye dönük uyumluluk testleri: Akış olmayan istekler hala çalışıyor
+
+--
+
+### 3. Aşama: Tüm LLM Sağlayıcıları
+
+3. Aşama, akış desteğini sistemdeki tüm LLM sağlayıcılarına genişletir.
+
+#### Sağlayıcı Uygulama Durumu
+
+Her sağlayıcı aşağıdaki seçeneklerden birini uygulamalıdır:
+1. **Tam Akış Desteği**: `generate_content_stream()`'ı uygulayın
+2. **Uyumluluk Modu**: `end_of_stream` bayrağını doğru şekilde işleyin
+   (tek bir yanıt döndürün `end_of_stream=true` ile birlikte)
+
+| Sağlayıcı | Paket | Akış Desteği |
+|----------|---------|-------------------|
+| OpenAI | trustgraph-flow | Tam (yerel akış API'si) |
+| Claude/Anthropic | trustgraph-flow | Tam (yerel akış API'si) |
+| Ollama | trustgraph-flow | Tam (yerel akış API'si) |
+| Cohere | trustgraph-flow | Tam (yerel akış API'si) |
+| Mistral | trustgraph-flow | Tam (yerel akış API'si) |
+| Azure OpenAI | trustgraph-flow | Tam (yerel akış API'si) |
+| Google AI Studio | trustgraph-flow | Tam (yerel akış API'si) |
+| VertexAI | trustgraph-vertexai | Tam (2. Aşama) |
+| Bedrock | trustgraph-bedrock | Tam (yerel akış API'si) |
+| LM Studio | trustgraph-flow | Tam (OpenAI ile uyumlu) |
+| LlamaFile | trustgraph-flow | Tam (OpenAI ile uyumlu) |
+| vLLM | trustgraph-flow | Tam (OpenAI ile uyumlu) |
+| TGI | trustgraph-flow | Belirlenecek |
+| Azure | trustgraph-flow | Belirlenecek |
+
+#### Uygulama Modeli
+
+OpenAI ile uyumlu sağlayıcılar (OpenAI, LM Studio, LlamaFile, vLLM) için:
+
+```python
+async def generate_content_stream(self, system, prompt, model, temperature):
+    response = await self.client.chat.completions.create(
+        model=model,
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": system},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ],
+        temperature=temperature,
+        stream=True
+    )
+    async for chunk in response:
+        if chunk.choices[0].delta.content:
+            yield LlmChunk(text=chunk.choices[0].delta.content)
+```
+
+--
+
+### 4. Aşama: Ajan API'si
+
+4. Aşama, akışı Ajan API'sine genişletmektedir. Bu, Ajan API'sinin doğası gereği zaten çok mesajlı olması nedeniyle daha karmaşıktır (düşünce → eylem → gözlem
+→ tekrar → son yanıt).
+
+
+#### Mevcut Ajan Şeması
+
+```python
+class AgentStep(Record):
+    thought = String()
+    action = String()
+    arguments = Map(String())
+    observation = String()
+    user = String()
+
+class AgentRequest(Record):
+    question = String()
+    state = String()
+    group = Array(String())
+    history = Array(AgentStep())
+    user = String()
+
+class AgentResponse(Record):
+    answer = String()
+    error = Error()
+    thought = String()
+    observation = String()
+```
+
+#### Önerilen Ajan Şema Değişiklikleri
+
+**Değişiklik İstekleri:**
+
+```python
+class AgentRequest(Record):
+    question = String()
+    state = String()
+    group = Array(String())
+    history = Array(AgentStep())
+    user = String()
+    streaming = Boolean()  # NEW: Default false
+```
+
+**Cevap Değişiklikleri:**
+
+Ajan, akıl yürütme döngüsü sırasında çeşitli türde çıktılar üretir:
+Düşünceler (akıl yürütme)
+Eylemler (araç çağrıları)
+Gözlemler (araç sonuçları)
+Cevap (sonuç yanıtı)
+Hatalar
+
+`chunk_type`, gönderilen içeriğin türünü tanımladığı için, ayrı
+`answer`, `error`, `thought` ve `observation` alanları tek bir alana dönüştürülebilir.
+Tek bir `content` alanı:
+
+```python
+class AgentResponse(Record):
+    chunk_type = String()       # "thought", "action", "observation", "answer", "error"
+    content = String()          # The actual content (interpretation depends on chunk_type)
+    end_of_message = Boolean()  # Current thought/action/observation/answer is complete
+    end_of_dialog = Boolean()   # Entire agent dialog is complete
+```
+
+**Alan Anlamı:**
+
+`chunk_type`: `content` alanında bulunan içeriğin türünü belirtir.
+  `"thought"`: Aracın muhakemesi/düşüncesi.
+  `"action"`: Çağrılan araç/eylem.
+  `"observation"`: Araç çalıştırmasından elde edilen sonuç.
+  `"answer"`: Kullanıcının sorusuna verilen nihai cevap.
+  `"error"`: Hata mesajı.
+
+`content`: `chunk_type`'e göre yorumlanan, gerçek akış içeriği.
+
+`end_of_message`: `true` olduğunda, mevcut parça türü tamamlanmıştır.
+  Örnek: Mevcut düşünce için tüm belirteçler gönderilmiştir.
+  İstemcilerin bir sonraki aşamaya ne zaman geçmeleri gerektiğini bilmesini sağlar.
+
+`end_of_dialog`: `true` olduğunda, tüm aracı etkileşimi tamamlanmıştır.
+  Bu, akıştaki son mesajdır.
+
+#### Aracı Akış Davranışı
+
+`streaming=true` olduğunda:
+
+1. **Düşünce akışı:**
+   `chunk_type="thought"` ve `end_of_message=false` ile birden fazla parça.
+   Son düşünce parçası `end_of_message=true`'a sahiptir.
+2. **Eylem bildirimi:**
+   `chunk_type="action"` ve `end_of_message=true` ile tek bir parça.
+3. **Gözlem:**
+   `chunk_type="observation"` ile parçalar, son parça `end_of_message=true`'e sahiptir.
+4. Aracı muhakeme ederken 1-3 adımlarını tekrarlayın.
+5. **Son cevap:**
+   `content` içindeki son yanıtla `chunk_type="answer"`.
+   Son parça `end_of_message=true` ve `end_of_dialog=true`'e sahiptir.
+
+**Örnek Akış Sırası:**
+
+```
+{chunk_type: "thought", content: "I need to", end_of_message: false, end_of_dialog: false}
+{chunk_type: "thought", content: " search for...", end_of_message: true, end_of_dialog: false}
+{chunk_type: "action", content: "search", end_of_message: true, end_of_dialog: false}
+{chunk_type: "observation", content: "Found: ...", end_of_message: true, end_of_dialog: false}
+{chunk_type: "thought", content: "Based on this", end_of_message: false, end_of_dialog: false}
+{chunk_type: "thought", content: " I can answer...", end_of_message: true, end_of_dialog: false}
+{chunk_type: "answer", content: "The answer is...", end_of_message: true, end_of_dialog: true}
+```
+
+`streaming=false` olduğunda:
+Mevcut davranış korunmuştur
+Tam bir cevap içeren tek bir yanıt
+`end_of_message=true`, `end_of_dialog=true`
+
+#### Ağ Geçidi ve Python API'si
+
+Ağ Geçidi: Ajan akışı için yeni SSE/WebSocket uç noktası
+Python API'si: Yeni `agent_stream()` asenkron oluşturucu metodu
+
+--
+
+## Güvenlik Hususları
+
+**Yeni bir saldırı yüzeyi yok**: Akış, aynı kimlik doğrulama/yetkilendirme mekanizmalarını kullanır
+**Hız sınırlaması**: Gerekirse, her jeton veya her parça için hız sınırları uygulayın
+**Bağlantı yönetimi**: İstemci bağlantısının kesilmesi durumunda akışları düzgün bir şekilde sonlandırın
+**Zaman aşımı yönetimi**: Akış istekleri için uygun zaman aşımı işleme gereklidir
+
+## Performans Hususları
+
+**Bellek**: Akış, tepe bellek kullanımını azaltır (tam yanıt tamponlama yok)
+**Gecikme**: İlk jetona ulaşma süresi önemli ölçüde azaltılmıştır
+**Bağlantı ek yükü**: SSE/WebSocket bağlantılarının devamlılık ek yükü vardır
+**Pulsar verim**: Tek büyük mesaj yerine çok sayıda küçük mesaj
+  dengesi
+
+## Test Stratejisi
+
+### Birim Testleri
+Yeni alanlarla şema serileştirme/deserileştirme
+Geriye dönük uyumluluk (eksik alanlar için varsayılan değerler kullanılır)
+Parça birleştirme mantığı
+
+### Entegrasyon Testleri
+Her LLM sağlayıcısının akış uygulaması
+Ağ Geçidi API akış uç noktaları
+Python istemci akış metotları
+
+### Uçtan Uca Testler
+CLI aracının akış çıktısı
+Tam akış: İstemci → Ağ Geçidi → Pulsar → LLM → geri
+Karışık akış/akış dışı iş yükleri
+
+### Geriye Dönük Uyumluluk Testleri
+Mevcut istemciler değişiklik yapılmadan çalışır
+Akış dışı istekler aynı şekilde davranır
+
+## Geçiş Planı
+
+### 1. Aşama: Altyapı
+Şema değişikliklerini dağıtın (geriye dönük uyumlu)
+Ağ Geçidi API güncellemelerini dağıtın
+Python API güncellemelerini dağıtın
+CLI aracı güncellemelerini yayınlayın
+
+### 2. Aşama: VertexAI
+VertexAI akış uygulamasını dağıtın
+Test iş yükleriyle doğrulayın
+
+### 3. Aşama: Tüm Sağlayıcılar
+Sağlayıcı güncellemelerini aşamalı olarak yayınlayın
+Sorunlar için izleyin
+
+### 4. Aşama: Ajan API'si
+Ajan şema değişikliklerini dağıtın
+Ajan akış uygulamasını dağıtın
+Belgeleri güncelleyin
+
+## Zaman Çizelgesi
+
+| Aşama | Açıklama | Bağımlılıklar |
+|-------|-------------|--------------|
+| 1. Aşama | Altyapı | Yok |
+| 2. Aşama | VertexAI PoC | 1. Aşama |
+| 3. Aşama | Tüm Sağlayıcılar | 2. Aşama |
+| 4. Aşama | Ajan API'si | 3. Aşama |
+
+## Tasarım Kararları
+
+Aşağıdaki sorular, belirtim sırasında çözülmüştür:
+
+1. **Akıştaki Jeton Sayıları**: Jeton sayıları, toplamlar değil, artışlardır.
+   Tüketiciler, gerekirse bunları toplayabilir. Bu, çoğu sağlayıcının kullanım
+   raporlama şekliyle eşleşir ve uygulamayı basitleştirir.
+
+2. **Akışlardaki Hata İşleme**: Bir hata oluşursa, `error` alanı
+   doldurulur ve diğer alanlara ihtiyaç duyulmaz. Bir hata her zaman son
+   iletişimdir; hata sonrasında başka mesajlara izin verilmez veya beklenmez.
+   LLM/İstem akışları için `end_of_stream=true`. Ajan akışları için,
+   `chunk_type="error"` ile `end_of_dialog=true`.
+
+3. **Kısmi Yanıt Kurtarma**: Mesajlaşma protokolü (Pulsar) dayanıklıdır,
+   bu nedenle mesaj düzeyinde yeniden deneme gerekli değildir. Bir istem, akışı
+   takip edemezse veya bağlantısı kesilirse, isteği baştan yeniden denemesi gerekir.
+
+4. **İstem Hizmeti Akışı**: Akış yalnızca metin (`text`) yanıtları için
+   desteklenir, yapılandırılmış (`object`) yanıtlar için değil. İstem hizmeti,
+   çıktının JSON mu yoksa metin tabanlı mı olacağını, istem şablonuna göre
+   önceden bilir. Bir akış isteği, JSON çıktılı bir istem için yapılırsa,
+   hizmet şunlardan birini yapmalıdır:
+   Tam JSON'ı tek bir yanıtla `end_of_stream=true` ile döndürün veya
+   Akış isteğini bir hata ile reddedin
+
+## Açık Sorular
+
+Şu anda yok.
+
+## Referanslar
+
+Mevcut LLM şeması: `trustgraph-base/trustgraph/schema/services/llm.py`
+Mevcut istem şeması: `trustgraph-base/trustgraph/schema/services/prompt.py`
+Mevcut ajan şeması: `trustgraph-base/trustgraph/schema/services/agent.py`
+LLM hizmeti tabanı: `trustgraph-base/trustgraph/base/llm_service.py`
+VertexAI sağlayıcısı: `trustgraph-vertexai/trustgraph/model/text_completion/vertexai/llm.py`
+Ağ Geçidi API'si: `trustgraph-base/trustgraph/api/`
+CLI araçları: `trustgraph-cli/trustgraph/cli/`