# RAG retrieval sonuçları çok generic geliyor, nasıl iyileştirebilirim?

> Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/rag-retrieval-sonuclari-cok-generic-geliyor-nasil-iyilestirebilirim-5o08rq
> Updated: 2026-05-08T21:53:04.728Z
> Type: forum-question
> Author: Okan Kurt
> Locale: tr
> Views: 351
> Answers: 43
> Tags: `rag`, `retrieval`, `embedding`, `quality`
> Status: Çözüldü
## Soru

Sistemim teknik soruya bile yüzeysel cevap veriyor. Daha derin ve spesifik retrieval için hangi teknikler var?

## Cevaplar (43)

### ✅ Kabul Edilen Cevap

_**Yazılım Mimarı** · ↑ 3 · 2026-05-08_

Multi-query retrieval: LLM ile original query'i 3-5 farklı şekilde paraphrase edip her birinin sonucunu birleştir. Recall %25 artar.

### Cevap

_**Sevgi Köse** · ↑ 1 · 2026-05-08_

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

### Cevap

_**Erdem Akar** · ↑ 3 · 2026-05-08_

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

### Cevap

_**Yağmur Polat** · ↑ 1 · 2026-05-08_

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

### Cevap

_**İrem Çiftçi** · ↑ 5 · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**ML Mühendisi** · ↑ 7 · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**İrem Çiftçi** · ↑ 5 · 2026-05-09_

Re-ranking ekleyin (önceki soruda detay).

### Cevap

_**Zeki Çakmak** · ↑ 6 · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**Hakan Aktaş** · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**Mehmet Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-05-09_

Bizim ekipte bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

### Cevap

_**İlayda Sönmez** · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**Zeynep Korkmaz** · ↑ 2 · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**Volkan Güneş** · ↑ 1 · 2026-05-09_

Türkçe içerik bulmak için fallback mekanizması olmazsa olmaz.

### Cevap

_**DevOps Mühendisi** · ↑ 3 · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**Tuncay Aydın** · ↑ 3 · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**Yağmur Polat** · ↑ 3 · 2026-05-09_

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

### Cevap

_**Anıl Yavuz** · 2026-05-10_

Acaba TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

### Cevap

_**Ferhat Mengü** · ↑ 3 · 2026-05-10_

Karşılaştırma için cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

### Cevap

_**Mehmet Yılmaz** · ↑ 1 · 2026-05-10_

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

### Cevap

_**Hilal Saraç** · 2026-05-10_

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

### Cevap

_**Yusuf Akıncı** · 2026-05-10_

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

### Cevap

_**Gizem Yıldız** · ↑ 2 · 2026-05-10_

Çağrı merkezi otomasyonunda fallback mekanizması olmazsa olmaz.

### Cevap

_**Okan Kurt** · ↑ 1 · 2026-05-11_

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

### Cevap

_**Buse Yıldırım** · ↑ 3 · 2026-05-11_

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

### Cevap

_**Damla Kılıç** · ↑ 3 · 2026-05-11_

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

### Cevap

_**Jale Kurt** · ↑ 1 · 2026-05-12_

İlk denememde yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

### Cevap

_**Mehmet Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-05-12_

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

### Cevap

_**Bilge Türk** · ↑ 2 · 2026-05-12_

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

### Cevap

_**Aslı Berberoğlu** · ↑ 2 · 2026-05-12_

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

### Cevap

_**Tuncay Aydın** · ↑ 1 · 2026-05-13_

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

### Cevap

_**Emre Çelik** · ↑ 2 · 2026-05-13_

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

### Cevap

_**Kaan Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-05-14_

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

### Cevap

_**İrem Çiftçi** · ↑ 3 · 2026-05-14_

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

### Cevap

_**Kaan Yılmaz** · 2026-05-14_

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

### Cevap

_**Ahmet Demir** · ↑ 1 · 2026-05-14_

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

### Cevap

_**Onur Kaya** · ↑ 3 · 2026-05-14_

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

### Cevap

_**İlayda Sönmez** · 2026-05-14_

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

### Cevap

_**Deniz Aslan** · ↑ 3 · 2026-05-14_

Çağrı merkezi otomasyonunda Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

### Cevap

_**Selin Öztürk** · ↑ 3 · 2026-05-15_

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

### Cevap

_**Lale Sungur** · ↑ 2 · 2026-05-15_

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

### Cevap

_**Kemal Boz** · ↑ 1 · 2026-05-15_

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

### Cevap

_**AI Araştırmacı** · 2026-05-15_

Acaba team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

### Cevap

_**Zeki Çakmak** · ↑ 2 · 2026-05-15_

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