RAG vs uzun bağlam (1M token)?

Proje: RAG ile Doküman Sorgulama Sistemi

Şirket dokümantasyonu üzerinde RAG: chunking, embedding, retrieval, re-ranking, anchored answer.

Şükrü Yusuf KAYA

14 dakikalık okuma

11.05.2026

İleri

RAG pipeline: chunk → embed → retrieve → rerank → answer

RAG'ın 6 Adımı

Ingest: PDF, Markdown, HTML toplanır.
Chunk: 300-1000 token parçalar (overlap 10-20%).
Embed: Embedding modeli ile vektör.
Index: Vector DB.
Retrieve: Sorgu için top-K.
Rerank + answer: Cross-encoder ile yeniden sırala, Claude'la cevapla.

RAG akışı: ingest → chunk → embed → index → retrieve → rerank → answer — RAG pipeline'ı.

python

# Yüksek seviye RAG fonksiyonu
def answer_with_rag(question: str, k: int = 5):
    q_emb = embed(question)
    candidates = vector_db.search(q_emb, top_k=50)
    top = rerank(question, candidates)[:k]
    context = "\n\n".join(f"[{c.id}] {c.text}" for c in top)
    return claude_answer(question, context, citations_required=True)

RAG yüksek seviye — production'da chunk metadata + filter + caching ekle.

Boşluk doldur · text

RAG'ın 6 adımı: ingest, _____ , embed, index, _____ ve rerank+answer. Top-K daraltma için _____ kullanılır. Cevabın her cümlesi _____ ile bağlanır.

Sık Sorulan Sorular

RAG ölçek ve maliyet için kazanır. 1M context tek soru için pratik değil. Hibrit yaklaşım da popüler: küçük belgeler context'e, büyük olanlar RAG'a.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)

Yorum yazmak için giriş yap.

Yorumlar yükleniyor...

İlgili İçerikler

11. Gerçek Dünya Projeleri

Bağlantılı Pillar Konular

Bu yazının bağlandığı pillar konular

Pillar Konusu

RAG Çözüm Mimarisi

RAG (Retrieval-Augmented Generation), büyük dil modellerinin cevaplarını organizasyonun kendi belge / veri kaynaklarından alınan parçalar (chunks) ile zenginleştirerek hem güncellik hem de kaynak izi (citation) sağlayan bir mimari yaklaşımdır.

RAG'ın 6 Adımı

Sık Sorulan Sorular