LLM Uygulamalar\u0131 i\u00e7in U\u00e7tan Uca RAG Hatt\u0131 Olu\u015fturma Rehberi<\/title><br \/>\n<body><\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden biri olsa da, g\u00fcncel bilgilere eri\u015fim veya belirli, \u015firket i\u00e7i verilere dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme konusunda bazen yetersiz kalabilirler. Bu rehber, LLM uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n do\u011frulu\u011funu ve alaka d\u00fczeyini art\u0131rmak i\u00e7in U\u00e7tan Uca Retrieval Augmented Generation (RAG) hatt\u0131n\u0131 nas\u0131l olu\u015fturaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131kl\u0131yor.<\/p>\n<h2>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?<\/h2>\n<p>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), geni\u015f veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f olmalar\u0131 sayesinde insan benzeri metinler \u00fcretebilen, karma\u015f\u0131k sorular\u0131 yan\u0131tlayabilen ve \u00e7e\u015fitli dil g\u00f6revlerini yerine getirebilen etkileyici ara\u00e7lard\u0131r. Ancak, bu modellerin baz\u0131 temel k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 vard\u0131r. \u00d6ncelikle, e\u011fitim verileri belirli bir tarihte kesildi\u011fi i\u00e7in, LLM’ler bu tarihten sonraki g\u00fcncel olaylar, bilgiler veya geli\u015fmeler hakk\u0131nda bilgi sahibi de\u011fildir. Bu durum, \u00f6zellikle h\u0131zla de\u011fi\u015fen sekt\u00f6rlerde veya s\u00fcrekli g\u00fcncellenen konularda do\u011fru ve ilgili yan\u0131tlar verme yeteneklerini s\u0131n\u0131rlar. \u00d6rne\u011fin, bir LLM’ye d\u00fcn a\u00e7\u0131klanan bir \u015firket raporu hakk\u0131nda soru sordu\u011funuzda, model bu bilgiye eri\u015femeyece\u011fi i\u00e7in ya genel bir yan\u0131t verecek ya da ‘hall\u00fcsinasyon’ olarak adland\u0131r\u0131lan, tamamen uydurma bilgiler \u00fcretebilecektir.<\/p>\n<p>\u0130kinci olarak, LLM’ler genellikle genel internet verileri \u00fczerinde e\u011fitildikleri i\u00e7in, bir kurulu\u015fun \u00f6zel, \u015firket i\u00e7i belgeleri, veri tabanlar\u0131 veya tescilli bilgileri hakk\u0131nda do\u011frudan bilgi sahibi de\u011fildirler. Bir \u015firketin i\u00e7 politika k\u0131lavuzlar\u0131, \u00fcr\u00fcn dok\u00fcmantasyonu veya m\u00fc\u015fteri destek kay\u0131tlar\u0131 gibi \u00f6zel verilere dayal\u0131 bir soruya yan\u0131t vermesi gerekti\u011finde, LLM’nin varsay\u0131lan bilgisi yetersiz kal\u0131r. Bu t\u00fcr senaryolarda, modelin do\u011fru ve ba\u011flama uygun yan\u0131tlar \u00fcretebilmesi i\u00e7in bu \u00f6zel bilgilere eri\u015fiminin sa\u011flanmas\u0131 kritik \u00f6neme sahiptir. \u0130\u015fte tam bu noktada Retrieval Augmented Generation (RAG) devreye girer ve LLM’lerin bu k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 a\u015fmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. RAG, bir LLM’nin yan\u0131t \u00fcretmeden \u00f6nce harici bir bilgi taban\u0131ndan ilgili bilgileri dinamik olarak almas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak, modelin g\u00fcncel ve ba\u011flama \u00f6zel verilerle zenginle\u015ftirilmi\u015f yan\u0131tlar vermesine olanak tan\u0131r. Bu sayede, LLM’ler sadece genel bilgilerle s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmay\u0131p, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n spesifik ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re uyarlanm\u0131\u015f, do\u011fru ve g\u00fcvenilir \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretebilirler. Dolay\u0131s\u0131yla, RAG, LLM uygulamalar\u0131n\u0131n do\u011frulu\u011funu, \u015feffafl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve g\u00fcvenilirli\u011fini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rarak, onlar\u0131 \u00e7ok daha pratik ve etkili ara\u00e7lar haline getirmektedir.<\/p>\n<h2>RAG Nedir ve Temel Bile\u015fenleri Nelerdir?<\/h2>\n<p>Retrieval Augmented Generation (RAG), B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri’nin (LLM’ler) bilgi eri\u015fim yeteneklerini art\u0131rmak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f yenilik\u00e7i bir yapay zeka mimarisidir. Temel olarak, bir LLM’nin yan\u0131t \u00fcretme s\u00fcrecine, harici bir bilgi kayna\u011f\u0131ndan ilgili verileri alma (retrieval) ad\u0131m\u0131n\u0131 ekler. Bu sayede, LLM sadece kendi e\u011fitim verileriyle s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmaz, ayn\u0131 zamanda g\u00fcncel, spesifik veya \u00f6zel bilgilere de eri\u015febilir ve bu bilgileri kullanarak daha do\u011fru, ba\u011flama uygun ve kapsaml\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretebilir. RAG’\u0131n ana amac\u0131, LLM’lerin ya\u015fad\u0131\u011f\u0131 “hall\u00fcsinasyon” sorununu azaltmak ve bilgi eksikli\u011finden kaynaklanan yanl\u0131\u015f veya eksik yan\u0131tlar\u0131 ortadan kald\u0131rmakt\u0131r. Bu mimari, bilgi eri\u015fim (information retrieval) sistemlerinin g\u00fcc\u00fcn\u00fc, \u00fcretken dil modellerinin esnekli\u011fi ve yarat\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131yla birle\u015ftirir.<\/p>\n<p>RAG hatt\u0131n\u0131n ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fabilmesi i\u00e7in birka\u00e7 temel bile\u015fene ihtiya\u00e7 vard\u0131r ve bu bile\u015fenler birbiriyle uyumlu bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Bilgi Kayna\u011f\u0131 (Knowledge Base):<\/strong> Bu, LLM’nin eri\u015febilece\u011fi t\u00fcm harici verilerin depoland\u0131\u011f\u0131 yerdir. \u015eirket i\u00e7i belgeler, PDF’ler, web sayfalar\u0131, veri tabanlar\u0131, API’ler veya herhangi bir yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f\/yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veri olabilir. Bu kaynaklar genellikle metin tabanl\u0131d\u0131r ve daha sonra i\u015flenmek \u00fczere haz\u0131rlan\u0131r.<\/li>\n<li><strong>G\u00f6mme Modelleri (Embedding Models):<\/strong> Bilgi kaynaklar\u0131m\u0131zdaki metinleri do\u011frudan LLM’nin anlayabilece\u011fi bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmemiz gerekir. G\u00f6mme modelleri, metinleri y\u00fcksek boyutlu vekt\u00f6r uzaylar\u0131nda say\u0131sal temsillerine (embedding’ler) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Bu vekt\u00f6rler, metinlerin anlamsal anlam\u0131n\u0131 yakalar; yani anlamsal olarak benzer metinler, vekt\u00f6r uzay\u0131nda birbirine daha yak\u0131n konumlan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, “k\u00f6pek” ve “yavru k\u00f6pek” kelimelerinin embedding’leri, “araba” kelimesinin embedding’inden \u00e7ok daha yak\u0131n olacakt\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Vekt\u00f6r Veritaban\u0131 (Vector Database):<\/strong> G\u00f6mme modelleri taraf\u0131ndan \u00fcretilen milyonlarca hatta milyarlarca vekt\u00f6r\u00fc verimli bir \u015fekilde depolamak ve aramak i\u00e7in \u00f6zel bir veritaban\u0131na ihtiya\u00e7 duyar\u0131z. Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 (\u00f6rne\u011fin Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus), bu vekt\u00f6rleri indeksleyerek, verilen bir sorgu vekt\u00f6r\u00fcne anlamsal olarak en benzer vekt\u00f6rleri h\u0131zla bulmam\u0131z\u0131 sa\u011flar. Bu, geleneksel anahtar kelime tabanl\u0131 aramalardan \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr, \u00e7\u00fcnk\u00fc anlamsal benzerli\u011fe odaklan\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Bilgi Eri\u015fimi (Retrieval) Mod\u00fcl\u00fc:<\/strong> Bir kullan\u0131c\u0131 sorgusu geldi\u011finde, bu mod\u00fcl sorguyu al\u0131r, bir g\u00f6mme modeli kullanarak sorgunun vekt\u00f6r temsilini olu\u015fturur ve bu vekt\u00f6r\u00fc vekt\u00f6r veritaban\u0131nda aratarak sorguyla anlamsal olarak en ilgili bilgi par\u00e7alar\u0131n\u0131 (chunks) bulur. Bu par\u00e7alar, genellikle orijinal bilgi kayna\u011f\u0131ndan al\u0131nan k\u00fc\u00e7\u00fck, y\u00f6netilebilir metin b\u00f6l\u00fcmleridir.<\/li>\n<li><strong>\u00dcretken Dil Modeli (Generative Language Model – LLM):<\/strong> Son olarak, eri\u015fim mod\u00fcl\u00fcnden gelen ilgili bilgi par\u00e7alar\u0131, kullan\u0131c\u0131n\u0131n orijinal sorgusuyla birlikte LLM’ye bir “prompt” olarak beslenir. LLM, bu ek ba\u011flam\u0131 kullanarak, sadece kendi e\u011fitim verilerine de\u011fil, ayn\u0131 zamanda harici olarak sa\u011flanan g\u00fcncel ve spesifik bilgilere dayanarak yan\u0131t\u0131n\u0131 \u00fcretir. Bu, modelin \u00e7ok daha do\u011fru, g\u00fcvenilir ve ilgili \u00e7\u0131kt\u0131lar sunmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu bile\u015fenler bir araya geldi\u011finde, RAG hatt\u0131, LLM’lerin yeteneklerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geni\u015fleterek, onlar\u0131 \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve \u00e7e\u015fitli uygulama senaryolar\u0131 i\u00e7in uygun hale getirir.<\/li>\n<li><strong>Prompt M\u00fchendisli\u011fi (Prompt Engineering):<\/strong> RAG mimarisinde, LLM’ye g\u00f6nderilen prompt’un kalitesi, \u00fcretilen yan\u0131t\u0131n do\u011frulu\u011funu ve alaka d\u00fczeyini do\u011frudan etkiler. Geri \u00e7a\u011fr\u0131lan (retrieved) ba\u011flam\u0131n, orijinal sorguyla birlikte LLM’ye nas\u0131l sunuldu\u011fu, modelin bu bilgiyi ne kadar iyi kullanaca\u011f\u0131n\u0131 belirler. \u0130yi tasarlanm\u0131\u015f bir prompt, LLM’yi belirli bir g\u00f6reve y\u00f6nlendirir, geri \u00e7a\u011fr\u0131lan bilgiyi nas\u0131l kullanmas\u0131 gerekti\u011fini a\u00e7\u0131klar ve istenen yan\u0131t format\u0131n\u0131 belirtir. Bu, LLM’nin “hall\u00fcsinasyon” yapma e\u011filimini azaltmaya ve yaln\u0131zca sa\u011flanan ba\u011flama dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretmeye yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>RAG \u0130\u00e7in Verilerinizi Nas\u0131l Haz\u0131rlars\u0131n\u0131z ve Etkili Chunking Stratejileri Nelerdir?<\/h2>\n<p>RAG hatt\u0131n\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde, LLM’ye sunulan harici bilginin kalitesine ve eri\u015filebilirli\u011fine ba\u011fl\u0131d\u0131r. Bu nedenle, veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131 s\u00fcreci, hatt\u0131n en kritik ad\u0131mlar\u0131ndan biridir. Bu a\u015fama, ham verileri al\u0131p, onlar\u0131 vekt\u00f6r veritaban\u0131nda etkili bir \u015fekilde depolanabilecek ve geri \u00e7a\u011fr\u0131labilecek bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi i\u00e7erir. S\u00fcre\u00e7 genellikle \u00fc\u00e7 ana ad\u0131mdan olu\u015fur: veri al\u0131m\u0131 (ingestion), \u00f6n i\u015fleme ve par\u00e7alama (chunking).<\/p>\n<h3>Veri Al\u0131m\u0131 ve \u00d6n \u0130\u015fleme: Bilgiyi Anlaml\u0131 Hale Getirme<\/h3>\n<p>\u0130lk ad\u0131m, LLM’nizin kullanmas\u0131n\u0131 istedi\u011finiz t\u00fcm ilgili bilgileri toplamakt\u0131r. Bu, PDF belgeleri, web sayfalar\u0131, veritaban\u0131 kay\u0131tlar\u0131, e-postalar, Word dosyalar\u0131, Slack mesajlar\u0131 veya \u015firketinizin kulland\u0131\u011f\u0131 herhangi bir yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veya yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veri olabilir. Veri al\u0131m\u0131 i\u00e7in Python’daki LangChain veya LlamaIndex gibi k\u00fct\u00fcphaneler, farkl\u0131 kaynaklardan veri y\u00fcklemek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli “document loader” (belge y\u00fckleyici) ara\u00e7lar\u0131 sunar. \u00d6rne\u011fin, bir PDF dosyas\u0131n\u0131 y\u00fcklemek i\u00e7in:<\/p>\n<pre><code>\n from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader\n\n loader = PyPDFLoader(\"ornek_belge.pdf\")\n documents = loader.load()\n <\/code><\/pre>\n<p>Veriler al\u0131nd\u0131ktan sonra, genellikle bir \u00f6n i\u015fleme ad\u0131m\u0131na ihtiya\u00e7 duyarlar. Bu, metin temizleme, gereksiz karakterleri veya HTML etiketlerini kald\u0131rma, k\u00fc\u00e7\u00fck harfe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme, noktalama i\u015faretlerini d\u00fczenleme gibi i\u015flemleri i\u00e7erebilir. Ama\u00e7, metni daha tutarl\u0131 ve anlamsal olarak daha net hale getirmektir. Ayr\u0131ca, her bir belgeye, kayna\u011f\u0131, olu\u015fturulma tarihi veya yazar\u0131 gibi \u00f6nemli metadata (\u00fcstveri) eklemek, daha sonra geri \u00e7a\u011f\u0131rma (retrieval) a\u015famas\u0131nda filtreleme ve s\u0131ralama i\u00e7in \u00e7ok de\u011ferli olabilir. \u00d6rne\u011fin, belirli bir departmana ait belgeleri veya belirli bir tarihten sonraki bilgileri aramak isteyebilirsiniz.<\/p>\n<h3>Etkili Chunking Stratejileri: Bilgiyi Do\u011fru Boyutta Par\u00e7alama<\/h3>\n<p>B\u00fcy\u00fck belgeleri do\u011frudan bir LLM’ye beslemek pratik de\u011fildir. LLM’lerin genellikle bir giri\u015f belirteci (token) s\u0131n\u0131r\u0131 vard\u0131r ve t\u00fcm belgeyi tek seferde i\u015fleyemezler. Ayr\u0131ca, \u00e7ok b\u00fcy\u00fck metin par\u00e7alar\u0131, anlamsal olarak ilgili olmayan bilgileri de i\u00e7erebilece\u011fi i\u00e7in geri \u00e7a\u011f\u0131rma do\u011frulu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. Bu nedenle, belgeleri daha k\u00fc\u00e7\u00fck, y\u00f6netilebilir “par\u00e7alara” (chunks) ay\u0131rmak kritik \u00f6neme sahiptir. Chunking stratejileri, RAG hatt\u0131n\u0131z\u0131n performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sabit Boyutlu Par\u00e7alama (Fixed-Size Chunking):<\/strong> En basit y\u00f6ntemdir. Belgeyi belirli bir karakter veya belirte\u00e7 (token) say\u0131s\u0131na g\u00f6re e\u015fit par\u00e7alara b\u00f6leriz. Genellikle her par\u00e7an\u0131n sonunda veya ba\u015f\u0131nda k\u00fc\u00e7\u00fck bir \u00f6rt\u00fc\u015fme (overlap) alan\u0131 b\u0131rak\u0131l\u0131r. Bu \u00f6rt\u00fc\u015fme, bir c\u00fcmlenin veya fikrin iki par\u00e7aya b\u00f6l\u00fcnmesi durumunda ba\u011flam\u0131n kaybolmamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.\n<pre><code>\n from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter\n\n text_splitter = CharacterTextSplitter(\n separator=\"\\n\\n\",\n chunk_size=1000,\n chunk_overlap=200,\n length_function=len,\n is_separator_regex=False,\n )\n chunks = text_splitter.split_documents(documents)\n <\/code><\/pre>\n<p> Bu y\u00f6ntem h\u0131zl\u0131 ve kolayd\u0131r ancak anlamsal s\u0131n\u0131rlar\u0131 g\u00f6z ard\u0131 edebilir. Bir paragraf\u0131n ortas\u0131nda kesme veya \u00f6nemli bir bilginin b\u00f6l\u00fcnmesi gibi durumlar ortaya \u00e7\u0131kabilir.\n <\/li>\n<li><strong>Anlamsal Par\u00e7alama (Semantic Chunking):<\/strong> Bu strateji, metni anlamsal olarak anlaml\u0131 birimlere ay\u0131rmay\u0131 hedefler. C\u00fcmle s\u0131n\u0131rlar\u0131, paragraf s\u0131n\u0131rlar\u0131 veya ba\u015fl\u0131klar gibi do\u011fal b\u00f6l\u00fcmleri kullanarak par\u00e7alar olu\u015fturulur. Bu, LLM’ye sunulan her par\u00e7an\u0131n kendi i\u00e7inde tutarl\u0131 ve anla\u015f\u0131l\u0131r bir ba\u011flam ta\u015f\u0131mas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir belgeyi \u00f6nce ba\u015fl\u0131klara, sonra alt ba\u015fl\u0131klara ve en sonunda paragraflara ay\u0131rabiliriz. LangChain’deki <code>RecursiveCharacterTextSplitter<\/code>, bu t\u00fcr hiyerar\u015fik par\u00e7alamay\u0131 destekler. Belirli ay\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131 (\u00f6rne\u011fin “\\n\\n”, “\\n”, ” “, “”) s\u0131rayla deneyerek metni b\u00f6lmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.\n<pre><code>\n from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter\n\n text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(\n chunk_size=1000,\n chunk_overlap=200,\n separators=[\"\\n\\n\", \"\\n\", \" \", \"\"]\n )\n chunks = text_splitter.split_documents(documents)\n <\/code><\/pre>\n<\/li>\n<li><strong>\u00d6zet Tabanl\u0131 Par\u00e7alama (Summary-Based Chunking):<\/strong> Daha geli\u015fmi\u015f bir yakla\u015f\u0131m, her par\u00e7ay\u0131 \u00f6zetleyen bir mini-LLM kullanmakt\u0131r. Bu \u00f6zetler daha sonra vekt\u00f6r veritaban\u0131nda depolan\u0131r ve arama yap\u0131l\u0131rken kullan\u0131l\u0131r. Orijinal tam par\u00e7a, yaln\u0131zca \u00f6zet e\u015fle\u015fti\u011finde al\u0131n\u0131r. Bu, daha k\u0131sa ve daha anlaml\u0131 aramalar yap\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r ancak ek bir LLM maliyeti ve gecikmesi getirir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Chunk boyutu ve \u00f6rt\u00fc\u015fme miktar\u0131, deneme yan\u0131lma yoluyla belirlenmesi gereken \u00f6nemli parametrelerdir. \u00c7ok k\u00fc\u00e7\u00fck par\u00e7alar ba\u011flam\u0131 kaybedebilirken, \u00e7ok b\u00fcy\u00fck par\u00e7alar LLM’nin token s\u0131n\u0131r\u0131n\u0131 a\u015fabilir veya gereksiz g\u00fcr\u00fclt\u00fc ekleyebilir. Genellikle, 500-1500 belirte\u00e7 (token) aras\u0131 boyutlar iyi bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 olarak kabul edilir. Do\u011fru par\u00e7alama stratejisi, RAG hatt\u0131n\u0131z\u0131n anlamsal arama performans\u0131n\u0131 ve dolay\u0131s\u0131yla LLM’nin yan\u0131t kalitesini do\u011frudan etkiler.<\/p>\n<h2>Bilginizi Nas\u0131l Eri\u015filebilir Hale Getirirsiniz: Embedding ve Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131<\/h2>\n<p>RAG hatt\u0131n\u0131n kalbinde, bilginizi LLM’nin anlayabilece\u011fi ve verimli bir \u015fekilde arayabilece\u011fi bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme yetene\u011fi yatar. Bu s\u00fcre\u00e7, metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 say\u0131sal vekt\u00f6rlere (embedding’ler) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi ve bu vekt\u00f6rleri \u00f6zel bir veritaban\u0131nda saklamay\u0131 i\u00e7erir. Bu iki teknoloji, anlamsal aramay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131larak, kullan\u0131c\u0131 sorgular\u0131yla en alakal\u0131 bilgi par\u00e7alar\u0131n\u0131 bulmam\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h3>G\u00f6mme Modelleri (Embedding Models): Metni Say\u0131lara D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek<\/h3>\n<p>G\u00f6mme modelleri, do\u011fal dil i\u015flemenin temel ta\u015flar\u0131ndan biridir. Bu modeller, metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 (kelimeler, c\u00fcmleler, paragraflar veya t\u00fcm belgeler) y\u00fcksek boyutlu bir vekt\u00f6r uzay\u0131nda say\u0131sal temsillerine (embedding’ler) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn sihirli yan\u0131, anlamsal olarak benzer metinlerin bu vekt\u00f6r uzay\u0131nda birbirine daha yak\u0131n konumlanmas\u0131d\u0131r. Yani, “kedi” ve “tekir” kelimelerinin vekt\u00f6rleri, “bilgisayar” kelimesinin vekt\u00f6r\u00fcnden \u00e7ok daha yak\u0131n olacakt\u0131r. Bu anlamsal yak\u0131nl\u0131k, daha sonra semantik arama i\u00e7in temel olu\u015fturur.<\/p>\n<p>Piyasada bir\u00e7ok farkl\u0131 g\u00f6mme modeli bulunmaktad\u0131r. Baz\u0131lar\u0131 a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ve yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilirken (\u00f6rne\u011fin, Sentence-BERT tabanl\u0131 modeller), di\u011ferleri bulut tabanl\u0131 API’ler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla sunulur (\u00f6rne\u011fin, OpenAI’nin <code>text-embedding-ada-002<\/code> modeli, Cohere Embed, Google’\u0131n PaLM Embeddings’i). Model se\u00e7imi, uygulaman\u0131z\u0131n gereksinimlerine, maliyet k\u0131s\u0131tlamalar\u0131na ve performans beklentilerine ba\u011fl\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, hassas verilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131yorsan\u0131z veya d\u00fc\u015f\u00fck gecikme s\u00fcresi gerekiyorsa yerel modeller tercih edilebilirken, kolay entegrasyon ve y\u00fcksek kalite i\u00e7in bulut tabanl\u0131 modeller cazip olabilir.<\/p>\n<p>Bir g\u00f6mme modelini kullanarak metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek genellikle olduk\u00e7a basittir:<\/p>\n<pre><code>\n from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings\n # veya\n # from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings\n\n # OpenAI API anahtar\u0131n\u0131z\u0131 ayarlad\u0131\u011f\u0131n\u0131zdan emin olun\n # os.environ[\"OPENAI_API_KEY\"] = \"sk-...\"\n\n embedding_model = OpenAIEmbeddings()\n # veya\n # embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name=\"sentence-transformers\/all-MiniLM-L6-v2\")\n\n # Haz\u0131rlanm\u0131\u015f metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme\n text_chunks = [\"Bu bir \u00f6rnek metin par\u00e7as\u0131d\u0131r.\", \"Ba\u015fka bir alakal\u0131 metin par\u00e7as\u0131.\"]\n embeddings = embedding_model.embed_documents(text_chunks)\n\n print(f\"\u0130lk par\u00e7an\u0131n vekt\u00f6r boyutu: {len(embeddings[0])}\")\n <\/code><\/pre>\n<p>Bu vekt\u00f6rler, daha sonra vekt\u00f6r veritaban\u0131na kaydedilecektir.<\/p>\n<h3>Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131: Vekt\u00f6rleri Depolamak ve H\u0131zla Aramak<\/h3>\n<p>Milyonlarca hatta milyarlarca metin par\u00e7as\u0131ndan elde edilen vekt\u00f6rleri depolamak ve bunlar aras\u0131nda h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde anlamsal arama yapmak, geleneksel ili\u015fkisel veritabanlar\u0131 i\u00e7in verimsiz bir g\u00f6revdir. \u0130\u015fte bu noktada vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 devreye girer. Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, y\u00fcksek boyutlu vekt\u00f6rleri depolamak, indekslemek ve verilen bir sorgu vekt\u00f6r\u00fcne en benzer vekt\u00f6rleri (yani anlamsal olarak en ilgili metin par\u00e7alar\u0131n\u0131) milisaniyeler i\u00e7inde bulmak i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n<p>Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, genellikle Yak\u0131n Kom\u015fu Arama (Nearest Neighbor Search – NNS) veya Yakla\u015f\u0131k Yak\u0131n Kom\u015fu Arama (Approximate Nearest Neighbor – ANN) algoritmalar\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin HNSW, IVFFlat) kullanarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu algoritmalar, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerinde bile h\u0131zl\u0131 ve verimli arama yap\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<p>Piyasada bir\u00e7ok g\u00fc\u00e7l\u00fc vekt\u00f6r veritaban\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc bulunmaktad\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Pinecone:<\/strong> Y\u00f6netilen bir hizmet olarak y\u00fcksek \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve performans sunar. Geni\u015f \u00f6l\u00e7ekli RAG uygulamalar\u0131 i\u00e7in pop\u00fcler bir se\u00e7imdir.<\/li>\n<li><strong>Weaviate:<\/strong> Kendi kendine bar\u0131nd\u0131r\u0131labilen (self-hosted) veya y\u00f6netilen bir hizmet olarak kullan\u0131labilen, GraphQL API’si ile g\u00fc\u00e7l\u00fc bir vekt\u00f6r arama motorudur.<\/li>\n<li><strong>Chroma:<\/strong> K\u00fc\u00e7\u00fck ve orta \u00f6l\u00e7ekli projeler i\u00e7in ideal, hafif ve kullan\u0131m\u0131 kolay bir a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 vekt\u00f6r veritaban\u0131d\u0131r. Genellikle yerel geli\u015ftirme ve test i\u00e7in tercih edilir.<\/li>\n<li><strong>Milvus\/Zilliz:<\/strong> B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli ve y\u00fcksek performansl\u0131 vekt\u00f6r arama i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir platformdur.<\/li>\n<li><strong>FAISS (Facebook AI Similarity Search):<\/strong> Sadece bir k\u00fct\u00fcphane olup, vekt\u00f6rleri depolamaz, ancak bellek i\u00e7i (in-memory) vekt\u00f6r aramas\u0131 i\u00e7in olduk\u00e7a optimize edilmi\u015ftir. Genellikle di\u011fer depolama \u00e7\u00f6z\u00fcmleriyle birlikte kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Se\u00e7ti\u011finiz vekt\u00f6r veritaban\u0131na, daha \u00f6nce olu\u015fturdu\u011funuz metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 ve bunlar\u0131n embedding’lerini eklemeniz gerekir. Bu i\u015fleme “indeksleme” denir. Bir \u00f6rnek olarak Chroma ile indeksleme ad\u0131m\u0131:<\/p>\n<pre><code>\n from langchain_community.vectorstores import Chroma\n\n # Daha \u00f6nce olu\u015fturdu\u011funuz chunks ve embedding_model'\u0131 kullan\u0131n\n # chunks = ...\n # embedding_model = OpenAIEmbeddings()\n\n vectorstore = Chroma.from_documents(\n documents=chunks,\n embedding=embedding_model,\n persist_directory=\".\/chroma_db\" # Veritaban\u0131n\u0131 kal\u0131c\u0131 olarak depola\n )\n\n # Veritaban\u0131n\u0131 diske kaydet\n vectorstore.persist()\n <\/code><\/pre>\n<p>Bu ad\u0131mlar\u0131 tamamlad\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, bilgi taban\u0131n\u0131z art\u0131k LLM’nin sorgular\u0131na yan\u0131t verirken kullanabilece\u011fi, anlamsal olarak aranabilir bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclm\u00fc\u015f olacakt\u0131r. Bu sayede, LLM, kullan\u0131c\u0131 sorgusuyla en alakal\u0131 bilgileri h\u0131zla bulabilir ve yan\u0131tlar\u0131n\u0131 bu ba\u011flama g\u00f6re \u015fekillendirebilir.<\/p>\n<h2>LLM’ye Do\u011fru Konteksti Nas\u0131l Sunars\u0131n\u0131z: Semantik Arama ve Prompt M\u00fchendisli\u011fi<\/h2>\n<p>RAG hatt\u0131n\u0131n en kritik a\u015famalar\u0131ndan biri, kullan\u0131c\u0131 sorgusuna en uygun bilgiyi do\u011fru bir \u015fekilde almak ve bu bilgiyi LLM’ye en etkili \u015fekilde sunmakt\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, semantik arama yeteneklerini ve dikkatli prompt m\u00fchendisli\u011fini bir araya getirir. Amac\u0131m\u0131z, LLM’nin gereksiz bilgilerle bo\u011fulmadan, yaln\u0131zca ilgili ve do\u011fru ba\u011flama odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamakt\u0131r.<\/p>\n<h3>Semantik Arama: Anlama Dayal\u0131 Bilgi Eri\u015fimi<\/h3>\n<p>Kullan\u0131c\u0131 bir soru sordu\u011funda, bu soru ilk olarak bir sorgu i\u015fleme ad\u0131m\u0131ndan ge\u00e7er. T\u0131pk\u0131 bilgi taban\u0131m\u0131zdaki metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi, kullan\u0131c\u0131 sorgusunu da ayn\u0131 g\u00f6mme modelini kullanarak bir vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmemiz gerekir. Bu sorgu vekt\u00f6r\u00fc, daha sonra vekt\u00f6r veritaban\u0131nda anlamsal olarak en benzer metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 bulmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu i\u015fleme “semantik arama” denir.<\/p>\n<pre><code>\n # Daha \u00f6nce olu\u015fturdu\u011funuz vekt\u00f6r veritaban\u0131n\u0131 y\u00fckleyin\n # vectorstore = Chroma(persist_directory=\".\/chroma_db\", embedding_function=embedding_model)\n\n query = \"\u015eirketimdeki izin politikas\u0131 nedir?\"\n \n # Sorguyu vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr ve en benzer par\u00e7alar\u0131 al\n # 'k' parametresi ka\u00e7 tane en benzer par\u00e7ay\u0131 istedi\u011fimizi belirtir\n retrieved_docs = vectorstore.similarity_search(query, k=3)\n\n print(\"Eri\u015filen Belgeler:\")\n for doc in retrieved_docs:\n print(f\"- {doc.page_content[:200]}...\") # \u0130lk 200 karakteri g\u00f6ster\n <\/code><\/pre>\n<p>Semantik arama, geleneksel anahtar kelime tabanl\u0131 aramalardan \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr \u00e7\u00fcnk\u00fc kullan\u0131c\u0131 sorgusunun ard\u0131ndaki niyeti ve anlam\u0131 yakalamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, kullan\u0131c\u0131 “tatil izni” yerine “y\u0131ll\u0131k izin haklar\u0131m” dese bile, semantik arama motoru ilgili politika belgesini bulabilir. Bu, kullan\u0131c\u0131 deneyimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015ftirir ve LLM’nin daha alakal\u0131 bilgilere eri\u015fmesini sa\u011flar.<\/p>\n<p>Eri\u015fim mod\u00fcl\u00fcn\u00fcn performans\u0131, se\u00e7ilen g\u00f6mme modelinin kalitesine, par\u00e7alama stratejisine ve vekt\u00f6r veritaban\u0131n\u0131n indeksleme verimlili\u011fine ba\u011fl\u0131d\u0131r. Baz\u0131 durumlarda, ilk eri\u015fimden sonra ek bir “yeniden s\u0131ralama” (re-ranking) ad\u0131m\u0131 da uygulanabilir. Bu ad\u0131mda, ilk ba\u015fta al\u0131nan birka\u00e7 y\u00fcz par\u00e7a, daha sofistike bir model (\u00f6rne\u011fin, bir \u00e7apraz kodlay\u0131c\u0131) taraf\u0131ndan daha derinlemesine analiz edilir ve en alakal\u0131 olanlar tekrar s\u0131ralanarak LLM’ye sunulacak son listeyi olu\u015fturur. Bu, \u00f6zellikle \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bilgi tabanlar\u0131nda veya karma\u015f\u0131k sorgularda arama do\u011frulu\u011funu art\u0131rabilir.<\/p>\n<h3>Prompt M\u00fchendisli\u011fi: LLM’ye Y\u00f6n Vermek<\/h3>\n<p>Eri\u015filen ilgili metin par\u00e7alar\u0131 elimizdeyken, bunlar\u0131 ve orijinal kullan\u0131c\u0131 sorgusunu LLM’ye anla\u015f\u0131l\u0131r ve etkili bir \u015fekilde sunmam\u0131z gerekir. \u0130\u015fte burada prompt m\u00fchendisli\u011fi devreye girer. \u0130yi bir prompt, LLM’nin g\u00f6revi anlamas\u0131na, sa\u011flanan ba\u011flam\u0131 do\u011fru kullanmas\u0131na ve istenen formatta bir yan\u0131t \u00fcretmesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<p>Temel bir RAG prompt’u genellikle \u015fu unsurlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Talimat:<\/strong> LLM’den ne yapmas\u0131 istendi\u011fi (\u00f6rne\u011fin, “A\u015fa\u011f\u0131daki ba\u011flam\u0131 kullanarak soruyu yan\u0131tla.”).<\/li>\n<li><strong>Ba\u011flam (Context):<\/strong> Semantik arama ile elde edilen ilgili metin par\u00e7alar\u0131.<\/li>\n<li><strong>Soru (Question):<\/strong> Kullan\u0131c\u0131n\u0131n orijinal sorgusu.<\/li>\n<li><strong>Ek K\u0131s\u0131tlamalar\/Format:<\/strong> Yan\u0131t\u0131n belirli bir formatta olmas\u0131 (\u00f6rne\u011fin, madde i\u015faretli liste) veya belirli kurallara uymas\u0131 (\u00f6rne\u011fin, “yaln\u0131zca verilen ba\u011flama dayanarak yan\u0131t ver, ba\u015fka bilgi uydurma”).<\/li>\n<\/ol>\n<p>LangChain gibi k\u00fct\u00fcphaneler, prompt \u015fablonlar\u0131 (<code>PromptTemplate<\/code>) olu\u015fturmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r:<\/p>\n<pre><code>\n from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate\n from langchain_openai import ChatOpenAI\n\n # Eri\u015filen belgeleri tek bir metin haline getir\n context = \"\\n\\n\".join([doc.page_content for doc in retrieved_docs])\n\n # Prompt \u015fablonunu olu\u015ftur\n prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(\n [\n (\"system\", \"Sen bir yard\u0131mc\u0131 yapay zekas\u0131n. Yaln\u0131zca verilen ba\u011flam\u0131 kullanarak kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorusunu yan\u0131tla. E\u011fer ba\u011flamda yeterli bilgi yoksa, '\u00dczg\u00fcn\u00fcm, bu konuda yeterli bilgiye sahip de\u011filim.' de.\"),\n (\"user\", \"Ba\u011flam: {context}\\n\\nSoru: {question}\"),\n ]\n )\n\n # LLM modelini ba\u015flat\n llm = ChatOpenAI(model_name=\"gpt-3.5-turbo\", temperature=0)\n\n # Prompt'u formatla ve LLM'ye g\u00f6nder\n chain = prompt_template | llm\n response = chain.invoke({\"context\": context, \"question\": query})\n\n print(\"\\nLLM Yan\u0131t\u0131:\")\n print(response.content)\n <\/code><\/pre>\n<p>Bu \u00f6rnekte, LLM’ye sadece sa\u011flanan ba\u011flamla s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmas\u0131 talimat\u0131 verilir, bu da “hall\u00fcsinasyon” riskini azalt\u0131r. Prompt’un dikkatli bir \u015fekilde tasarlanmas\u0131, LLM’nin hem do\u011fru hem de kullan\u0131\u015fl\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretmesini sa\u011flaman\u0131n anahtar\u0131d\u0131r. Deneme yan\u0131lma yoluyla farkl\u0131 prompt yap\u0131lar\u0131n\u0131 test etmek ve uygulaman\u0131z i\u00e7in en iyi performans\u0131 sa\u011flayan\u0131 bulmak \u00f6nemlidir. Prompt m\u00fchendisli\u011fi, RAG hatt\u0131n\u0131z\u0131n son \u00e7\u0131kt\u0131 kalitesini do\u011frudan etkileyen dinamik bir aland\u0131r.<\/p>\n<h2>U\u00e7tan Uca RAG Uygulamas\u0131 Nas\u0131l Geli\u015ftirilir?<\/h2>\n<p>Art\u0131k RAG’\u0131n temel bile\u015fenlerini ve \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerini anlad\u0131\u011f\u0131m\u0131za g\u00f6re, bu par\u00e7alar\u0131 bir araya getirerek u\u00e7tan uca \u00e7al\u0131\u015fan bir uygulama geli\u015ftirmeye odaklanabiliriz. Bu b\u00f6l\u00fcmde, RAG hatt\u0131n\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in pop\u00fcler ara\u00e7lar\u0131 ve birle\u015ftirme y\u00f6ntemlerini inceleyece\u011fiz. \u00d6zellikle LangChain ve LlamaIndex gibi frameworkler, bu s\u00fcreci \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde basitle\u015ftirir.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m Ad\u0131m RAG Hatt\u0131 Kurulumu<\/h3>\n<p>Bir RAG hatt\u0131 genellikle a\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Ortam Kurulumu ve K\u00fct\u00fcphanelerin Y\u00fcklenmesi:<\/strong> Gerekli Python k\u00fct\u00fcphanelerini (<code>langchain<\/code>, <code>openai<\/code>, <code>pypdf<\/code>, <code>chromadb<\/code> vb.) kurarak ba\u015flay\u0131n.<\/li>\n<li><strong>Veri Y\u00fckleme (Document Loading):<\/strong> Bilgi kayna\u011f\u0131n\u0131zdan (PDF’ler, web sayfalar\u0131 vb.) belgeleri y\u00fckleyin.<\/li>\n<li><strong>Metin B\u00f6lme (Text Splitting \/ Chunking):<\/strong> Y\u00fcklenen belgeleri daha k\u00fc\u00e7\u00fck, y\u00f6netilebilir par\u00e7alara ay\u0131r\u0131n.<\/li>\n<li><strong>G\u00f6mme Modelleri ve Vekt\u00f6r Veritaban\u0131 (Embeddings & Vector Store):<\/strong> Metin par\u00e7alar\u0131n\u0131 vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcn ve bu vekt\u00f6rleri bir vekt\u00f6r veritaban\u0131nda indeksleyin.<\/li>\n<li><strong>Eri\u015fim ve Sorgulama (Retrieval & Querying):<\/strong> Kullan\u0131c\u0131 sorgusunu al\u0131n, vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcn ve vekt\u00f6r veritaban\u0131nda en alakal\u0131 par\u00e7alar\u0131 aray\u0131n.<\/li>\n<li><strong>\u00dcretim (Generation):<\/strong> Eri\u015filen par\u00e7alar\u0131 ve orijinal sorguyu bir LLM’ye g\u00f6ndererek nihai yan\u0131t\u0131 \u00fcretin.<\/li>\n<\/ol>\n<p>LangChain, bu ad\u0131mlar\u0131n her birini kolayla\u015ft\u0131ran mod\u00fcler bir yap\u0131 sunar. \u0130\u015fte basit bir \u00f6rnek:<\/p>\n<pre><code>\n # 1. Ortam Kurulumu ve K\u00fct\u00fcphanelerin Y\u00fcklenmesi\n # pip install langchain-community langchain-openai pypdf chromadb\n\n import os\n from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader\n from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter\n from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings\n from langchain_community.vectorstores import Chroma\n from langchain_openai import ChatOpenAI\n from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate\n from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain\n from langchain.chains import create_retrieval_chain\n\n # OpenAI API anahtar\u0131n\u0131z\u0131 ayarlay\u0131n\n os.environ[\"OPENAI_API_KEY\"] = \"sizin_openai_api_anahtar\u0131n\u0131z\"\n\n # 2. Veri Y\u00fckleme\n # \u00d6rnek bir PDF dosyas\u0131 kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z\u0131 varsayal\u0131m\n loader = PyPDFLoader(\"ornek_belge.pdf\") # Kendi PDF dosyan\u0131z\u0131n yolunu belirtin\n docs = loader.load()\n\n # 3. Metin B\u00f6lme\n text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)\n chunks = text_splitter.split_documents(docs)\n\n # 4. G\u00f6mme Modelleri ve Vekt\u00f6r Veritaban\u0131\n embeddings = OpenAIEmbeddings()\n vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings, persist_directory=\".\/chroma_db\")\n # vectorstore.persist() # Veritaban\u0131n\u0131 kal\u0131c\u0131 hale getirmek i\u00e7in\n\n # 5. Eri\u015fim (Retriever olu\u015fturma)\n retriever = vectorstore.as_retriever()\n\n # 6. \u00dcretim (LLM ve Prompt ile zincir olu\u015fturma)\n llm = ChatOpenAI(model_name=\"gpt-3.5-turbo\", temperature=0.1)\n\n prompt = ChatPromptTemplate.from_template(\"\"\"A\u015fa\u011f\u0131daki ba\u011flam\u0131 kullanarak kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorusunu yan\u0131tla.\n E\u011fer ba\u011flamda yeterli bilgi yoksa, l\u00fctfen '\u00dczg\u00fcn\u00fcm, bu konuda yeterli bilgiye sahip de\u011filim.' de ve ba\u015fka bilgi uydurma.\n\n Ba\u011flam: {context}\n\n Soru: {input}\"\"\")\n\n # Belgeleri LLM'ye beslemek i\u00e7in bir zincir olu\u015ftur\n document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)\n\n # Eri\u015fim ve belge zincirini birle\u015ftirerek nihai RAG zincirini olu\u015ftur\n retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)\n\n # Uygulamay\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma\n user_query = \"Bu belge ne hakk\u0131nda bilgi veriyor?\"\n response = retrieval_chain.invoke({\"input\": user_query})\n\n print(f\"\\nSoru: {user_query}\")\n print(f\"Yan\u0131t: {response['answer']}\")\n <\/code><\/pre>\n<p>Bu kod blo\u011fu, LangChain kullanarak temel bir RAG hatt\u0131n\u0131n nas\u0131l kurulaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. <code>create_stuff_documents_chain<\/code>, eri\u015filen belgeleri tek bir prompt i\u00e7inde bir araya getirip LLM’ye g\u00f6ndermeyi y\u00f6netirken, <code>create_retrieval_chain<\/code>, eri\u015fim (retrieval) ve \u00fcretim (generation) ad\u0131mlar\u0131n\u0131 birle\u015ftirir. Bu mod\u00fcler yakla\u015f\u0131m, karma\u015f\u0131k RAG boru hatlar\u0131n\u0131 olu\u015fturmay\u0131 ve y\u00f6netmeyi kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n<h3>Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryosu: \u015eirket \u0130\u00e7i Bilgi Taban\u0131 Sohbet Robotu<\/h3>\n<p>Bir \u015firket i\u00e7i bilgi taban\u0131 sohbet robotu, RAG’\u0131n g\u00fcc\u00fcn\u00fc en iyi g\u00f6steren vaka analizlerinden biridir. B\u00fcy\u00fck bir teknoloji \u015firketinin, \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n\u0131n \u0130K politikalar\u0131, BT sorun giderme k\u0131lavuzlar\u0131 ve \u00fcr\u00fcn dok\u00fcmantasyonlar\u0131 hakk\u0131nda h\u0131zl\u0131ca bilgi almas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istedi\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Geleneksel bir LLM, bu \u00f6zel bilgilere eri\u015femeyece\u011fi i\u00e7in yetersiz kalacakt\u0131r.<\/p>\n<p>RAG ile bu sorun \u015f\u00f6yle \u00e7\u00f6z\u00fcl\u00fcr:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Veri Haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131:<\/strong> T\u00fcm \u0130K belgeleri, BT k\u0131lavuzlar\u0131 ve \u00fcr\u00fcn dok\u00fcmantasyonlar\u0131 (PDF’ler, Word dosyalar\u0131, Confluence sayfalar\u0131 vb.) toplan\u0131r. Bu belgeler temizlenir, par\u00e7alara ayr\u0131l\u0131r ve OpenAI Embeddings gibi bir model kullan\u0131larak vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr.<\/li>\n<li><strong>Vekt\u00f6r Veritaban\u0131:<\/strong> Olu\u015fturulan vekt\u00f6rler, Pinecone veya Weaviate gibi \u00f6l\u00e7eklenebilir bir vekt\u00f6r veritaban\u0131na y\u00fcklenir.<\/li>\n<li><strong>Uygulama Geli\u015ftirme:<\/strong> \u00c7al\u0131\u015fanlar, web tabanl\u0131 bir aray\u00fcz veya Slack entegrasyonu arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla sohbet robotuna sorular sorar. \u00d6rne\u011fin, “Y\u0131ll\u0131k izin hakk\u0131m ne kadar?” veya “VPN ba\u011flant\u0131 sorununu nas\u0131l gideririm?”<\/li>\n<li><strong>RAG \u0130\u015f Ak\u0131\u015f\u0131:<\/strong>\n<ul>\n<li>Kullan\u0131c\u0131 sorusu al\u0131n\u0131r.<\/li>\n<li>Soru vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr.<\/li>\n<li>Vekt\u00f6r veritaban\u0131nda en alakal\u0131 belgeler (izin politikas\u0131, VPN k\u0131lavuzu) bulunur.<\/li>\n<li>Eri\u015filen belgeler ve orijinal soru, GPT-4 gibi bir LLM’ye g\u00f6nderilir.<\/li>\n<li>LLM, sa\u011flanan ba\u011flam\u0131 kullanarak do\u011fru ve \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f bir yan\u0131t \u00fcretir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu yakla\u015f\u0131m sayesinde, \u00e7al\u0131\u015fanlar g\u00fcncel ve do\u011fru bilgilere an\u0131nda eri\u015febilir, \u0130K ve BT departmanlar\u0131n\u0131n i\u015f y\u00fck\u00fc azal\u0131r ve genel verimlilik artar. RAG, bu t\u00fcr kurumsal bilgi y\u00f6netimi ve destek sistemleri i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7 haline gelmi\u015ftir. Bu t\u00fcr uygulamalar, LLM’lerin sadece genel sohbet botlar\u0131 olman\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7erek, somut i\u015f de\u011ferleri yaratmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<h2>RAG Hatt\u0131n\u0131z\u0131n Verimlili\u011fini ve Do\u011frulu\u011funu Nas\u0131l Art\u0131r\u0131rs\u0131n\u0131z?<\/h2>\n<p>Bir RAG hatt\u0131 kurmak ba\u015flang\u0131\u00e7 i\u00e7in harika olsa da, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda performans\u0131, do\u011frulu\u011fu ve maliyeti optimize etmek s\u00fcrekli bir \u00e7aba gerektirir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, RAG hatt\u0131n\u0131z\u0131n verimlili\u011fini ve \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n kalitesini art\u0131rmak i\u00e7in ileri d\u00fczey stratejileri ve dikkat edilmesi gereken noktalar\u0131 ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<h3>1. G\u00f6mme Modeli ve LLM Se\u00e7imi: Do\u011fru Ara\u00e7lar, Do\u011fru \u0130\u015f \u0130\u00e7in<\/h3>\n<p>RAG hatt\u0131n\u0131z\u0131n temelinde yatan g\u00f6mme modeli ve \u00fcretken dil modeli, performans\u0131n en \u00f6nemli belirleyicileridir. Her iki modelin de kalitesi, hatt\u0131n genel do\u011frulu\u011funu ve alaka d\u00fczeyini do\u011frudan etkiler.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>G\u00f6mme Modelleri:<\/strong> Farkl\u0131 g\u00f6mme modelleri, farkl\u0131 metin t\u00fcrleri ve diller i\u00e7in farkl\u0131 performans sergiler. \u00d6rne\u011fin, baz\u0131 modeller teknik belgelerde daha iyi performans g\u00f6sterirken, di\u011ferleri genel konu\u015fma dilinde daha ba\u015far\u0131l\u0131 olabilir. OpenAI’nin <code>text-embedding-ada-002<\/code> modeli pop\u00fcler ve genellikle iyi bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r. Ancak, maliyet veya gizlilik endi\u015feleriniz varsa, Hugging Face Hub’daki a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 modelleri (\u00f6rne\u011fin <code>sentence-transformers\/all-MiniLM-L6-v2<\/code>) veya yerel olarak bar\u0131nd\u0131r\u0131labilen daha b\u00fcy\u00fck modelleri (\u00f6rne\u011fin <code>bge-large-en<\/code>) de\u011ferlendirebilirsiniz. Modelin se\u00e7imi, \u00f6zellikle ni\u015f alanlardaki terminolojiyi ne kadar iyi anlad\u0131\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131 olmal\u0131d\u0131r.<\/li>\n<li><strong>\u00dcretken Dil Modelleri (LLM):<\/strong> LLM se\u00e7imi, yan\u0131t kalitesini ve maliyeti belirler. GPT-4 gibi daha b\u00fcy\u00fck ve yetenekli modeller genellikle daha iyi ve daha ba\u011flaml\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretirken, ayn\u0131 zamanda daha pahal\u0131d\u0131r ve daha y\u00fcksek gecikme s\u00fcrelerine sahip olabilir. GPT-3.5 Turbo gibi daha k\u00fc\u00e7\u00fck modeller, maliyet ve h\u0131z dengesi i\u00e7in iyi bir se\u00e7enek olabilir. Ayr\u0131ca, Llama 3, Mistral gibi a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 LLM’leri yerel olarak veya \u00f6zel bulutlarda bar\u0131nd\u0131rarak maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrme ve veri gizlili\u011fini art\u0131rma se\u00e7eneklerini de de\u011ferlendirebilirsiniz. Modelin, verilen ba\u011flamdan do\u011fru \u00e7\u0131kar\u0131mlar yapma ve “hall\u00fcsinasyon” yapmama yetene\u011fi kritik \u00f6neme sahiptir.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>2. Chunking Stratejilerinin \u0130yile\u015ftirilmesi: Ba\u011flam\u0131 Yakalamak<\/h3>\n<p>Daha \u00f6nce bahsetti\u011fimiz chunking stratejileri, RAG performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. Optimizasyon i\u00e7in \u015funlar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Dinamik Chunk Boyutlar\u0131:<\/strong> T\u00fcm belgeler i\u00e7in sabit bir chunk boyutu her zaman en iyisi olmayabilir. Belge t\u00fcr\u00fcne veya i\u00e7eri\u011fin yo\u011funlu\u011funa g\u00f6re dinamik olarak chunk boyutlar\u0131n\u0131 ayarlamak, ba\u011flam\u0131n daha iyi korunmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/li>\n<li><strong>Metadata Zenginle\u015ftirme:<\/strong> Her chunk’a, orijinal belge ad\u0131, b\u00f6l\u00fcm ba\u015fl\u0131\u011f\u0131, yazar, tarih gibi zengin metadata ekleyin. Bu metadata, arama s\u0131ras\u0131nda filtreleme ve daha kesin sonu\u00e7lar elde etmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin, “2023 y\u0131l\u0131ndaki finansal raporlarda X \u015firketinin performans\u0131 nedir?” gibi bir sorguda, sadece 2023 y\u0131l\u0131na ait finansal raporlar\u0131 filtrelemek, alaka d\u00fczeyini art\u0131r\u0131r.<\/li>\n<li><strong>\u00d6zetleme ve G\u00f6mme:<\/strong> Baz\u0131 durumlarda, her chunk i\u00e7in k\u0131sa bir \u00f6zet olu\u015fturup bu \u00f6zeti ve orijinal chunk’\u0131 ayr\u0131 ayr\u0131 g\u00f6mmek faydal\u0131 olabilir. Sorgu \u00f6nce \u00f6zet embedding’leri \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r, ard\u0131ndan en alakal\u0131 \u00f6zetlerin orijinal chunk’lar\u0131 al\u0131n\u0131r. Bu, \u00f6zellikle \u00e7ok yo\u011fun metinlerde arama verimlili\u011fini art\u0131rabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>3. Geli\u015fmi\u015f Eri\u015fim (Retrieval) Teknikleri: Daha Ak\u0131ll\u0131 Arama<\/h3>\n<p>Basit benzerlik aramas\u0131n\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7erek eri\u015fim do\u011frulu\u011funu art\u0131rabilirsiniz:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Yeniden S\u0131ralama (Re-ranking):<\/strong> \u0130lk eri\u015fim ad\u0131m\u0131nda al\u0131nan ilk N adet par\u00e7ay\u0131, daha sofistike bir model (\u00f6rne\u011fin, bir \u00e7apraz kodlay\u0131c\u0131) kullanarak yeniden s\u0131ralamak, en alakal\u0131 par\u00e7alar\u0131n LLM’ye sunulmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu, \u00f6zellikle ilk araman\u0131n \u00e7ok geni\u015f sonu\u00e7lar d\u00f6nd\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc durumlarda etkilidir.<\/li>\n<li><strong>Hibrit Arama (Hybrid Search):<\/strong> Hem anahtar kelime tabanl\u0131 arama (BM25 gibi) hem de anlamsal arama (vekt\u00f6r benzerli\u011fi) tekniklerini birle\u015ftirmek, tek ba\u015f\u0131na bir y\u00f6ntemden daha kapsaml\u0131 ve do\u011fru sonu\u00e7lar verebilir. Anahtar kelime e\u015fle\u015fmeleri, belirli terimlerin kesinlikle bulunmas\u0131n\u0131 sa\u011flarken, anlamsal arama ba\u011flamsal alaka d\u00fczeyini yakalar.<\/li>\n<li><strong>Sorgu Geni\u015fletme (Query Expansion):<\/strong> Kullan\u0131c\u0131 sorgusunu, benzer terimler, e\u015f anlaml\u0131lar veya LLM taraf\u0131ndan \u00fcretilen ilgili sorularla geni\u015fletmek, vekt\u00f6r veritaban\u0131nda daha geni\u015f bir arama alan\u0131 olu\u015fturarak ilgili par\u00e7alar\u0131n bulunma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131rabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>4. Prompt M\u00fchendisli\u011fi ve Zincirleme (Chaining): Yan\u0131t Kalitesini Art\u0131rma<\/h3>\n<p>LLM’ye sunulan prompt’un kalitesi, nihai yan\u0131t\u0131n kalitesini do\u011frudan etkiler:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>A\u00e7\u0131k ve Net Talimatlar:<\/strong> LLM’den ne bekledi\u011finizi, hangi bilgiyi kullanmas\u0131 gerekti\u011fini ve hangi formatta yan\u0131t vermesi gerekti\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a belirtin. “Sadece verilen ba\u011flam\u0131 kullanarak yan\u0131tla, ba\u015fka bilgi uydurma” gibi ifadeler, hall\u00fcsinasyon riskini azalt\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Zincirleme (Chaining):<\/strong> Karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri tek bir LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131yla \u00e7\u00f6zmek yerine, g\u00f6revi birden fazla ad\u0131ma b\u00f6lmek i\u00e7in LangChain gibi k\u00fct\u00fcphaneleri kullan\u0131n. \u00d6rne\u011fin, \u00f6nce bir LLM’nin sorguyu basitle\u015ftirmesini veya alt sorulara ay\u0131rmas\u0131n\u0131 isteyebilir, ard\u0131ndan her alt soru i\u00e7in eri\u015fim yapabilir ve son olarak t\u00fcm bilgileri birle\u015ftirerek nihai yan\u0131t\u0131 olu\u015fturabilirsiniz.<\/li>\n<li><strong>\u00c7\u0131k\u0131\u015f Format\u0131 Kontrol\u00fc:<\/strong> Yan\u0131t\u0131n belirli bir JSON format\u0131nda veya madde i\u015faretli bir liste olarak gelmesini istiyorsan\u0131z, bunu prompt’ta belirtin.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>5. \u0130zleme ve \u0130yile\u015ftirme: S\u00fcrekli \u00d6\u011frenme<\/h3>\n<p>RAG hatt\u0131n\u0131z\u0131n canl\u0131ya al\u0131nd\u0131ktan sonra da izlenmesi ve s\u00fcrekli iyile\u015ftirilmesi gerekir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kullan\u0131c\u0131 Geri Bildirimi:<\/strong> Kullan\u0131c\u0131lardan yan\u0131tlar\u0131n do\u011frulu\u011fu ve alaka d\u00fczeyi hakk\u0131nda geri bildirim toplamak, iyile\u015ftirme alanlar\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in \u00e7ok de\u011ferlidir.<\/li>\n<li><strong>Metrik Takibi:<\/strong> Eri\u015fim do\u011frulu\u011fu (recall, precision), LLM yan\u0131t kalitesi, gecikme s\u00fcresi ve maliyet gibi metrikleri d\u00fczenli olarak takip edin.<\/li>\n<li><strong>A\/B Testleri:<\/strong> Farkl\u0131 g\u00f6mme modelleri, chunking stratejileri veya prompt yap\u0131lar\u0131 aras\u0131nda A\/B testleri yaparak hangi konfig\u00fcrasyonun en iyi performans\u0131 g\u00f6sterdi\u011fini belirleyin.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu ileri d\u00fczey stratejileri uygulayarak, RAG hatt\u0131n\u0131z\u0131n sadece \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda en y\u00fcksek verimlilik ve do\u011frulukla \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz. Bu s\u00fcrekli iyile\u015ftirme s\u00fcreci, LLM uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n uzun vadeli ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in anahtard\u0131r.<\/p>\n<h2>RAG ile LLM Uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131 Bir \u00dcst Seviyeye Ta\u015f\u0131y\u0131n: Sonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<p>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda devrim niteli\u011finde yenilikler sunarken, g\u00fcncel bilgi eksikli\u011fi ve “hall\u00fcsinasyon” e\u011filimi gibi do\u011fal s\u0131n\u0131rlamalara sahiptir. Retrieval Augmented Generation (RAG) mimarisi, tam da bu noktada devreye girerek, LLM’lerin bu k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 a\u015fmalar\u0131na ve \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc, g\u00fcvenilir ve ba\u011flama duyarl\u0131 uygulamalar geli\u015ftirmemize olanak tan\u0131r. Bu makalede, RAG’\u0131n ne oldu\u011fundan, temel bile\u015fenlerinden, veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131ndan, etkili chunking stratejilerinden, g\u00f6mme modelleri ve vekt\u00f6r veritabanlar\u0131n\u0131n \u00f6neminden bahsettik. Ayr\u0131ca, semantik arama ve prompt m\u00fchendisli\u011fi ile LLM’ye do\u011fru ba\u011flam\u0131n nas\u0131l sunulaca\u011f\u0131n\u0131 ve u\u00e7tan uca bir RAG hatt\u0131n\u0131n nas\u0131l geli\u015ftirilece\u011fini ad\u0131m ad\u0131m inceledik. Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla bu tekniklerin pratik uygulamalar\u0131n\u0131 g\u00f6sterdik ve hatt\u0131n\u0131z\u0131n performans\u0131n\u0131 ve do\u011frulu\u011funu art\u0131rmak i\u00e7in ileri d\u00fczey optimizasyon stratejilerini tart\u0131\u015ft\u0131k.<\/p>\n<p>RAG, LLM uygulamalar\u0131n\u0131n potansiyelini ger\u00e7ekten ortaya \u00e7\u0131karan bir teknolojidir. Kurumsal sohbet robotlar\u0131ndan ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f i\u00e7erik olu\u015fturmaya, akademik ara\u015ft\u0131rmadan m\u00fc\u015fteri deste\u011fine kadar geni\u015f bir yelpazede kullan\u0131m alan\u0131na sahiptir. RAG sayesinde LLM’ler art\u0131k sadece e\u011fitildikleri statik veri k\u00fcmesiyle s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmay\u0131p, dinamik olarak harici bilgi kaynaklar\u0131na eri\u015febilir ve bu sayede s\u00fcrekli g\u00fcncel, do\u011fru ve spesifik yan\u0131tlar \u00fcretebilirler. Bu, LLM’lerin sadece bir “yapay zeka modeli” olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p, ger\u00e7ek anlamda “bilgi asistanlar\u0131” haline gelmelerini sa\u011flar. Unutmay\u0131n, iyi bir RAG hatt\u0131, do\u011fru veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131, uygun model se\u00e7imi, etkili eri\u015fim stratejileri ve s\u00fcrekli iyile\u015ftirme \u00e7abalar\u0131yla in\u015fa edilir. Bu rehberin, kendi RAG tabanl\u0131 LLM uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131 olu\u015fturma yolculu\u011funuzda size ilham vermesini ve yol g\u00f6stermesini umuyoruz.<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n<dl>\n<dt>RAG, LLM’lerin hall\u00fcsinasyon yapmas\u0131n\u0131 tamamen engeller mi?<\/dt>\n<dd>Hay\u0131r, RAG LLM’lerin hall\u00fcsinasyon yapma e\u011filimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r ancak tamamen ortadan kald\u0131rmaz. LLM’ye do\u011fru ve ilgili ba\u011flam sunarak, modelin uydurma bilgi \u00fcretme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr. Ancak, LLM’nin hala yarat\u0131c\u0131 veya ba\u011flamdan ba\u011f\u0131ms\u0131z yan\u0131tlar \u00fcretme potansiyeli vard\u0131r, \u00f6zellikle prompt’un yeterince k\u0131s\u0131tlay\u0131c\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131 durumlarda. En iyi sonu\u00e7lar i\u00e7in prompt m\u00fchendisli\u011fi ve dikkatli model se\u00e7imi kritiktir.<\/dd>\n<dt>Hangi vekt\u00f6r veritaban\u0131n\u0131 se\u00e7meliyim?<\/dt>\n<dd>Vekt\u00f6r veritaban\u0131 se\u00e7imi, projenizin \u00f6l\u00e7e\u011fine, b\u00fct\u00e7esine, veri gizlili\u011fi gereksinimlerine ve teknik yeteneklerinize ba\u011fl\u0131d\u0131r. K\u00fc\u00e7\u00fck ve orta \u00f6l\u00e7ekli projeler i\u00e7in Chroma veya FAISS (yerel kullan\u0131m i\u00e7in) iyi bir ba\u015flang\u0131\u00e7 olabilir. B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli, \u00fcretim ortamlar\u0131 ve y\u00f6netilen hizmet kolayl\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in Pinecone, Weaviate veya Zilliz (Milvus) gibi \u00e7\u00f6z\u00fcmler tercih edilebilir. Her birinin kendine \u00f6zg\u00fc avantajlar\u0131 ve dezavantajlar\u0131 vard\u0131r, bu nedenle ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za en uygun olan\u0131 belirlemek i\u00e7in ara\u015ft\u0131rma yapman\u0131z \u00f6nemlidir.<\/dd>\n<dt>RAG hatt\u0131m\u0131n performans\u0131n\u0131 nas\u0131l test edebilirim?<\/dt>\n<dd>RAG hatt\u0131n\u0131n performans\u0131n\u0131 test etmek i\u00e7in birka\u00e7 y\u00f6ntem vard\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Eri\u015fim Metrikleri:<\/strong> Geri \u00e7a\u011fr\u0131lan belgelerin alaka d\u00fczeyini de\u011ferlendirmek i\u00e7in Precision@k, Recall@k veya NDCG gibi metrikler kullanabilirsiniz.<\/li>\n<li><strong>Yan\u0131t Kalitesi:<\/strong> LLM’nin \u00fcretti\u011fi yan\u0131tlar\u0131n do\u011frulu\u011funu, alaka d\u00fczeyini, eksiksizli\u011fini ve ak\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in insan de\u011ferlendiriciler (human evaluation) veya ba\u015fka bir LLM (LLM-as-a-judge) kullanabilirsiniz.<\/li>\n<li><strong>Gecikme S\u00fcresi ve Maliyet:<\/strong> Sorgu ba\u015f\u0131na gecikme s\u00fcresini ve API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131n maliyetini izlemek, hatt\u0131n verimlili\u011fi a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir.<\/li>\n<\/ul>\n<p> Test verileri olu\u015fturmak ve \u00e7e\u015fitli sorgu senaryolar\u0131n\u0131 denemek, iyile\u015ftirme alanlar\u0131n\u0131 belirlemenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/dd>\n<dt>Chunk boyutu ve overlap nas\u0131l belirlenmeli?<\/dt>\n<dd>Chunk boyutu ve overlap (\u00f6rt\u00fc\u015fme) miktar\u0131, uygulaman\u0131z\u0131n spesifik gereksinimlerine ve veri t\u00fcr\u00fcn\u00fcze g\u00f6re deneme yan\u0131lma yoluyla belirlenmelidir. Genel bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 olarak, 500-1500 belirte\u00e7 (token) aras\u0131nda bir chunk boyutu ve 100-200 belirte\u00e7 aras\u0131nda bir overlap iyi sonu\u00e7lar verebilir. \u00c7ok k\u00fc\u00e7\u00fck chunk’lar ba\u011flam\u0131 kaybedebilirken, \u00e7ok b\u00fcy\u00fck chunk’lar LLM’nin token s\u0131n\u0131r\u0131n\u0131 a\u015fabilir veya gereksiz g\u00fcr\u00fclt\u00fc ekleyebilir. Overlap, c\u00fcmlelerin veya fikirlerin chunk’lar aras\u0131nda b\u00f6l\u00fcnmesi durumunda ba\u011flam\u0131n korunmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/dd>\n<\/dl>\n<p><\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"LLM Uygulamalar\u0131 i\u00e7in U\u00e7tan Uca RAG Hatt\u0131 Olu\u015fturma Rehberi B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-41267","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n<title>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden biri olsa da, g\u00fcncel bilgilere eri\u015fim veya belirli, \u015firket i\u00e7i verilere dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme konusunda bazen yetersiz kalabilirler.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden biri olsa da, g\u00fcncel bilgilere eri\u015fim veya belirli, \u015firket i\u00e7i verilere dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme konusunda bazen yetersiz kalabilirler.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-03-20T11:04:40+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"32 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?\",\"datePublished\":\"2026-03-20T11:04:40+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/\"},\"wordCount\":5768,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/\",\"name\":\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-03-20T11:04:40+00:00\",\"description\":\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden biri olsa da, g\u00fcncel bilgilere eri\u015fim veya belirli, \u015firket i\u00e7i verilere dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme konusunda bazen yetersiz kalabilirler.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n","yoast_head_json":{"title":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden biri olsa da, g\u00fcncel bilgilere eri\u015fim veya belirli, \u015firket i\u00e7i verilere dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme konusunda bazen yetersiz kalabilirler.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden biri olsa da, g\u00fcncel bilgilere eri\u015fim veya belirli, \u015firket i\u00e7i verilere dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme konusunda bazen yetersiz kalabilirler.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-03-20T11:04:40+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"32 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?","datePublished":"2026-03-20T11:04:40+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/"},"wordCount":5768,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/","name":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-03-20T11:04:40+00:00","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn en heyecan verici teknolojilerinden biri olsa da, g\u00fcncel bilgilere eri\u015fim veya belirli, \u015firket i\u00e7i verilere dayal\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretme konusunda bazen yetersiz kalabilirler.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41267","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41267"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41267\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41267"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41267"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41267"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

{"id":41267,"date":"2026-03-20T14:04:40","date_gmt":"2026-03-20T11:04:40","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/"},"modified":"2026-03-20T14:04:40","modified_gmt":"2026-03-20T11:04:40","slug":"buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/buyuk-dil-modelleri-neden-bazen-yetersiz-kalir-ve-rag-cozum-olur-mu\/","title":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri Neden Bazen Yetersiz Kal\u0131r ve RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm Olur mu?"},"content":{"rendered":"