RAG Neden Gerekli?
LLM'ler eğitim kesim tarihinden sonraki bilgiden habersizdir ve kurumsal dokümanlara erişimi yoktur. RAG bu boşluğu kapatır: soru geldiğinde önce ilgili belgeler vektör aramasıyla bulunur, ardından LLM bağlamla desteklenerek yanıt üretir.
Temel Bileşenler
- Chunking Stratejisi: Sabit boyut, cümle bazlı veya hiyerarşik? Her yaklaşımın recall/precision dengesi farklıdır.
- Embedding Modeli: OpenAI text-embedding-3-large, Cohere Embed v3 veya açık kaynak alternatifler.
- Vektör Veritabanı: Pgvector, Qdrant, Weaviate — boyut, ölçek ve gecikme gereksinimlerinize göre seçin.
- Re-ranking: İlk aramanın ardından cross-encoder ile sonuçları yeniden sıralamak precision'ı önemli ölçüde artırır.
Üretim Ortamında Dikkat Edilmesi Gerekenler
Bağlam penceresi yönetimi, güncelleme/yeniden indeksleme döngüleri ve cevap alıntı zinciri (citation chain) kurumsal RAG sistemlerinin üç kritik tasarım kararıdır.