# RAG için chunk size ne olmalı? 256, 512, 1024? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/rag-icin-chunk-size-ne-olmali-256-512-1024-vwjbrm > Updated: 2026-04-02T11:43:57.995Z > Type: forum-question > Author: Bootcamp Öğrencisi > Locale: tr > Views: 403 > Answers: 43 > Tags: `rag`, `chunking`, `embedding` > Status: Çözüldü ## Soru Belgelerimi parçalara ayırırken hangi token boyutunda chunk üretmeliyim? Overlap kullanmalı mıyım? Hangi tradeoff'lar var? ## Cevaplar (43) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Cansu Demir** · ↑ 11 · 2026-04-02_ Genel kural: chunk size = LLM context window'unun %5-10'u + her chunk için %10-15 overlap. 4K context için 256-512 token chunk + 50-80 overlap. ### Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 1 · 2026-04-02_ Benim deneyimime göre bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 2 · 2026-04-02_ Küçük chunk (128-256): hassas semantic match, ama context kaybı. Soru-cevap için ideal. ### Cevap _**Hilal Saraç** · ↑ 7 · 2026-04-02_ Semantic chunking dene (LlamaIndex'in SemanticSplitterNodeParser'ı): paragraf bütünlüğünü korur, gelişigüzel kesme yok. ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 4 · 2026-04-02_ Büyük chunk (1024-2048): bütüncül anlam, ama embedding precision düşer. Özetleme görevlerinde tercih edilir. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · 2026-04-02_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 8 · 2026-04-02_ Dokuman tipine göre değişir: PDF teknik makale → 512, slayt → 256, kod → AST-based, Markdown → header-based. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 3 · 2026-04-02_ Production'da farklı chunk size'ları aynı corpus'a uygulayıp eval suite ile karşılaştırın. Bizde 384 token + 60 overlap optimal çıktı. ### Cevap _**Murat Eren** · ↑ 3 · 2026-04-02_ Karşılaştırma için team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 4 · 2026-04-02_ Recursive Character Text Splitter (LangChain) en yaygın başlangıç noktası. Önce \n\n, sonra \n, sonra . ile böler. ### Cevap _**Beyza Tan** · ↑ 8 · 2026-04-02_ ContextualRetrieval (Anthropic 2024 makalesi) — her chunk'a kısa bir 'situational context' ekleyerek embedding kalitesini %35 artırıyor. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 4 · 2026-04-02_ Parent-Child chunking: retrieval küçük chunk'tan ama LLM'e parent paragraf gönderiliyor. Hem precision hem context. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · ↑ 3 · 2026-04-03_ Türkçe içerik bulmak için bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 3 · 2026-04-03_ Cevap teşekkürler ama bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 3 · 2026-04-04_ Hugging Face documentation'ında Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Fatma Şahin** · ↑ 3 · 2026-04-04_ Vector DB seçerken documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 3 · 2026-04-04_ Üretim hattı veri analizinde self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 2 · 2026-04-04_ Hugging Face documentation'ında bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**ML Mühendisi** · ↑ 1 · 2026-04-04_ Bence TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · 2026-04-04_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Berk Tunç** · 2026-04-04_ Ekibe yeni katılan biri olarak küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Tayfun Yıldız** · ↑ 2 · 2026-04-04_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 3 · 2026-04-04_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 1 · 2026-04-05_ Vector DB seçerken üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**DevOps Mühendisi** · ↑ 1 · 2026-04-05_ Hugging Face documentation'ında TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Cemil Yıldırım** · ↑ 3 · 2026-04-05_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 3 · 2026-04-05_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Emre Çelik** · ↑ 3 · 2026-04-05_ Yeni başlayanlar için Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**İrem Çiftçi** · ↑ 1 · 2026-04-05_ Latency optimize etmek için üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 1 · 2026-04-06_ Türkiye'deki kurumsal projelerde Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Junior Developer** · 2026-04-06_ RAG mimarisi tasarlarken Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 1 · 2026-04-06_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · 2026-04-07_ Kaggle yarışmalarında kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · 2026-04-07_ Kaggle yarışmalarında ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · ↑ 1 · 2026-04-07_ RAG mimarisi tasarlarken open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 2 · 2026-04-08_ Hugging Face documentation'ında Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · ↑ 3 · 2026-04-08_ Hukuk teknolojisi projemizde ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · 2026-04-08_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Şule Köseoğlu** · ↑ 3 · 2026-04-08_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Hilal Saraç** · ↑ 2 · 2026-04-08_ Latency optimize etmek için bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**ML Mühendisi** · ↑ 1 · 2026-04-09_ Türkiye'deki kurumsal projelerde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**Derya Akkaya** · 2026-04-09_ Benim deneyimime göre production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · ↑ 2 · 2026-04-09_ Akademik araştırmamda bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?