RAG Mimarisi: Akıllı Bilgi Sistemleri Oluşturma

Retrieval-Augmented Generation (RAG), özel bilgi tabanları üzerinde akıl yürütebilen yapay zeka sistemleri oluşturmak için tercih edilen mimari olarak öne çıktı. Bu rehber, bilmeniz gereken her şeyi kapsar.

RAG Nedir?

RAG, iki güçlü yeteneği birleştirir:

1. Erişim (Retrieval) – Bilgi tabanından ilgili bilgileri bulma
2. Üretim (Generation) – Erişilen bağlamdan yanıtlar sentezlemek için LLM kullanma

Bu yaklaşım temel LLM sınırlamalarını çözer:

• ✅ Güncel bilgi (eğitim kesme tarihiyle sınırlı değil)
• ✅ Alana özgü bilgi
• ✅ Kaynak atıfı ve doğrulama
• ✅ Azaltılmış halüsinasyonlar

Temel Bileşenler

1. Doküman İşleme Hattı

Ham Dokümanlar → Parçalama → Gömme → Vektör Deposu
      │              │           │            │
      └──────────────┴───────────┴────────────┘
                Alım Hattı

Parçalama Stratejileri:

• Sabit boyutlu parçalar (512-1024 token)
• Anlamsal parçalama (paragraf/bölüm bazlı)
• Örtüşmeli kayan pencere
• Hiyerarşik parçalama

2. Gömme Modelleri

2025’teki popüler seçenekler:

Model	Boyut	Kullanım Alanı
OpenAI text-embedding-3-large	3072	Genel amaçlı
Cohere embed-v3	1024	Çok dilli
BGE-M3	1024	Açık kaynak
Jina embeddings v3	1024	Uzun bağlam

3. Vektör Veritabanları

Gömmeleri depolama ve sorgulama seçenekleri:

• Pinecone – Tam yönetilen, yüksek ölçeklenebilir
• Weaviate – Açık kaynak, hibrit arama
• Qdrant – Rust tabanlı, yüksek performans
• Chroma – Geliştirici dostu, hafif
• pgvector – PostgreSQL uzantısı

4. Erişim Stratejileri

Temel Erişim:

# Benzerlik araması
sonuclar = vektor_deposu.benzerlik_ara(sorgu, k=5)

Gelişmiş Teknikler:

• Hibrit arama (anahtar kelime + anlamsal)
• Çapraz kodlayıcılarla yeniden sıralama
• Çoklu sorgu erişimi
• Üst doküman erişimi
• Kendi kendine sorgulayan erişim

Mimari Kalıpları

Temel RAG

Kullanıcı Sorgusu → Gömme → Vektör Araması → Bağlam + Sorgu → LLM → Yanıt

Gelişmiş RAG

Kullanıcı Sorgusu
    │
    ├── Sorgu Genişletme (alt sorgular üret)
    │
    ├── Hibrit Arama (anlamsal + anahtar kelime)
    │
    ├── Yeniden Sıralama (çapraz kodlayıcı puanlama)
    │
    ├── Bağlam Sıkıştırma (ilgili kısımları çıkar)
    │
    └── Üretim (alıntılarla)

Ajantik RAG

Kullanıcı Sorgusu → Ajan
              │
              ├── Erişim stratejisi planla
              │
              ├── Aramaları yürüt (çok atlamalı)
              │
              ├── Sonuçları değerlendir
              │
              └── Üret veya yinele

Uygulama En İyi Uygulamaları

Parçalama

• Anlamsal tutarlılığı koruyun
• Meta veri ekleyin (kaynak, tarih, bölüm)
• Parçaları %10-20 örtüştürün
• Doküman yapısını göz önünde bulundurun

Erişim

• k değerini (sonuç sayısı) bağlam penceresine göre ayarlayın
• Geri dönüş stratejileri uygulayın
• Sık sorguları önbelleğe alın
• Erişim kalitesini izleyin

Üretim

• Promptları açıkça yapılandırın
• Kaynak atıfı ekleyin
• “Bilmiyorum” durumlarını zarif şekilde ele alın
• Çıktı doğrulaması uygulayın

Değerlendirme Metrikleri

RAG sistem kalitesini ölçün:

1. Erişim Metrikleri

   • Recall@k
   • Precision@k
   • Ortalama Karşılık Sırası (MRR)

2. Üretim Metrikleri

   • Sadakat (yanıt bağlamla destekleniyor mu)
   • İlgililik (yanıt sorguyu karşılıyor mu)
   • Tamlık (tüm yönler kapsanıyor mu)

YUXOR RAG Çözümleri

RAG uygulama hizmetlerimiz:

• Değerlendirme – Bilgi yönetimi ihtiyaçlarınızı değerlendirin
• Mimari Tasarım – Özel RAG hattı tasarımı
• Uygulama – Uçtan uca geliştirme
• Optimizasyon – Performans ayarlama ve izleme

Yaygın Tuzaklar

❌ Çok küçük parçalar – Bağlam kaybı ❌ Çok büyük parçalar – İlgililik sulandırma ❌ Meta veriyi görmezden gelme – Filtreleme fırsatlarını kaçırma ❌ Yeniden sıralama yok – Optimal olmayan sonuçlar ❌ Zayıf prompt tasarımı – Tutarsız çıktılar

Sonuç

RAG mimarisi, organizasyonların benzersiz bilgi varlıklarını kullanan yapay zeka sistemleri oluşturmasını sağlar. Başarı, hattın her bileşenine dikkatli bir özen gerektirir.

YUXOR ile RAG Sisteminizi Oluşturun

Akıllı bilgi sistemleri oluşturmaya hazır mısınız? YUXOR size ihtiyacınız olan araçları sunar:

1. Yuxor.dev - RAG için güçlü embedding modelleri ve LLM’lere erişin
2. Yuxor.studio - No-code araçlarla RAG uygulamaları oluşturun ve dağıtın
3. Özel Geliştirme - Ekibimizin kurumsal RAG çözümünüzü oluşturmasını sağlayın

Yuxor.dev ile İnşa Etmeye Başlayın ve organizasyonunuzun bilgisinin kilidini açın.

---

En son yapay zeka mimari kalıpları için blogumuzu takip edin!