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 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.
- Wikidata: Q121276171
Bu Pillar'da Ne Öğreneceksin?
- 01Chunking stratejileri (semantic, recursive, document-aware)
- 02Embedding modeli seçimi (OpenAI, Cohere, BGE, multilingual)
- 03Hybrid search ve re-ranking
- 04Vector veritabanları (Qdrant, Weaviate, pgvector, Milvus)
- 05RAGAS ile değerlendirme
- 06Agentic RAG ve graph-RAG desenleri
Detaylı Açıklama
Bu Pillar'la İlgili Blog Yazıları
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Üretim Rehberi: Türk Şirketleri İçin Uçtan Uca Mimari
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.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Üretim Rehberi: Türk Şirketleri İçin Uçtan Uca Mimari →
Vektör Veritabanı Karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector
Vektör veritabanı karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Weaviate ve pgvector'ü kurumsal RAG için ölçek, performans, maliyet ve KVKK açısından değerlendiriyoruz.
Vektör Veritabanı Karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector →
Vektör Veritabanı Karşılaştırması 2026: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus ve pgvector
Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus ve pgvector'ı ölçek, gecikme, hibrit arama ve KVKK açısından karşılaştırdık. 2026 karar akışı, tablo ve seçim kontrol listesi.
Vektör Veritabanı Karşılaştırması 2026: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus ve pgvector →
Chunking Stratejileri: RAG'de Belge Bölümleme En İyi Uygulamaları
Chunking stratejileri nelerdir? RAG'de belge bölümleme için chunk boyutu, overlap, semantik chunking ve yapıya duyarlı yöntemlerin en iyi uygulamaları rehberi.
Chunking Stratejileri: RAG'de Belge Bölümleme En İyi Uygulamaları →
Vektör Veritabanı Nedir? Anlamsal Arama ve Embedding Rehberi
Vektör veritabanı nedir? Vektör veritabanı, metin, görsel veya sesin anlamını temsil eden sayısal vektörleri (embedding) saklayan ve bir sorguya anlamca en yakın kayıtları hızla bulan özel bir veritabanı türüdür. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, benzerlik araması ve HNSW indeksi, Qdrant gibi araçlar, RAG ile ilişkisi, klasik veritabanıyla farkı, KVKK ve sık sorulan sorular.
Vektör Veritabanı Nedir? Anlamsal Arama ve Embedding Rehberi →
Late Chunking ve Contextual Retrieval: RAG Doğruluğunu Artıran 2026 Teknikleri
RAG ölmedi, olgunlaştı. Late chunking, contextual retrieval, hibrit arama ve reranking ile retrieval doğruluğunu artırın. Türkçe ve KVKK bağlamında pratik 2026 rehberi.
Late Chunking ve Contextual Retrieval: RAG Doğruluğunu Artıran 2026 Teknikleri →
Öğrenme İçerikleri
RAG Mimarisi 101: Niçin, Ne Zaman, Nasıl?
Retrieval-Augmented Generation: LLM'i kendi belgelerinle besleme. Mimari, faydalar, fine-tuning ile karşılaştırma.
RAG Mimarisi 101: Niçin, Ne Zaman, Nasıl? →
Proje: RAG ile Doküman Sorgulama Sistemi
Şirket dokümantasyonu üzerinde RAG: chunking, embedding, retrieval, re-ranking, anchored answer.
Proje: RAG ile Doküman Sorgulama Sistemi →
İlgili Eğitimler
Sıkça Sorulan Sorular
RAG yerine fine-tuning yeterli olur mu?▾
Hayır — fine-tuning üslup ve görev davranışını öğretir, güncel/değişen bilgi için uygun değildir. Belgesel kaynaklı sorulara cevap vermek için RAG, davranışı şekillendirmek için fine-tuning kullanılır; ikisi birbirini tamamlar.
Hangi vector DB'yi seçmeli?▾
Sıfırdan başlayan bir POC için pgvector (Postgres mevcutsa) yeterli; üretim ölçeğinde Qdrant veya Weaviate önerilir. Kapalı network gereksinimi varsa self-hosted Qdrant + filtreleme kabiliyeti güçlü bir başlangıçtır.
Chunk boyutu ne olmalı?▾
Genel başlangıç: 512 token chunk + 50–100 token overlap. Ancak içeriğin yapısı belirleyicidir — tablolar ve uzun blok kodlar için document-aware chunking, sohbet türü içerikler için 256 token altında daha iyi sonuç vermektedir.
Hallucination'ı sıfırlamak mümkün mü?▾
Sıfırlanamaz; ama %5 altına indirilebilir. Pratik formül: hybrid search + re-ranker + 'kaynaktan alıntı yapmazsan cevap verme' prompt davranışı + RAGAS ile sürekli değerlendirme.
Çok dilli RAG için ne yapılmalı?▾
Cohere multilingual veya BGE-M3 gibi çok dilli embedding modeli + dilde tutarlı re-ranker + locale farkındalıklı query rewriting kullanılır. Türkçe içerikte BAAI/bge-m3 ve Cohere embed-multilingual-v3 hâlen güçlü baz çizgilerini oluşturmaktadır.
RAG'ın evaluation seti nasıl hazırlanmalı?▾
Domain uzmanı ile 50–200 arası soru/altın-cevap çifti hazırlanır. Üzerine RAGAS metrikleri (faithfulness, answer relevancy, context precision/recall) uygulanır; CI'da her PR için minimal eval, geceden tam eval çalıştırılır.
Diğer Pillar Konuları
Kurumsal Yapay Zeka Danışmanlığı
Kurumsal yapay zeka danışmanlığı; iş hedeflerinden teknik mimariye, kullanım senaryosu önceliklendirmesinden üretime alma yol haritasına kadar yapay zekanın kurum içinde ölçeklenebilir biçimde uygulanmasını yöneten uçtan uca bir disiplindir.
Agentic AI ve Otonom Sistemler
Agentic AI, büyük dil modelinin tek bir cevap vermek yerine; planlama, araç çağırma (tool use), bellek (memory) ve geri bildirim döngüleri ile çok adımlı görevleri otonom biçimde tamamladığı yapay zeka mimarisidir.
LLMOps: Üretim Sınıfı LLM Operasyonları
LLMOps, büyük dil modeli tabanlı uygulamaların geliştirme, dağıtım, izleme, değerlendirme ve maliyet yönetimini kapsayan; klasik MLOps'un üzerine prompt versiyonlama, eval-driven CI ve gözlemlenebilirlik (observability) katmanlarını ekleyen mühendislik disiplinidir.
AI Governance ve EU AI Act Uyumu
AI Governance; yapay zeka sistemlerinin tasarımdan kullanıma kadar etik, güvenlik, şeffaflık, açıklanabilirlik ve hukuki uyum (EU AI Act, KVKK/GDPR, ISO 42001) gerekliliklerini karşıladığını güvence altına alan kurumsal yönetişim çerçevesidir.
Kurumsal Yapay Zeka Eğitimi
Kurumsal AI eğitimi; yöneticilerden teknik ekiplere kadar farklı rol seviyelerine, organizasyonun gerçek kullanım senaryolarına gömülü, uygulamalı ve ölçülebilir öğrenme çıktılarıyla yapay zeka yetkinliklerini kazandırmayı hedefleyen yapılandırılmış programdır.
Sektör Bazlı AI Kullanım Senaryoları
AI kullanım senaryoları; bankacılıktan sağlığa, perakendeden kamuya kadar her sektörde yapay zekanın yarattığı somut iş değerini, başarı ölçütlerini ve referans mimari kararlarını derleyen pratik bir karar kılavuzudur.
Prompt ve Bağlam Mühendisliği
Prompt mühendisliği; büyük dil modelinden tutarlı, doğru ve maliyet-verimli çıktı almak için talimatların, örneklerin, bağlamın ve format kontrolünün bilimsel olarak tasarlandığı uygulamalı disiplindir.
Bu konuda projemizi konuşalım
Kurumsal yapay zeka yol haritanız, RAG çözüm mimariniz veya AI eğitim programınız hakkında ihtiyaçlarınıza özel bir görüşme planlayalım.
İletişime Geç