RAG retrieval sonuçları çok generic geliyor, nasıl iyileştirebilirim?

Embedding modelini değiştirin: OpenAI text-embedding-3-large vs Cohere embed-multilingual-v3 vs BGE-large karşılaştırması yapın. Domain'inize uyan farklı.

HyDE (Hypothetical Document Embeddings): LLM'e 'ideal cevap nasıl olurdu' yaz, o cevabın embedding'iyle search et. Counter-intuitive ama işe yarıyor.

Metadata filtering: her chunk'a kategori/tarih/yazar metadata ekleyip retrieval'da filtrele. Daha keskin sonuçlar.

Fine-tuned embedding: domain-spesifik 1000-5000 paragraf-query pair ile sentence-transformers fine-tune. SBERT MultipleNegativesRankingLoss çalışıyor.

Query understanding katmanı: kullanıcı sorusunu LLM ile expand et + intent classify et + ona göre retrieval strategy seç.

Re-ranking ekleyin (önceki soruda detay).

Knowledge graph + RAG hybrid: entity-based retrieval ile semantic search'ün boşluklarını doldur.

Üretim hattı veri analizinde veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Bizim ekipte bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Hızlı bir Google araması yaparsanız şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Türkçe içerik bulmak için open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Türkçe içerik bulmak için fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Sağlık verisi ile çalışırken production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Hukuk teknolojisi projemizde bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Ek olarak şunu eklemek isterim: vLLM ile inference 4x hızlandı.

Acaba TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Karşılaştırma için cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

İleri seviye kullanım için Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

Hugging Face documentation'ında DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Ek olarak şunu eklemek isterim: open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Çağrı merkezi otomasyonunda fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Hukuk teknolojisi projemizde iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Ek olarak şunu eklemek isterim: bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

İlk denememde yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

İleri seviye kullanım için iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Hugging Face documentation'ında üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Banka tarafında yaptığımız PoC'de self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Yeni başlayanlar için compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Hukuk teknolojisi projemizde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Acaba open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Akademik araştırmamda bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Üretim hattı veri analizinde ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Çağrı merkezi otomasyonunda Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Acaba team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Sağlık verisi ile çalışırken open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.