Temeller
RAG Nedir? Kurumsal Bilgi Asistanının Sade Anlatımı
Retrieval-Augmented Generation'ı pazarlama sisinden arındırıp sade anlatıyoruz: nedir, neden gerekir, nerede işe yarar, nerede yaramaz.
RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir dil modelinin sorulara kendi ezberinden değil, sizin belgelerinizden bulduğu pasajlara dayanarak cevap vermesidir. Kurumsal yapay zekânın son yıllardaki en önemli mimarisi budur — ve çoğu anlatımı gereksiz karmaşıktır.
Benzetme: açık kitap sınavı
Sıradan bir sohbet botu, kapalı kitap sınavına giren öğrencidir: eğitiminde ne gördüyse onu hatırlar, hatırlayamadığında uydurur. RAG’li sistem açık kitap sınavına girer: soru gelince önce kitaplıktan (sizin arşivinizden) ilgili sayfaları bulur, cevabı o sayfalara bakarak yazar ve sayfa numarası verir.
Zincir nasıl çalışır?
- Hazırlık: belgeler parçalara bölünür, her parça anlam vektörüne (embedding) dönüştürülüp vektör veritabanına yazılır.
- Arama: soru geldiğinde aynı uzayda en yakın parçalar bulunur — biz anlamsal aramayı anahtar kelimeyle birleştiren hibrit aramayı tercih ederiz; kurum terminolojisinde isabeti belirgin artırır.
- Üretim: model, “yalnız bu pasajlara dayan” talimatıyla cevabı yazar ve pasajlara atıf verir.
Nerede işe yarar?
- Kurum içi bilgi: yönetmelikler, prosedürler, teknik dokümanlar, sözleşme arşivi.
- Destek: müşteri sorularının belgeye dayalı, kaynaklı yanıtlanması.
- Uzmanlık alanları: hukuk ürünümüz 11 milyondan fazla yargı kararında bu mimariyle arama yapar; her cevap kararın kendisine bağlanır.
Nerede yaramaz?
- Belgelerinizde olmayan bilgiyi RAG üretmez — üretiyorsa yanlış kurulmuştur.
- Hesaplama, planlama ve çok adımlı işlem isteyen görevler tek başına RAG değil, araç kullanan ajan mimarisi ister.
- Çöp arşivden altın cevap çıkmaz: belge kalitesi ve güncelliği projenin yarısıdır.
Kalite nasıl ölçülür?
Üç metrik olmadan RAG projesi teslim etmeyiz: topraklanma (cevap gerçekten kaynaklara mı dayanıyor?), isabet (doğru pasajlar bulunuyor mu?) ve gecikme. Ölçüm setleri gerçek kullanıcı sorularından kurulur; hedefler sözleşmeye yazılır. Ayrıntı: RAG değerlendirme yazımız.
Kendi arşiviniz üzerinde 2–3 haftalık bir kanıt görmek isterseniz: PoC Başlatın.
Sık sorulan sorular
Kısa yanıtlar
RAG ile fine-tuning aynı şey mi?
RAG halüsinasyonu tamamen bitirir mi?
İlgili yazılar
11 Milyon Mahkeme Kararını Aranabilir Kılmak: AI Law'un Veri Hattı
Kızılelma AI Law'un veri hattı: 11 milyondan fazla yargı kararı nasıl işlendi? Temizlik, tekilleştirme, hibrit arama ve künye doğrulama mimarisi.
Okuyun →Yerinde (On-Prem) LLM Kurulumu: Ne Zaman Gerekir, Neye Mal Olur
On-prem LLM kurulumu rehberi: hangi durumlarda şart, hangi açık kaynak modeller yeterli, GPU maliyeti nasıl hesaplanır ve bulutla nasıl karşılaştırılır?
Okuyun →ChatGPT Varken Neden Kurumsal Yapay Zekâ Projesi?
ChatGPT varken kurumsal yapay zekâ projesi neden gerekli? Veri, kaynak, erişim, süreç ve maliyet üzerinden dürüst karşılaştırma.
Okuyun →Projenizi konuşalım
30 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesi — kapsam, süre ve yaklaşımı birlikte netleştirelim.