8 yazı
RAG sistemlerini ölçmenin dört temel metriği: faithfulness, answer relevancy, context precision ve recall. RAGAS ile değerlendirme, eşikler ve bağlam güveni.
RAG kurmak kolay, güvenilir olduğunu kanıtlamak zor. Getirme/üretim metrikleri, RAGAS ile referanssız değerlendirme, OpenTelemetry span’leri ve başarılı çıktı başına maliyet.
2026 RAG artık doğrusal değil. Adaptif yönlendirme, agentic getir-düşün-getir döngüsü, beş üretim deseni ve en yüksek getirili müdahale: hibrit getirme + reranker.
RAG sisteminizin gerçek kalitesini dört temel metrikle ölçün: faithfulness, answer relevance, context precision ve recall. Ragas, LLM-as-a-judge ve Türkçe zorlukları.
LLM değerlendirme nedir? LLM değerlendirme (eval), bir büyük dil modelinin veya LLM tabanlı uygulamanın çıktılarının doğruluk, tutarlılık ve güvenlik açısından sistematik olarak ölçülmesidir. Bu rehber: net tanım, neden önemli, değerlendirme metrikleri, llm as a judge, benchmark, ragas, offline ve online eval, KVKK, sık sorulan sorular.
LLM-as-a-judge otomatik değerlendirmenin baskın yöntemi ama önyargılı; RAGAS insan korelasyonu sadece 0.55. Önyargılar ve Türkçe/KVKK bağlamıyla güvenilir eval rehberi.
'Çalışıyor gibi' AI projelerinin en pahalı cümlesi. Eval setleri, LLM-as-judge, RAGAS ve retrieval metrikleriyle ölçülebilir kaliteye geçiş — Türkçe eval dahil.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinin tasarımı, ölçeklendirilmesi ve KVKK uyumlu üretime alınması için kapsamlı referans rehber. Türkçe embedding modeli seçimi, vektör DB karşılaştırması, chunking stratejileri, hybrid search, re-ranking, hallucination kontrolü, eval harness ve 3 anonim Türk şirketi vaka çalışması ile uçtan uca üretim mimarisi.