{"id":41843,"date":"2026-05-17T09:13:35","date_gmt":"2026-05-17T06:13:35","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/"},"modified":"2026-05-17T09:14:11","modified_gmt":"2026-05-17T06:14:11","slug":"agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/","title":{"rendered":"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme"},"content":{"rendered":"<h2>Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme<\/h2>\n<p>G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda, b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM&#8217;ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergilese de, bilgiye eri\u015fim ve do\u011fruluk konusunda belirli s\u0131n\u0131rlamalara sahiptir. Geleneksel RAG (Retrieval-Augmented Generation &#8211; Geri \u00c7a\u011f\u0131rma Destekli \u00dcretim) sistemleri bu bo\u015flu\u011fu doldurmaya \u00e7al\u0131\u015fsa da, daha karma\u015f\u0131k ve dinamik bilgi ihtiya\u00e7lar\u0131 i\u00e7in yeni yakla\u015f\u0131mlar gereklidir. Peki, yapay zeka ajanlar\u0131na sadece bilgi getirme g\u00f6revini vermek yerine, bu s\u00fcrecin kontrol\u00fcn\u00fc tamamen devretsek ne olur? \u0130\u015fte bu noktada Agentic RAG devreye giriyor. Bu makalede, Agentic RAG&#8217;\u0131n temel prensipleri, geleneksel RAG&#8217;dan farklar\u0131, mimarisi, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131 ve gelecekteki potansiyeli derinlemesine incelenecektir.<\/p>\n<h3>Giri\u015f: Neden Agentic RAG&#8217;a \u0130htiya\u00e7 Duyuyoruz?<\/h3>\n<p>Yapay zeka modellerinin hayat\u0131m\u0131za giri\u015fiyle birlikte, bilgiye eri\u015fim ve i\u015fleme bi\u00e7imimiz k\u00f6kten de\u011fi\u015fti. Ancak, bu modellerin &#8220;hal\u00fcsinasyon&#8221; olarak adland\u0131r\u0131lan, yani ger\u00e7ek d\u0131\u015f\u0131 bilgiler \u00fcretme e\u011filimi veya sadece e\u011fitim verileriyle s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmalar\u0131 gibi temel problemleri bulunmaktayd\u0131. Geleneksel RAG, bu sorunlara bir \u00e7\u00f6z\u00fcm olarak ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Bir kullan\u0131c\u0131 bir sorgu yapt\u0131\u011f\u0131nda, RAG sistemi \u00f6nce ilgili bilgileri bir bilgi taban\u0131ndan (genellikle bir vekt\u00f6r veritaban\u0131) geri \u00e7a\u011f\u0131r\u0131r ve bu bilgileri dil modeline ba\u011flam (context) olarak sunar. B\u00f6ylece dil modeli, g\u00fcncel ve do\u011fru bilgilere dayanarak yan\u0131t \u00fcretir. Bu yakla\u015f\u0131m, bir\u00e7ok senaryoda olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131 olmu\u015ftur; \u00f6rne\u011fin, bir \u015firketin i\u00e7 belgeleri hakk\u0131nda soru sormak veya belirli bir konuda \u00f6zet bilgi almak gibi durumlarda. Ancak, geleneksel RAG&#8217;\u0131n da kendi s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 vard\u0131r.<\/p>\n<p>\u00d6zellikle karma\u015f\u0131k sorgularla kar\u015f\u0131la\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, geleneksel RAG zorlanmaya ba\u015flar. Bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n &#8220;X \u015firketinin son \u00e7eyrekteki kar marj\u0131 neydi ve bu, rakipleri Y ve Z&#8217;ye g\u00f6re nas\u0131l bir performans g\u00f6sterdi? Ayr\u0131ca, bu durumun sekt\u00f6rdeki genel e\u011filimlerle ili\u015fkisi nedir?&#8221; gibi bir soru sordu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Geleneksel RAG, bu soruyu tek bir geri \u00e7a\u011f\u0131rma i\u015flemiyle ele almakta g\u00fc\u00e7l\u00fck \u00e7ekebilir. Birden fazla veri kayna\u011f\u0131ndan bilgi toplamak, bu bilgileri birbiriyle ili\u015fkilendirmek, say\u0131sal verileri analiz etmek ve ard\u0131ndan bir sentez sunmak, basit bir &#8220;geri \u00e7a\u011f\u0131r ve \u00fcret&#8221; d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn \u00f6tesine ge\u00e7er. Bu t\u00fcr senaryolarda, sistemin sadece bilgi getirmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda bir insan gibi d\u00fc\u015f\u00fcnmesi, plan yapmas\u0131, farkl\u0131 ara\u00e7lar\u0131 kullanmas\u0131 ve hatta kendi geri \u00e7a\u011f\u0131rma stratejisini dinamik olarak belirlemesi gerekir. \u0130\u015fte bu ihtiya\u00e7, Agentic RAG&#8217;\u0131n do\u011fu\u015funa zemin haz\u0131rlam\u0131\u015ft\u0131r. Agentic RAG, yapay zeka ajanlar\u0131na sorguyu anlama, bilgi edinme s\u00fcrecini y\u00f6netme ve en uygun yan\u0131t\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in birden fazla ad\u0131m\u0131 koordine etme yetene\u011fi vererek bu s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 a\u015fmay\u0131 hedefler. Bu sayede, \u00e7ok daha esnek, ak\u0131ll\u0131 ve ba\u011flamsal olarak zengin yan\u0131tlar \u00fcretmek m\u00fcmk\u00fcn hale gelir.<\/p>\n<h3>Agentic RAG Nedir ve Geleneksel RAG&#8217;dan Fark\u0131 Nedir?<\/h3>\n<p>Agentic RAG, ad\u0131ndan da anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 gibi, &#8220;ajan&#8221; (agent) kavram\u0131n\u0131 RAG mimarisine entegre eder. Temel RAG sistemleri, bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusunu al\u0131r, bu sorguyu bir vekt\u00f6r temsiline d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr, bir bilgi taban\u0131nda (genellikle bir vekt\u00f6r veritaban\u0131) en alakal\u0131 belgeleri bulur ve bu belgeleri b\u00fcy\u00fck dil modeline (LLM) sunarak bir yan\u0131t \u00fcretmesini ister. Bu s\u00fcre\u00e7 genellikle tek y\u00f6nl\u00fc ve \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir ak\u0131\u015fa sahiptir. \u00d6rne\u011fin, bir sorgu her zaman ayn\u0131 veritaban\u0131nda aran\u0131r ve bulunan ilk X belge LLM&#8217;ye g\u00f6nderilir. Bu, basit bilgi edinme g\u00f6revleri i\u00e7in yeterli olsa da, daha karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde yetersiz kal\u0131r.<\/p>\n<p>Agentic RAG ise bu statik yap\u0131y\u0131 dinamik ve etkile\u015fimli bir yakla\u015f\u0131mla de\u011fi\u015ftirir. Burada, bir yapay zeka ajan\u0131, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusunu yorumlayan, bir eylem plan\u0131 olu\u015fturan ve bu plan\u0131 uygulamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli &#8220;ara\u00e7lar\u0131&#8221; (tools) kullanan merkezi bir kontrol\u00f6r g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr. Bu ajan, sadece bir belgeyi geri \u00e7a\u011f\u0131rmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda hangi bilginin gerekli oldu\u011funa, bu bilginin nereden ve nas\u0131l elde edilece\u011fine ve hatta elde edilen bilginin nas\u0131l i\u015flenece\u011fine dair kararlar alabilir. Ajan, bir sorguyu birden fazla alt g\u00f6reve b\u00f6lebilir, her bir alt g\u00f6rev i\u00e7in farkl\u0131 geri \u00e7a\u011f\u0131rma stratejileri uygulayabilir, web&#8217;de arama yapabilir, bir veritaban\u0131n\u0131 sorgulayabilir veya hatta ba\u015fka bir API&#8217;ye istek g\u00f6nderebilir. Bu s\u00fcre\u00e7, bir insan ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n karma\u015f\u0131k bir problemi \u00e7\u00f6zerken izledi\u011fi ad\u0131mlara benzer: \u00f6nce problemi anlar, sonra bilgi kaynaklar\u0131n\u0131 belirler, bilgiyi toplar, analiz eder ve en sonunda bir sonuca ula\u015f\u0131r.<\/p>\n<p>Geleneksel RAG ile Agentic RAG aras\u0131ndaki temel farklar\u0131 bir tablo ile \u00f6zetleyelim:<\/p>\n<table border=\"1\">\n<thead>\n<tr>\n<th>\u00d6zellik<\/th>\n<th>Geleneksel RAG<\/th>\n<th>Agentic RAG<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Kontrol Mekanizmas\u0131<\/strong><\/td>\n<td>\u00d6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f, statik ak\u0131\u015f.<\/td>\n<td>Dinamik, ajan tabanl\u0131 karar verme.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Sorgu \u0130\u015fleme<\/strong><\/td>\n<td>Genellikle tek seferlik, do\u011frudan geri \u00e7a\u011f\u0131rma.<\/td>\n<td>Sorguyu alt g\u00f6revlere ay\u0131rma, \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 planlama.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Bilgi Edinme<\/strong><\/td>\n<td>Belirli bir bilgi taban\u0131ndan geri \u00e7a\u011f\u0131rma.<\/td>\n<td>\u00c7oklu ara\u00e7 kullan\u0131m\u0131 (veritaban\u0131, web, API&#8217;ler).<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Esneklik<\/strong><\/td>\n<td>S\u0131n\u0131rl\u0131. Yeni bilgi kaynaklar\u0131 veya stratejiler eklemek zordur.<\/td>\n<td>Y\u00fcksek. Ajan, duruma g\u00f6re yeni ara\u00e7lar ve stratejiler se\u00e7ebilir.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Karma\u015f\u0131k Sorgular<\/strong><\/td>\n<td>Zay\u0131f performans.<\/td>\n<td>M\u00fckemmel performans, mant\u0131ksal \u00e7\u0131kar\u0131m yetene\u011fi.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Maliyet ve Gecikme<\/strong><\/td>\n<td>Genellikle daha d\u00fc\u015f\u00fck.<\/td>\n<td>Potansiyel olarak daha y\u00fcksek (\u00e7ok ad\u0131ml\u0131 i\u015flemlerden dolay\u0131).<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Uygulama Alan\u0131<\/strong><\/td>\n<td>Basit Soru-Cevap, bilgi \u00f6zetleme.<\/td>\n<td>Ara\u015ft\u0131rma, problem \u00e7\u00f6zme, dinamik asistanlar.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>\u00d6zetle, Agentic RAG, dil modellerine sadece bilgi sunmakla kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda bu bilgiyi nas\u0131l edineceklerine, i\u015fleyeceklerine ve sunacaklar\u0131na dair &#8220;ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme&#8221; yetene\u011fi kazand\u0131rarak, yapay zeka sistemlerini \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve otonom hale getirir. Bu, yapay zeka destekli uygulamalar\u0131n yeteneklerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geni\u015fleten devrim niteli\u011finde bir ad\u0131md\u0131r.<\/p>\n<h3>Bir Yapay Zeka Ajans\u0131 Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r: Mimari ve Bile\u015fenler<\/h3>\n<p>Agentic RAG sisteminin kalbinde, bir insan zekas\u0131n\u0131n problem \u00e7\u00f6zme s\u00fcrecini taklit eden bir yapay zeka ajan\u0131 (AI Agent) bulunur. Bu ajan, g\u00f6zlem, d\u00fc\u015f\u00fcnme, planlama ve eylem d\u00f6ng\u00fcs\u00fc i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu d\u00f6ng\u00fc, ajan\u0131n \u00e7evresiyle etkile\u015fim kurmas\u0131n\u0131, bilgi toplamas\u0131n\u0131 ve hedeflerine ula\u015fmak i\u00e7in uygun ad\u0131mlar\u0131 atmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bir ajan\u0131n mimarisi genellikle birka\u00e7 temel bile\u015fenden olu\u015fur:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Dil Modeli (LLM &#8211; Large Language Model):<\/strong> Ajan\u0131n &#8220;beyni&#8221;dir. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusunu anlar, bir eylem plan\u0131 olu\u015fturur, ara\u00e7lar\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 yorumlar ve son yan\u0131t\u0131 sentezler. Ajan\u0131n ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve karar verme yetene\u011fi b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde bu modelin kapasitesine ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Ara\u00e7lar (Tools):<\/strong> Ajan\u0131n d\u0131\u015f d\u00fcnyayla etkile\u015fim kurmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan i\u015flevlerdir. Bu ara\u00e7lar, ajana belirli yetenekler kazand\u0131r\u0131r. \u00d6rnek olarak:\n<ul>\n<li><strong>Veritaban\u0131 Sorgulama Arac\u0131:<\/strong> SQL, NoSQL veya vekt\u00f6r veritabanlar\u0131nda belirli bilgileri aramak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir \u00fcr\u00fcn katalo\u011fundan fiyat bilgisi \u00e7ekmek.<\/li>\n<li><strong>Web Kaz\u0131ma\/Arama Arac\u0131:<\/strong> \u0130nternet \u00fczerinden g\u00fcncel bilgileri toplamak i\u00e7in Google Search, DuckDuckGo veya \u00f6zel web kaz\u0131y\u0131c\u0131lar\u0131 gibi hizmetleri kullan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir \u015firketin son haberlerini bulmak.<\/li>\n<li><strong>API \u00c7a\u011f\u0131rma Arac\u0131:<\/strong> Hava durumu API&#8217;si, d\u00f6viz kuru API&#8217;si veya bir \u015firket i\u00e7i CRM API&#8217;si gibi harici servislerle etkile\u015fim kurar.<\/li>\n<li><strong>Belge Okuma Arac\u0131:<\/strong> PDF, Word gibi formatlardaki belgeleri okuyup i\u00e7indeki bilgileri \u00e7\u0131kar\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Python Yorumlay\u0131c\u0131 Arac\u0131:<\/strong> Karma\u015f\u0131k hesaplamalar yapmak veya veri analizi ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in Python kodu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<p>        Ajan, belirli bir g\u00f6revi yerine getirmek i\u00e7in hangi arac\u0131 kullanaca\u011f\u0131na dinamik olarak karar verir.<\/li>\n<li><strong>Bellek (Memory):<\/strong> Ajan\u0131n ge\u00e7mi\u015f etkile\u015fimlerini ve edindi\u011fi bilgileri saklamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.\n<ul>\n<li><strong>K\u0131sa Vadeli Bellek (Short-term Memory):<\/strong> Genellikle mevcut konu\u015fman\u0131n ba\u011flam\u0131n\u0131 tutar. Bu, LLM&#8217;nin anl\u0131k etkile\u015fimleri hat\u0131rlamas\u0131n\u0131 ve tutarl\u0131 bir diyalog s\u00fcrd\u00fcrmesini sa\u011flar.<\/li>\n<li><strong>Uzun Vadeli Bellek (Long-term Memory):<\/strong> Ajan\u0131n daha \u00f6nceki deneyimlerinden veya \u00f6\u011frenmelerinden edindi\u011fi kal\u0131c\u0131 bilgileri saklar. Bu genellikle bir vekt\u00f6r veritaban\u0131 veya ba\u015fka bir kal\u0131c\u0131 depolama bi\u00e7iminde olur ve ajan\u0131n zamanla daha ak\u0131ll\u0131 hale gelmesini sa\u011flar.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Planlay\u0131c\u0131 (Planner):<\/strong> Ajan\u0131n bir g\u00f6revi yerine getirmek i\u00e7in izleyece\u011fi ad\u0131mlar\u0131 belirleyen mekanizmad\u0131r. Bu, genellikle LLM&#8217;nin kendisi taraf\u0131ndan yap\u0131l\u0131r. Ajan, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusunu al\u0131r, hangi ara\u00e7lar\u0131n mevcut oldu\u011funu ve hangi bilgilere eri\u015febilece\u011fini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak bir eylem plan\u0131 olu\u015fturur. Bu plan, birden fazla ad\u0131m\u0131 i\u00e7erebilir ve her ad\u0131mda belirli bir ara\u00e7 kullanmay\u0131 veya belirli bir sorgu yapmay\u0131 i\u00e7erebilir.<\/li>\n<li><strong>Eylem Y\u00fcr\u00fct\u00fcc\u00fc (Action Executor):<\/strong> Planlay\u0131c\u0131 taraf\u0131ndan belirlenen eylemleri (yani ara\u00e7 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131) ger\u00e7ek d\u00fcnyada ger\u00e7ekle\u015ftiren bile\u015fendir. Bir ara\u00e7 \u00e7a\u011fr\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, onun \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 al\u0131n\u0131r ve tekrar ajana geri beslenir.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bir ajan, bir sorgu ald\u0131\u011f\u0131nda \u015fu ad\u0131mlar\u0131 izler:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>G\u00f6zlem (Observation):<\/strong> Kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusunu ve mevcut ba\u011flam\u0131 (k\u0131sa vadeli bellekten) alg\u0131lar.<\/li>\n<li><strong>D\u00fc\u015f\u00fcnme (Thought\/Reasoning):<\/strong> LLM, sorguyu analiz eder ve mevcut ara\u00e7lar ve bellek \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda bir sonraki en mant\u0131kl\u0131 eylemi belirler. Bu, bir arac\u0131 \u00e7a\u011f\u0131rmak, bir ara yan\u0131t \u00fcretmek veya plan\u0131 de\u011fi\u015ftirmek olabilir.<\/li>\n<li><strong>Planlama (Planning):<\/strong> E\u011fer karma\u015f\u0131k bir g\u00f6revse, LLM bu g\u00f6revi daha k\u00fc\u00e7\u00fck, y\u00f6netilebilir alt g\u00f6revlere b\u00f6ler ve her alt g\u00f6rev i\u00e7in hangi arac\u0131 ne zaman kullanaca\u011f\u0131n\u0131 i\u00e7eren bir dizi ad\u0131m olu\u015fturur.<\/li>\n<li><strong>Eylem (Action):<\/strong> Planlanan eylemi (\u00f6rne\u011fin, belirli bir ara\u00e7 \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131) ger\u00e7ekle\u015ftirir. Bu arac\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 tekrar ajana geri d\u00f6ner.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu d\u00f6ng\u00fc, ajan\u0131n hedefine ula\u015fana veya belirli bir duruma (\u00f6rne\u011fin, maksimum ad\u0131m say\u0131s\u0131na) ula\u015fana kadar devam eder. Bu dinamik ve iteratif s\u00fcre\u00e7, Agentic RAG&#8217;\u0131 geleneksel RAG&#8217;dan ay\u0131ran ve ona \u00fcst\u00fcn bir problem \u00e7\u00f6zme yetene\u011fi kazand\u0131ran temel mekanizmad\u0131r.<\/p>\n<h3>Agentic RAG&#8217;\u0131n Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecine Etkisi: Dinamik Stratejiler<\/h3>\n<p>Agentic RAG&#8217;\u0131n en \u00f6nemli avantajlar\u0131ndan biri, geri \u00e7a\u011f\u0131rma (retrieval) s\u00fcrecini statik bir i\u015flem olmaktan \u00e7\u0131kar\u0131p, ajan\u0131n kontrol\u00fcnde dinamik ve adaptif bir stratejiye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmesidir. Geleneksel RAG&#8217;da, geri \u00e7a\u011f\u0131rma genellikle \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir algoritma (\u00f6rne\u011fin, vekt\u00f6r benzerli\u011fi) ve belirli bir bilgi taban\u0131 \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ancak Agentic RAG ile ajan, sorgunun do\u011fas\u0131na, mevcut bilgilere ve hedeflenen sonuca g\u00f6re geri \u00e7a\u011f\u0131rma stratejisini anl\u0131k olarak de\u011fi\u015ftirebilir.<\/p>\n<p>Bu dinamik kontrol, birka\u00e7 farkl\u0131 \u015fekilde kendini g\u00f6sterir:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u00c7oklu Geri \u00c7a\u011f\u0131rma Y\u00f6ntemlerinin Kombinasyonu:<\/strong> Ajan, tek bir geri \u00e7a\u011f\u0131rma y\u00f6ntemine ba\u011fl\u0131 kalmak yerine, duruma g\u00f6re farkl\u0131 y\u00f6ntemleri birle\u015ftirebilir. \u00d6rne\u011fin:\n<ul>\n<li>E\u011fer sorgu spesifik anahtar kelimeler i\u00e7eriyorsa, anahtar kelime tabanl\u0131 arama (BM25 gibi) kullanabilir.<\/li>\n<li>Daha kavramsal veya anlamsal bir sorgu i\u00e7in vekt\u00f6r benzerli\u011fi tabanl\u0131 aramay\u0131 (embedding search) tercih edebilir.<\/li>\n<li>Belirli bir varl\u0131k veya ili\u015fki hakk\u0131nda bilgi ar\u0131yorsa, grafik tabanl\u0131 veritaban\u0131 sorgulama ara\u00e7lar\u0131n\u0131 devreye sokabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>        Ajan, bu y\u00f6ntemleri s\u0131ral\u0131 veya paralel olarak kullanarak en alakal\u0131 bilgiyi elde etmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Sorgu Geni\u015fletme ve Yeniden Yazma (Query Expansion and Rewriting):<\/strong> Ajan, orijinal kullan\u0131c\u0131 sorgusunu do\u011frudan kullanmak yerine, daha etkili geri \u00e7a\u011f\u0131rma sonu\u00e7lar\u0131 elde etmek i\u00e7in sorguyu geni\u015fletebilir veya yeniden yazabilir. \u00d6rne\u011fin, bir sorguyu daha fazla anahtar kelime ile zenginle\u015ftirebilir, farkl\u0131 ifade bi\u00e7imlerini deneyebilir veya alt sorgulara b\u00f6lebilir. Bu, \u00f6zellikle belirsiz veya \u00e7ok genel sorgularda bilginin daha do\u011fru bir \u015fekilde geri \u00e7a\u011fr\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<li><strong>A\u015famal\u0131 Geri \u00c7a\u011f\u0131rma (Iterative Retrieval):<\/strong> Ajan, tek seferde t\u00fcm bilgiyi geri \u00e7a\u011f\u0131rmak yerine, a\u015famal\u0131 bir yakla\u015f\u0131mla \u00e7al\u0131\u015fabilir. \u0130lk geri \u00e7a\u011f\u0131rma sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 analiz eder, bu sonu\u00e7lara dayanarak yeni sorgular olu\u015fturur veya farkl\u0131 bilgi kaynaklar\u0131n\u0131 ke\u015ffeder. Bu, bir dedektifin bir ipucundan yola \u00e7\u0131karak yeni kan\u0131tlar bulmas\u0131na benzer. Her ad\u0131mda elde edilen bilgi, bir sonraki geri \u00e7a\u011f\u0131rma ad\u0131m\u0131n\u0131 daha bilin\u00e7li hale getirir.<\/li>\n<li><strong>Yeniden S\u0131ralama (Reranking) ve Filtreleme:<\/strong> Geri \u00e7a\u011fr\u0131lan belgeler genellikle \u00e7ok say\u0131da olabilir. Ajan, bu belgeleri sadece alaka d\u00fczeyine g\u00f6re s\u0131ralamakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda belirli kriterlere g\u00f6re filtreleyebilir veya daha sofistike yeniden s\u0131ralama modelleri kullanarak en alakal\u0131 ve kaliteli bilgileri se\u00e7ebilir. \u00d6rne\u011fin, belirli bir tarihten \u00f6nceki belgeleri filtreleyebilir veya yaln\u0131zca belirli bir yazar\u0131n makalelerini \u00f6nceliklendirebilir.<\/li>\n<li><strong>Bilgi Kayna\u011f\u0131 Se\u00e7imi:<\/strong> Ajan, elindeki g\u00f6reve en uygun bilgi kayna\u011f\u0131n\u0131 (veya kaynaklar\u0131n\u0131) se\u00e7ebilir. Bu, dahili bir vekt\u00f6r veritaban\u0131, bir \u015firket intranetindeki belge havuzu, genel internet aramas\u0131 veya belirli bir API olabilir. Bu esneklik, ajan\u0131n her zaman en g\u00fcncel ve do\u011fru bilgiye eri\u015fmesini sa\u011flar.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu dinamik stratejiler, Agentic RAG&#8217;\u0131n geleneksel RAG&#8217;\u0131n yapamayaca\u011f\u0131 \u015fekillerde karma\u015f\u0131k bilgi edinme g\u00f6revlerini yerine getirmesini sa\u011flar. Ajan, adeta bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131 gibi davranarak, bilgiyi arama, de\u011ferlendirme ve sentezleme s\u00fcrecini tamamen kendi kontrol\u00fcne al\u0131r. Bu da, hem geri \u00e7a\u011fr\u0131lan bilginin kalitesini art\u0131r\u0131r hem de nihai yan\u0131t\u0131n do\u011frulu\u011funu ve kapsam\u0131n\u0131 zenginle\u015ftirir.<\/p>\n<h3>Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131nda Agentic RAG: Vaka Analizleri<\/h3>\n<p>Agentic RAG&#8217;\u0131n dinamik yap\u0131s\u0131 ve ara\u00e7 kullanma yetene\u011fi, onu bir\u00e7ok ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamas\u0131nda vazge\u00e7ilmez k\u0131lar. \u0130\u015fte baz\u0131 \u00f6rnekler:<\/p>\n<h4>1. M\u00fc\u015fteri Hizmetleri ve Teknik Destek Otomasyonu<\/h4>\n<p><strong>Problem:<\/strong> Geleneksel m\u00fc\u015fteri hizmetleri botlar\u0131 genellikle \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f senaryolar veya temel SSS (S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular) ile s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r. M\u00fc\u015fteriler karma\u015f\u0131k teknik sorunlar ya\u015fad\u0131\u011f\u0131nda veya birden fazla veri kayna\u011f\u0131ndan bilgi gerektiren sorular sordu\u011funda yetersiz kal\u0131rlar. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fteri &#8220;Modemimdeki internet \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131 yanm\u0131yor, ne yapmal\u0131y\u0131m? Ayr\u0131ca, fatura \u00f6deme tarihim ne zaman?&#8221; diye sordu\u011funda, botun hem teknik sorun giderme k\u0131lavuzlar\u0131na eri\u015fmesi hem de m\u00fc\u015fteri hesap bilgilerine bakmas\u0131 gerekir.<\/p>\n<p><strong>Agentic RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm\u00fc:<\/strong> Agentic RAG tabanl\u0131 bir m\u00fc\u015fteri hizmetleri ajan\u0131, bu t\u00fcr karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 ele alabilir. Ajan, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorununu anlar ve bir eylem plan\u0131 olu\u015fturur.<\/p>\n<ul>\n<li>\u00d6ncelikle, &#8220;internet \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131 yanm\u0131yor&#8221; sorununu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in bir <strong>teknik sorun giderme k\u0131lavuzlar\u0131 veritaban\u0131 arac\u0131n\u0131<\/strong> kullan\u0131r.<\/li>\n<li>K\u0131lavuzlardan ilgili ad\u0131mlar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, modem fi\u015fini \u00e7ekip takma, kablolar\u0131 kontrol etme) geri \u00e7a\u011f\u0131r\u0131r ve kullan\u0131c\u0131ya sunar.<\/li>\n<li>Ard\u0131ndan, &#8220;fatura \u00f6deme tarihi&#8221; i\u00e7in <strong>m\u00fc\u015fteri hesap bilgileri API arac\u0131n\u0131<\/strong> \u00e7a\u011f\u0131r\u0131r.<\/li>\n<li>API&#8217;den gelen verileri i\u015fler ve kullan\u0131c\u0131ya \u00f6deme tarihini bildirir.<\/li>\n<li>Gerekirse, kullan\u0131c\u0131n\u0131n verdi\u011fi bilgilere (\u00f6rne\u011fin, modem modeli) g\u00f6re ek sorgular yaparak daha spesifik \u00e7\u00f6z\u00fcmler bulabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu senaryoda ajan, birden fazla bilgi kayna\u011f\u0131n\u0131 ve arac\u0131 dinamik olarak kullanarak, kullan\u0131c\u0131n\u0131n hem teknik hem de hesapla ilgili sorunlar\u0131na tek bir etkile\u015fimde yan\u0131t verebilir.<\/p>\n<h4>2. Hukuk Ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 ve Belge Analizi<\/h4>\n<p><strong>Problem:<\/strong> Hukuk sekt\u00f6r\u00fcnde avukatlar, \u00e7ok say\u0131da yasal belge, dava karar\u0131, mevzuat ve akademik makale aras\u0131nda spesifik bilgileri bulmak zorundad\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, zaman al\u0131c\u0131 ve hataya a\u00e7\u0131k olabilir. Geleneksel arama motorlar\u0131, belirli bir yasal arg\u00fcman\u0131 destekleyen emsal kararlar\u0131 bulmakta veya farkl\u0131 yasa maddeleri aras\u0131ndaki ili\u015fkileri anlamakta yetersiz kalabilir.<\/p>\n<p><strong>Agentic RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm\u00fc:<\/strong> Hukuk alan\u0131nda uzmanla\u015fm\u0131\u015f bir Agentic RAG, avukatlar\u0131n ara\u015ft\u0131rma s\u00fcre\u00e7lerini otomatize edebilir. Bir avukat\u0131n &#8220;X \u015firketinin Y davas\u0131nda temyiz mahkemesi karar\u0131 neydi ve bu karar, benzer Z davas\u0131ndaki emsallerle nas\u0131l k\u0131yaslan\u0131r?&#8221; diye sordu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcnelim.<\/p>\n<ul>\n<li>Ajan, \u00f6ncelikle <strong>yasal belge veritaban\u0131 arac\u0131n\u0131<\/strong> kullanarak X \u015firketinin Y davas\u0131na ait temyiz mahkemesi karar\u0131n\u0131 bulur.<\/li>\n<li>Daha sonra, bu karar\u0131n anahtar h\u00fck\u00fcmlerini ve dayand\u0131\u011f\u0131 yasal prensipleri \u00e7\u0131kar\u0131r.<\/li>\n<li>Ard\u0131ndan, &#8220;benzer Z davas\u0131ndaki emsaller&#8221; i\u00e7in <strong>semantik arama arac\u0131n\u0131<\/strong> ve <strong>yasal emsal veritaban\u0131n\u0131<\/strong> kullanarak ilgili kararlar\u0131 geri \u00e7a\u011f\u0131r\u0131r.<\/li>\n<li>Geri \u00e7a\u011fr\u0131lan bu kararlar\u0131n kritik noktalar\u0131n\u0131 analiz eder ve Y davas\u0131 karar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak bir \u00f6zet rapor olu\u015fturur.<\/li>\n<li>Hatta, <strong>Python yorumlay\u0131c\u0131 arac\u0131<\/strong> kullanarak, kararlar aras\u0131ndaki benzerlikleri veya farkl\u0131l\u0131klar\u0131 say\u0131sal olarak analiz edebilir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu, avukatlar\u0131n saatler s\u00fcren ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131 dakikalara indiren ve daha kapsaml\u0131, do\u011fru sonu\u00e7lar sunan bir yakla\u015f\u0131md\u0131r.<\/p>\n<h4>3. Finansal Analiz ve Piyasa \u0130stihbarat\u0131<\/h4>\n<p><strong>Problem:<\/strong> Finansal analistler, piyasa trendlerini anlamak, \u015firketlerin performans\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek ve yat\u0131r\u0131m kararlar\u0131 vermek i\u00e7in \u00e7ok \u00e7e\u015fitli ve s\u00fcrekli de\u011fi\u015fen verilere ihtiya\u00e7 duyarlar. Bu veriler aras\u0131nda \u015firket bilan\u00e7olar\u0131, haber makaleleri, ekonomik g\u00f6stergeler ve sosyal medya yorumlar\u0131 bulunabilir. Bu kadar farkl\u0131 kaynaktan bilgi toplamak ve sentezlemek manuel olarak \u00e7ok zordur.<\/p>\n<p><strong>Agentic RAG \u00c7\u00f6z\u00fcm\u00fc:<\/strong> Bir finansal istihbarat ajan\u0131, bu g\u00f6revi \u00fcstlenebilir. \u00d6rne\u011fin, bir analist &#8220;ABC \u015firketinin son iki \u00e7eyrekteki gelir b\u00fcy\u00fcmesini, sekt\u00f6r ortalamas\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131n ve bu \u015firketin hisse senedi fiyat\u0131 \u00fczerindeki olas\u0131 etkilerini de\u011ferlendirin&#8221; diye bir sorgu yapar.<\/p>\n<ul>\n<li>Ajan, <strong>finansal veri API arac\u0131n\u0131<\/strong> kullanarak ABC \u015firketinin ve ilgili sekt\u00f6r\u00fcn son iki \u00e7eyrekteki gelir verilerini \u00e7eker.<\/li>\n<li>Ard\u0131ndan, <strong>web arama arac\u0131n\u0131<\/strong> kullanarak ABC \u015firketi hakk\u0131nda son haberleri, analist raporlar\u0131n\u0131 ve piyasa yorumlar\u0131n\u0131 toplar.<\/li>\n<li>Elde edilen verileri birle\u015ftirerek, <strong>Python yorumlay\u0131c\u0131 arac\u0131<\/strong> ile gelir b\u00fcy\u00fcmesini hesaplar ve sekt\u00f6r ortalamas\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131r.<\/li>\n<li>Son olarak, bu bilgileri bir araya getirerek hisse senedi fiyat\u0131 \u00fczerindeki olas\u0131 etkileri hakk\u0131nda bir de\u011ferlendirme sunar, hatta gelecekteki olas\u0131 senaryolar hakk\u0131nda tahminlerde bulunabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu t\u00fcr ajanlar, analistlere zaman kazand\u0131r\u0131r, daha derinlemesine analizler yapmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar ve daha bilin\u00e7li yat\u0131r\u0131m kararlar\u0131 almalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<h3>Agentic RAG Uygulamak \u0130\u00e7in Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber: Temel Bile\u015fenler<\/h3>\n<p>Agentic RAG sistemlerini kendi ba\u015f\u0131n\u0131za uygulamak, geleneksel RAG&#8217;a g\u00f6re biraz daha karma\u015f\u0131k olsa da, mevcut framework&#8217;ler (yaz\u0131l\u0131m \u00e7er\u00e7eveleri) sayesinde olduk\u00e7a eri\u015filebilir hale gelmi\u015ftir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, Agentic RAG&#8217;\u0131n temel bile\u015fenlerini kullanarak basit bir uygulama ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz. Bu rehberde, Python tabanl\u0131 pop\u00fcler k\u00fct\u00fcphanelerden LangChain veya LlamaIndex gibi framework&#8217;lerin sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 soyutlamalardan faydalanaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<h4>1. Ad\u0131m: Gerekli K\u00fct\u00fcphanelerin Kurulumu<\/h4>\n<p>\u00d6ncelikle, Agentic RAG sistemini kurmak i\u00e7in gerekli k\u00fct\u00fcphaneleri y\u00fcklemelisiniz. Genellikle bu, bir LLM istemcisi (\u00f6rne\u011fin OpenAI veya Hugging Face modelleri i\u00e7in), bir embedding modeli ve bir ajan framework&#8217;\u00fc (LangChain veya LlamaIndex) anlam\u0131na gelir.<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code>\npip install langchain openai faiss-cpu wikipedia\n  <\/code><\/pre>\n<\/div>\n<p>Burada <code>langchain<\/code> ajan mimarisi i\u00e7in, <code>openai<\/code> LLM entegrasyonu i\u00e7in, <code>faiss-cpu<\/code> vekt\u00f6r veritaban\u0131 i\u00e7in (basit bir RAG bile\u015feni olarak) ve <code>wikipedia<\/code> \u00f6rnek bir ara\u00e7 olarak kullan\u0131lacakt\u0131r.<\/p>\n<h4>2. Ad\u0131m: LLM ve Embedding Modelinin Tan\u0131mlanmas\u0131<\/h4>\n<p>Ajan\u0131n beyni olarak g\u00f6rev yapacak bir LLM&#8217;e ve vekt\u00f6r tabanl\u0131 aramalar i\u00e7in bir embedding modeline ihtiyac\u0131m\u0131z var.<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code>\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings\nfrom langchain_community.vectorstores import FAISS\n\n# OpenAI API anahtar\u0131n\u0131z\u0131 burada tan\u0131mlay\u0131n\n# import os\n# os.environ[\"OPENAI_API_KEY\"] = \"sk-...\"\n\nllm = ChatOpenAI(temperature=0, model=\"gpt-4\")\nembeddings = OpenAIEmbeddings()\n  <\/code><\/pre>\n<\/div>\n<p><code>temperature=0<\/code>, modelin daha deterministik (belirleyici) ve yarat\u0131c\u0131 olmaktan ziyade daha mant\u0131ksal yan\u0131tlar \u00fcretmesini sa\u011flar, bu da ajanlar\u0131n g\u00f6rev tabanl\u0131 i\u015flemleri i\u00e7in genellikle tercih edilir.<\/p>\n<h4>3. Ad\u0131m: Ara\u00e7lar\u0131n (Tools) Olu\u015fturulmas\u0131<\/h4>\n<p>Ajan\u0131n kullanabilece\u011fi &#8220;ara\u00e7lar\u0131&#8221; tan\u0131mlamam\u0131z gerekiyor. Bu ara\u00e7lar, ajan\u0131n d\u0131\u015f d\u00fcnyayla etkile\u015fime girmesini sa\u011flar. \u00d6rnek olarak bir Wikipedia arama arac\u0131 ve basit bir toplama arac\u0131 (\u00f6rne\u011fin, bir metin belgesinden bilgi \u00e7ekme) olu\u015ftural\u0131m.<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code>\nfrom langchain.tools import Tool\nfrom langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper\n\n# Wikipedia arama arac\u0131\nwikipedia_tool = Tool(\n    name=\"Wikipedia Search\",\n    func=WikipediaAPIWrapper().run,\n    description=\"Wikipedia'da bilgi aramak i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131 bir ara\u00e7. \u00d6rnek: 'Wikipedia Search: Yapay Zeka'\"\n)\n\n# Basit bir belge arama arac\u0131 (burada \u00f6rnek olarak sabit bir metin kullan\u0131l\u0131yor)\n# Ger\u00e7ek bir uygulamada bu, bir vekt\u00f6r veritaban\u0131 sorgusu veya dosya okuyucu olabilir.\ndef document_search_func(query: str) -> str:\n    # Bu k\u0131sm\u0131 ger\u00e7ek bir vekt\u00f6r veritaban\u0131 sorgusu ile de\u011fi\u015ftirebilirsiniz\n    docs = FAISS.from_texts([\"Yapay zeka, makinelerin insan benzeri zeka sergilemesini sa\u011flayan teknolojiler b\u00fct\u00fcn\u00fcd\u00fcr. Makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenme, yapay zekan\u0131n alt dallar\u0131d\u0131r.\"], embeddings).similarity_search(query, k=1)\n    return docs[0].page_content if docs else \"\u0130lgili belge bulunamad\u0131.\"\n\ndocument_search_tool = Tool(\n    name=\"Document Search\",\n    func=document_search_func,\n    description=\"\u00d6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f belgeler i\u00e7inde bilgi aramak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rnek: 'Document Search: yapay zeka tan\u0131m\u0131'\"\n)\n\ntools = [wikipedia_tool, document_search_tool]\n  <\/code><\/pre>\n<\/div>\n<p>Burada, <code>Tool<\/code> s\u0131n\u0131f\u0131n\u0131 kullanarak ajana yetenekler kazand\u0131r\u0131yoruz. Her arac\u0131n bir ad\u0131, bir i\u015flevi (<code>func<\/code>) ve ajan\u0131n ne zaman kullanaca\u011f\u0131n\u0131 anlamas\u0131 i\u00e7in bir a\u00e7\u0131klamas\u0131 (<code>description<\/code>) vard\u0131r. Ajan, sorguyu analiz ederken bu a\u00e7\u0131klamalar\u0131 kullanarak hangi arac\u0131n en uygun oldu\u011funa karar verir.<\/p>\n<h4>4. Ad\u0131m: Ajan\u0131n Olu\u015fturulmas\u0131<\/h4>\n<p>\u015eimdi, LLM&#8217;imizi ve ara\u00e7lar\u0131m\u0131z\u0131 kullanarak bir ajan olu\u015fturabiliriz. LangChain&#8217;de bu, genellikle <code>initialize_agent<\/code> fonksiyonu ile yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code>\nfrom langchain.agents import initialize_agent, AgentType\n\nagent = initialize_agent(\n    tools,\n    llm,\n    agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, # Ajan\u0131n karar verme mekanizmas\u0131\n    verbose=True, # Ajan\u0131n d\u00fc\u015f\u00fcnme ve eylem ad\u0131mlar\u0131n\u0131 g\u00f6sterir\n    handle_parsing_errors=True # Hata durumlar\u0131n\u0131 y\u00f6netir\n)\n  <\/code><\/pre>\n<\/div>\n<p><code>AgentType.OPENAI_FUNCTIONS<\/code>, OpenAI modellerinin \u00f6zel fonksiyon \u00e7a\u011f\u0131rma yeteneklerini kullanarak ajan\u0131n ara\u00e7lar\u0131 daha ak\u0131ll\u0131ca se\u00e7mesini ve parametrelerini do\u011fru bir \u015fekilde iletmesini sa\u011flar. <code>verbose=True<\/code>, ajan\u0131n i\u00e7sel ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme s\u00fcrecini ve hangi ara\u00e7lar\u0131 ne zaman \u00e7a\u011f\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 konsolda g\u00f6rmemizi sa\u011flar, bu da hata ay\u0131klama ve anlama a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00e7ok faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n<h4>5. Ad\u0131m: Ajan\u0131 \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rma<\/h4>\n<p>Ajan art\u0131k haz\u0131r. Ona bir sorgu y\u00f6neltebilir ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6zlemleyebiliriz.<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code>\nprint(agent.run(\"Yapay zeka nedir? Ayr\u0131ca, T\u00fcrkiye'deki en b\u00fcy\u00fck \u015fehir hangisidir?\"))\n  <\/code><\/pre>\n<\/div>\n<p>Bu sorguyu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, <code>verbose=True<\/code> sayesinde ajan\u0131n a\u015fa\u011f\u0131daki gibi bir d\u00fc\u015f\u00fcnme s\u00fcrecinden ge\u00e7ti\u011fini g\u00f6receksiniz:<\/p>\n<ul>\n<li>Ajan, sorguyu iki ana b\u00f6l\u00fcme ay\u0131r\u0131r: &#8220;Yapay zeka nedir?&#8221; ve &#8220;T\u00fcrkiye&#8217;deki en b\u00fcy\u00fck \u015fehir hangisidir?&#8221;.<\/li>\n<li>\u0130lk b\u00f6l\u00fcm i\u00e7in <code>Document Search<\/code> arac\u0131n\u0131n uygun oldu\u011funa karar verir ve bu arac\u0131 \u00e7a\u011f\u0131r\u0131r.<\/li>\n<li>\u0130kinci b\u00f6l\u00fcm i\u00e7in <code>Wikipedia Search<\/code> arac\u0131n\u0131n daha uygun oldu\u011funa karar verir ve bu arac\u0131 \u00e7a\u011f\u0131r\u0131r.<\/li>\n<li>Her iki arac\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 al\u0131r, bu bilgileri sentezler ve son birle\u015fik yan\u0131t\u0131 \u00fcretir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu basit \u00f6rnek, Agentic RAG&#8217;\u0131n temel g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6sterir: Ajan, karma\u015f\u0131k bir sorguyu alt g\u00f6revlere ay\u0131rabilir, her alt g\u00f6rev i\u00e7in en uygun arac\u0131 se\u00e7ebilir ve birden fazla kaynaktan gelen bilgiyi birle\u015ftirerek kapsaml\u0131 bir yan\u0131t sunabilir. Ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda bu ara\u00e7lar, veritabanlar\u0131, API&#8217;ler, web kaz\u0131y\u0131c\u0131lar ve hatta di\u011fer \u00f6zel yapay zeka modelleri olabilir. Bu ad\u0131m ad\u0131m rehber, Agentic RAG d\u00fcnyas\u0131na giri\u015f i\u00e7in sa\u011flam bir temel sunmaktad\u0131r.<\/p>\n<h3>Agentic RAG&#8217;\u0131n Zorluklar\u0131 ve \u0130leri D\u00fczey Optimizasyon Teknikleri<\/h3>\n<p>Agentic RAG, yapay zeka sistemlerine yeni kap\u0131lar a\u00e7sa da, beraberinde baz\u0131 zorluklar\u0131 da getirir. Bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek ve sistemin performans\u0131n\u0131 optimize etmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli ileri d\u00fczey teknikler mevcuttur.<\/p>\n<h4>Zorluklar:<\/h4>\n<ol>\n<li><strong>Token Maliyeti ve Gecikme S\u00fcresi:<\/strong> Ajanlar, karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in birden fazla ad\u0131mda LLM&#8217;i \u00e7a\u011f\u0131rabilir ve \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar\u0131 kullanabilir. Her LLM \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 ve ara\u00e7 kullan\u0131m\u0131, hem token maliyetini art\u0131r\u0131r hem de toplam yan\u0131t s\u00fcresini (gecikme s\u00fcresini) uzat\u0131r. \u00d6zellikle ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalarda bu, \u00f6nemli bir sorun olabilir.<\/li>\n<li><strong>G\u00fcvenlik ve Do\u011fruluk Sorunlar\u0131 (Hallucination):<\/strong> Ajan\u0131n karar verme s\u00fcreci tamamen LLM&#8217;ye ba\u011fl\u0131 oldu\u011fundan, LLM&#8217;nin hatal\u0131 ak\u0131l y\u00fcr\u00fctmesi veya &#8220;hal\u00fcsinasyon&#8221; yapma potansiyeli devam eder. Yanl\u0131\u015f bir ara\u00e7 se\u00e7imi veya arac\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 yanl\u0131\u015f yorumlama, yanl\u0131\u015f veya yan\u0131lt\u0131c\u0131 yan\u0131tlarla sonu\u00e7lanabilir.<\/li>\n<li><strong>Ara\u00e7 Se\u00e7imi ve Kullan\u0131m\u0131 Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131:<\/strong> \u00c7ok say\u0131da arac\u0131n oldu\u011fu durumlarda, ajan\u0131n do\u011fru arac\u0131 do\u011fru zamanda se\u00e7mesi ve bu arac\u0131 do\u011fru parametrelerle kullanmas\u0131 zorla\u015fabilir. Ara\u00e7lar\u0131n a\u00e7\u0131klamalar\u0131 yetersiz veya belirsiz oldu\u011funda, ajan yanl\u0131\u015f se\u00e7imler yapabilir.<\/li>\n<li><strong>Bellek Y\u00f6netimi:<\/strong> Ajan\u0131n ge\u00e7mi\u015f etkile\u015fimlerini ve edindi\u011fi bilgileri etkin bir \u015fekilde hat\u0131rlamas\u0131 ve kullanmas\u0131 kritiktir. Ancak, LLM&#8217;lerin ba\u011flam penceresi s\u0131n\u0131rl\u0131 oldu\u011fundan, uzun s\u00fcreli ve karma\u015f\u0131k diyaloglarda bellek y\u00f6netimi zorla\u015fabilir.<\/li>\n<li><strong>Hata Y\u00f6netimi ve Sa\u011flaml\u0131k:<\/strong> Ara\u00e7lar\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131z olmas\u0131 (\u00f6rne\u011fin, bir API&#8217;nin yan\u0131t vermemesi) veya beklenmedik \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmesi durumunda ajan\u0131n bu durumlar\u0131 y\u00f6netebilmesi ve toparlanabilmesi gerekir. Sa\u011flam bir hata y\u00f6netimi mekanizmas\u0131 olmadan sistem k\u0131r\u0131lgan hale gelebilir.<\/li>\n<\/ol>\n<h4>\u0130leri D\u00fczey Optimizasyon Teknikleri:<\/h4>\n<ol>\n<li><strong>Ak\u0131ll\u0131 Planlama ve Optimizasyon:<\/strong>\n<ul>\n<li><strong>Daha Az Ad\u0131mla Hedefe Ula\u015fma:<\/strong> Ajan\u0131n gereksiz ara\u00e7 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 veya LLM etkile\u015fimlerini azaltacak \u015fekilde planlama yapmas\u0131 sa\u011flanabilir. Tree-of-Thought veya Graph-of-Thought gibi daha geli\u015fmi\u015f ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme teknikleri, ajan\u0131n daha verimli bir yol haritas\u0131 olu\u015fturmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/li>\n<li><strong>Paralel Ara\u00e7 Y\u00fcr\u00fctme:<\/strong> M\u00fcmk\u00fcn olan yerlerde, ajan birden fazla arac\u0131 ayn\u0131 anda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rarak toplam gecikme s\u00fcresini azaltabilir. \u00d6rne\u011fin, hem Wikipedia&#8217;da arama yaparken hem de dahili bir veritaban\u0131n\u0131 sorgulayabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Geli\u015fmi\u015f Bellek Mekanizmalar\u0131:<\/strong>\n<ul>\n<li><strong>\u00d6zetleme ve S\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma:<\/strong> Uzun diyaloglar\u0131 veya \u00e7ok say\u0131da geri \u00e7a\u011fr\u0131lan belgeyi LLM&#8217;nin ba\u011flam penceresine s\u0131\u011fd\u0131rmak i\u00e7in \u00f6zetleme veya s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma teknikleri kullan\u0131labilir. Ajan, ge\u00e7mi\u015f etkile\u015fimlerin sadece en kritik k\u0131s\u0131mlar\u0131n\u0131 belle\u011finde tutabilir.<\/li>\n<li><strong>Hiyerar\u015fik Bellek:<\/strong> K\u0131sa ve uzun vadeli belle\u011fi daha yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir \u015fekilde birle\u015ftirmek. \u00d6rne\u011fin, ajan\u0131n ge\u00e7mi\u015fte \u00f6\u011frendi\u011fi genel prensipleri uzun vadeli bellekte tutarken, mevcut g\u00f6reve \u00f6zg\u00fc detaylar\u0131 k\u0131sa vadeli bellekte tutmas\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Ara\u00e7 Y\u00f6netimi ve Dinamik Ara\u00e7 Se\u00e7imi:<\/strong>\n<ul>\n<li><strong>Ara\u00e7 Fine-tuning (\u0130nce Ayar):<\/strong> Ajan\u0131n ara\u00e7 se\u00e7imini ve kullan\u0131m\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in, belirli g\u00f6revlere y\u00f6nelik ara\u00e7 a\u00e7\u0131klamalar\u0131 \u00fczerinde veya ajan\u0131n ara\u00e7 kullan\u0131m davran\u0131\u015flar\u0131 \u00fczerinde ince ayar yap\u0131labilir.<\/li>\n<li><strong>Ara\u00e7lar\u0131n Dinamik Olarak Olu\u015fturulmas\u0131:<\/strong> Baz\u0131 durumlarda, ajan, belirli bir g\u00f6rev i\u00e7in mevcut ara\u00e7lardan yeterli gelmedi\u011finde yeni bir ara\u00e7 (\u00f6rne\u011fin, belirli bir API i\u00e7in kod par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131) olu\u015fturabilir.<\/li>\n<li><strong>G\u00fcvenlik Katmanlar\u0131:<\/strong> Ajan\u0131n potansiyel olarak zararl\u0131 veya maliyetli ara\u00e7lar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, \u00e7ok say\u0131da web kaz\u0131ma iste\u011fi) \u00e7a\u011f\u0131rmas\u0131n\u0131 engellemek i\u00e7in g\u00fcvenlik katmanlar\u0131 ve kullan\u0131m limitleri eklenebilir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>\u0130nsan Geri Bildirimiyle \u00d6\u011frenme (RLHF &#8211; Reinforcement Learning from Human Feedback):<\/strong> Ajan\u0131n performans\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in, insanlardan al\u0131nan geri bildirimler (\u00f6rne\u011fin, bir ajan\u0131n yan\u0131t\u0131n\u0131n ne kadar do\u011fru veya yard\u0131mc\u0131 oldu\u011fu) kullan\u0131larak modelin davran\u0131\u015flar\u0131 peki\u015ftirilebilir. Bu, ajan\u0131n zamanla daha iyi karar vermesini ve daha g\u00fcvenilir yan\u0131tlar \u00fcretmesini sa\u011flar.<\/li>\n<li><strong>\u00c7ok Ajanl\u0131 Sistemler:<\/strong> Karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha k\u00fc\u00e7\u00fck, uzmanla\u015fm\u0131\u015f alt g\u00f6revlere b\u00f6lmek ve her bir alt g\u00f6revi farkl\u0131 bir uzmana (ajan) atamak. Bu ajanlar, birbirleriyle i\u015fbirli\u011fi yaparak genel hedefe ula\u015fmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir ajan finansal verileri toplarken, ba\u015fka bir ajan yasal belgeleri analiz edebilir ve sonu\u00e7lar\u0131 bir ana ajana bildirebilir.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek ve bu optimizasyon tekniklerini uygulamak, Agentic RAG sistemlerinin potansiyelini tam olarak ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Geli\u015ftiriciler, bu teknikleri kullanarak daha ak\u0131ll\u0131, daha verimli ve daha g\u00fcvenilir yapay zeka ajanlar\u0131 olu\u015fturabilirler.<\/p>\n<h3>Sonu\u00e7: Agentic RAG Gelece\u011fin Bilgi Edinme Y\u00f6ntemi mi?<\/h3>\n<p>Agentic RAG, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin bilgiye eri\u015fim ve i\u015fleme yeteneklerini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcren, geleneksel RAG&#8217;\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7en bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. Yapay zeka ajanlar\u0131na, bilgi geri \u00e7a\u011f\u0131rma s\u00fcrecini dinamik olarak y\u00f6netme, farkl\u0131 ara\u00e7lar\u0131 kullanma ve karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 planlarla \u00e7\u00f6zme yetene\u011fi vererek, yapay zeka sistemlerinin otonomi ve problem \u00e7\u00f6zme kapasitesini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rmaktad\u0131r. M\u00fc\u015fteri hizmetlerinden hukuk ara\u015ft\u0131rmalar\u0131na, finansal analizden bilimsel ke\u015fiflere kadar bir\u00e7ok alanda devrim niteli\u011finde uygulamalara kap\u0131 aralamaktad\u0131r.<\/p>\n<p>Her ne kadar token maliyeti, gecikme s\u00fcresi ve g\u00fcvenlik gibi baz\u0131 zorluklar\u0131 olsa da, ak\u0131ll\u0131 planlama, geli\u015fmi\u015f bellek y\u00f6netimi ve insan geri bildirimiyle \u00f6\u011frenme gibi optimizasyon teknikleriyle bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Agentic RAG, yapay zeka modellerinin sadece bilgi \u00fcretmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda aktif olarak bilgi arayan, de\u011ferlendiren ve sentezleyen ak\u0131ll\u0131 varl\u0131klara d\u00f6n\u00fc\u015fmesini temsil eder. Bu, yapay zekan\u0131n sadece bir ara\u00e7 olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p, karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde ger\u00e7ek bir &#8220;yard\u0131mc\u0131&#8221; haline gelme yolundaki en \u00f6nemli ad\u0131mlardan biridir. Gelecekte, Agentic RAG&#8217;\u0131n daha da geli\u015ferek, bilgiye eri\u015fim ve etkile\u015fim bi\u00e7imlerimizi temelden de\u011fi\u015ftirece\u011fine \u015f\u00fcphe yoktur.<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h3>\n<ul>\n<li>\n        <strong>Agentic RAG ile geleneksel RAG aras\u0131ndaki temel fark nedir?<\/strong><\/p>\n<p>Temel fark, kontrol mekanizmas\u0131ndad\u0131r. Geleneksel RAG, \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f, statik bir bilgi geri \u00e7a\u011f\u0131rma ve \u00fcretim ak\u0131\u015f\u0131na sahiptir. Agentic RAG ise, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgusunu anlayan, bir eylem plan\u0131 olu\u015fturan ve bu plan\u0131 uygulamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar\u0131 dinamik olarak kullanan bir yapay zeka ajan\u0131 taraf\u0131ndan kontrol edilir. Ajan, hangi bilginin gerekli oldu\u011funa, nereden ve nas\u0131l elde edilece\u011fine karar verir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>Agentic RAG sistemleri hangi t\u00fcr g\u00f6revler i\u00e7in daha uygundur?<\/strong><\/p>\n<p>Agentic RAG, birden fazla bilgi kayna\u011f\u0131n\u0131n sorgulanmas\u0131n\u0131 gerektiren, karma\u015f\u0131k mant\u0131ksal \u00e7\u0131kar\u0131m ve \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 problem \u00e7\u00f6zme yetene\u011fi gerektiren g\u00f6revler i\u00e7in \u00e7ok daha uygundur. \u00d6rne\u011fin, m\u00fc\u015fteri hizmetlerinde karma\u015f\u0131k sorun giderme, detayl\u0131 hukuk veya finansal ara\u015ft\u0131rmalar, bilimsel veri analizi gibi alanlarda \u00fcst\u00fcn performans g\u00f6sterir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>Agentic RAG kullanman\u0131n ba\u015fl\u0131ca avantajlar\u0131 nelerdir?<\/strong><\/p>\n<p>Ba\u015fl\u0131ca avantajlar\u0131 aras\u0131nda daha y\u00fcksek do\u011fruluk, karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 anlama ve \u00e7\u00f6zme yetene\u011fi, birden fazla bilgi kayna\u011f\u0131n\u0131 ve arac\u0131 entegre edebilme, dinamik geri \u00e7a\u011f\u0131rma stratejileri uygulayabilme ve genel olarak daha otonom ve ak\u0131ll\u0131 yapay zeka deneyimi sunma bulunur.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>Agentic RAG&#8217;\u0131n geli\u015ftirme s\u00fcrecinde kar\u015f\u0131la\u015f\u0131labilecek zorluklar nelerdir?<\/strong><\/p>\n<p>Ba\u015fl\u0131ca zorluklar, artan token maliyetleri ve gecikme s\u00fcresi, ajan\u0131n hal\u00fcsinasyon yapma potansiyeli, do\u011fru ara\u00e7 se\u00e7imi ve parametre iletiminin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, uzun s\u00fcreli bellek y\u00f6netimi ve ara\u00e7lar\u0131n hata durumlar\u0131n\u0131 sa\u011flam bir \u015fekilde y\u00f6netme ihtiyac\u0131d\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n        <strong>Agentic RAG gelecekte hangi y\u00f6nlere do\u011fru evrilebilir?<\/strong><\/p>\n<p>Gelecekte, Agentic RAG sistemlerinin daha verimli planlama algoritmalar\u0131, daha geli\u015fmi\u015f bellek mekanizmalar\u0131, dinamik ara\u00e7 olu\u015fturma yetenekleri ve \u00e7ok ajanl\u0131 i\u015fbirli\u011fi modelleri ile daha da ak\u0131ll\u0131 ve yetenekli hale gelmesi beklenmektedir. Ayr\u0131ca, insan geri bildirimiyle \u00f6\u011frenme (RLHF) sayesinde daha g\u00fcvenilir ve uyumlu ajanlar ortaya \u00e7\u0131kacakt\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>#AgenticRAG #YapayZeka #LLM #BilgiGeri\u00c7a\u011f\u0131rma #OtonomAjanlar<\/p>\n<div class=\"github-example-link\"><strong>\u00d6rnek kod:<\/strong> <a href=\"https:\/\/github.com\/fatihsoysalcom\/agentic-rag-simulated-tool-use\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">github.com\/fatihsoysalcom\/agentic-rag-simulated-tool-use<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda, b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM&#8217;ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergilese de, bilgiye eri\u015fim ve do\u011fruluk konusunda belirli s\u0131n\u0131rlamalara sahiptir.","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-41843","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\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\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda, b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM&#039;ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergilese de, bilgiye eri\u015fim ve do\u011fruluk konusunda belirli s\u0131n\u0131rlamalara sahiptir.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-05-17T06:13:35+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-05-17T06:14:11+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=\"27 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme\",\"datePublished\":\"2026-05-17T06:13:35+00:00\",\"dateModified\":\"2026-05-17T06:14:11+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/\"},\"wordCount\":5076,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/\",\"name\":\"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-05-17T06:13:35+00:00\",\"dateModified\":\"2026-05-17T06:14:11+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme\"}]},{\"@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 SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","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\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme","og_description":"G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn h\u0131zla geli\u015fen yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda, b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergilese de, bilgiye eri\u015fim ve do\u011fruluk konusunda belirli s\u0131n\u0131rlamalara sahiptir.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-05-17T06:13:35+00:00","article_modified_time":"2026-05-17T06:14:11+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"27 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme","datePublished":"2026-05-17T06:13:35+00:00","dateModified":"2026-05-17T06:14:11+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/"},"wordCount":5076,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/","name":"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-05-17T06:13:35+00:00","dateModified":"2026-05-17T06:14:11+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/agentic-rag-yapay-zekaya-geri-cagirma-surecinde-kontrol-verme\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Agentic RAG: Yapay Zekaya Geri \u00c7a\u011f\u0131rma S\u00fcrecinde Kontrol Verme"}]},{"@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\/41843","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=41843"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41843\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":41844,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41843\/revisions\/41844"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41843"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41843"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41843"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}